Elasticsearch：人类语言到 Elasticsearch 查询 DSL-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Elasticsearch：人类语言到 Elasticsearch 查询 DSL。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

Elasticsearch 为开发者提供了强大的搜索功能。Elasticsearch 使用 DSL 来进行查询。对于很多从关系数据库过来的人，这个很显然不很适应。虽然我们可以使用 SQL 来进行查询，但是我们必须通过一些命令来进行转换。我们可以通过阅读文章：

Elasticsearch：Elasticsearch SQL介绍及实例（一）
Elasticsearch：Elasticsearch SQL介绍及实例（二）

来了解更多。幸运的是，目前 Elastic 在从事 ESQL 的研发，并在不久的将来和开发者见面。你可以阅读文章 “Elasticsearch：ESQL 简介 — 一种用于灵活、迭代分析的新查询语言”。

在今天的文章中，我来详细介绍一下一个网络上的工具。它可以帮助我们从人类语言的描述到 DSL 查询的转换。它的网址是 https://www.dsltranslate.com/。虽然我不知道它是如何实现的，但是从实现的方式上感觉非常像 ChatGPT。

示例一

找出最大值：

Elasticsearch：人类语言到 Elasticsearch 查询 DSL

上面输出的结果是：

{ 
   "size": 0, 
   "aggs": { 
      "max_value": { 
         "max": { 
            "field": "_value" 
         } 
      } 
   } 
}

我们在上面的输入框中输入中文字：

我们可以看到可以得到同样的结果。

示例二

显示所有价格从 100.000 USD 到 200.00 USD 的红色汽车：

Elasticsearch：人类语言到 Elasticsearch 查询 DSL

我们可以看到的结果是：

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "color": "red" }},
        { 
          "range" : { 
            "price" : { 
              "gte" : 100000, 
              "lte" : 200000 
            } 
          } 
        }   
      ]  
    }  
  }  
}

我们尝试使用中文来进行操作：

Elasticsearch：人类语言到 Elasticsearch 查询 DSL

从上面的输出中，我们可以得到同样的结果。

示例三

查找每个每个时间桶里的最大值及平均值：

Elasticsearch：人类语言到 Elasticsearch 查询 DSL

上面的结果为：

{ 
  "size": 0, 
  "aggs": { 
    "time_buckets": { 
      "date_histogram": { 
        "field": "timestamp", 
        "interval": "1h"  
      }, 
      "aggs": { 
        "max_value": { 
          "max": { 
            "field": "value"  
          }  
        }, 
        "avg_value": {  
          "avg": {  
            "field": "value"  
          }  
        }  
      }  
    }  

  }  

 }

示例三

在每个时间桶中找到前 3 个术语：

Elasticsearch：人类语言到 Elasticsearch 查询 DSL

上面显示的结果为：

{ 
  "size": 0, 
  "aggs": { 
    "time_buckets": { 
      "date_histogram": { 
        "field": "@timestamp", 
        "interval": "<time bucket>" 
      }, 
      "aggs": { 
        "top_terms": { 
          "terms": { 
            "field": "<field>",  
            "size" : 3,  
            "order" : { "_count" : "desc"}  
          }  
        }  
      }  
    }  
  }  
}

示例四

我们添加如下的 mapping：

{
  "mappings": {
    "properties": {
      "date": {
        "type": "date",
        "format": "dateOptionalTime"
      },
      "visits": {
        "type": "integer"
      },
      "max_time_spent": {
        "type": "integer"
      }
    }
  }
}

Elasticsearch：人类语言到 Elasticsearch 查询 DSL

{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "monthly_visits": {
      "date_histogram": {
        "field": "date",
        "interval": "month" 
      },
      "aggs": {
        "avg_visits": { 
          "avg": {"field" : "visits"} 
        }  
      }  
    }  												     }  
}

示例五

找出每个时间桶的前 3 个术语的百分比：

Elasticsearch：人类语言到 Elasticsearch 查询 DSL

上面输出的结果为：

{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "time_buckets": {
      "date_histogram": {
        "field": "date",
        "interval" : "1h"  
      },
      "aggs": {
        "top_3_terms": { 
          "terms": { 
            "field": "_type", 
            "size" : 3,  
            "order" : { "_count" : "desc"} 										   }, 
          aggs: { 
            percentage: { bucket_script: { script: "_count * 100 / sum(total)", buckets_path: { total: "_count" } } }   }   }   }   }   }  }

好了，今天我就展示到这里。你可以使用上面的工具做更多的试验。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-440156.html

到了这里，关于Elasticsearch：人类语言到 Elasticsearch 查询 DSL的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！