1.批量索引文档
如果你有大量文档要索引,你能通过批量 API
(bulk API
) 来批量提交它们。批量文档操作比单独提交请求显著更快,因为它极简了网络往返。
最佳的批量数量取决于许多因素:文档的大小和复杂度、索引和搜索的负载以及集群可用资源。一种好的方式是批量处理 1,000 到 5,000 个文档,且总负载在 5 MB 到 15 MB。基于这个,你能尝试找到最佳的方式。
向 Elasticsearch 导入一些数据,你就能开始搜索和分析:
1.1 下载 accounts.json (opens new window)示例数据集。这个随机生成的数据集文档表示具体以下信息的用户账户:
1.2 使用以下的 _bulk
请求将账户数据索引到银行(bank
) 索引中:
curl -H "Content-Type: application/json" -XPOST "localhost:9200/bank/_bulk?pretty&refresh" --data-binary "@accounts.json"
curl "localhost:9200/_cat/indices?v=true"
2. 开始搜索
例如,以下请求获取按账号排序的银行(bank
)索引中的所有文档:
GET /bank/_search
{
"query": { "match_all": {} },
"sort": [
{ "account_number": "asc" }
]
}
默认情况下,响应的命中部分(hits section
)包含符合搜索条件的前10个文档:
{
"took" : 63,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 5,
"successful" : 5,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value": 1000,
"relation": "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ {
"_index" : "bank",
"_type" : "_doc",
"_id" : "0",
"sort": [0],
"_score" : null,
"_source" : {"account_number":0,"balance":16623,"firstname":"Bradshaw","lastname":"Mckenzie","age":29,"gender":"F","address":"244 Columbus Place","employer":"Euron","email":"bradshawmckenzie@euron.com","city":"Hobucken","state":"CO"}
}, {
"_index" : "bank",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"sort": [1],
"_score" : null,
"_source" : {"account_number":1,"balance":39225,"firstname":"Amber","lastname":"Duke","age":32,"gender":"M","address":"880 Holmes Lane","employer":"Pyrami","email":"amberduke@pyrami.com","city":"Brogan","state":"IL"}
}, ...
]
}
}
这个响应也提供关于搜索请求的以下信息:
-
took
—— Elasticsearch 执行查询的耗时(毫秒) -
timed_out
—— 搜索请求是否超时 -
_shards
—— 多少分片被搜索,以及成功、失败或跳过的分片详情 -
max_score
—— 查找到的最相关的文档分数 -
hits.total.value
—— 查找到匹配文档数量 -
hits.sort
—— 文档的排序位置(不按相关分数排序时) -
hits._score
—— 文档的相关分数(不适用于使用match_all
)
每个搜索请求都是独立的:Elasticsearch 不在请求间维护任何状态信息。在请求中指定 from
和 size
参数用来分页浏览搜索结果。
例如,以下请求获取 10 到 19 的结果:
GET /bank/_search
{
"query": { "match_all": {} },
"sort": [
{ "account_number": "asc" }
],
"from": 10,
"size": 10
}
现在你已看到如何提交基本查询请求,你可以开始构造比 match_all
更有趣的查询。
为了在字段中搜索指定词语,你可以使用匹配查询。例如,以下的查询搜索地址(address
)字段,用以查找地址包含 mill
或 lane
的客户:
GET /bank/_search
{
"query": { "match": { "address": "mill lane" } }
}
为了执行短语搜索而不是匹配单独的词语,你可以使用 match_phrase
替代 match
。例如,以下请求只匹配包含短语 mill lane
的地址:
GET /bank/_search
{
"query": { "match_phrase": { "address": "mill lane" } }
}
为了构造更复杂的查询,你可以使用包含多个查询条件的 bool
的查询。你可以按必须的(必须匹配)、可选的(应该匹配)或者不必的(必须不匹配)来指定条件。
例如,以下请求搜索银行(bank
)索引中属于 40 岁客户的账号,但排除其中住在爱达荷州(ID
)的人:
GET /bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "age": "40" } }
],
"must_not": [
{ "match": { "state": "ID" } }
]
}
}
}
布尔查询中的每个 must
、should
和 must_not
都称为查询子句。文档满足每个 must
或 should
条件子句的程度,有助于文档相关性的分数。分数越高,文档越符合你的搜索条件。默认情况下,Elasticsearch 返回按相关性分数排序的文档。
must_not
子句中的条件被认作过滤器。它影响文档是否包含在结果中,但不影响文档分数。你可以显式地指定任意的过滤器,用来包含或排除基于结构化数据的文档。
例如,以下请求使用范围过滤器用以限定结果中账户余额在 $20,000 和 $30,000(含)之间。3
GET /bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": { "match_all": {} },
"filter": {
"range": {
"balance": {
"gte": 20000,
"lte": 30000
}
}
}
}
}
}
3. 使用聚合分析结果
例如,以下的请求使用一个词语聚合分组在银行(bank
)索引中按州对所有账户分组,并按降序返回账户最多的十个州:
GET /bank/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_state": {
"terms": {
"field": "state.keyword"
}
}
}
}
响应中的桶(bucket
)是州(state
)字段的值。doc_count
显示每个州的账户数量。例如,你可以看到 ID(爱达荷州)有 27 个账户。由于这个请求设置 size=0
,这个请求只包含聚合结果。
{
"took": 29,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"skipped" : 0,
"failed": 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value": 1000,
"relation": "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
},
"aggregations" : {
"group_by_state" : {
"doc_count_error_upper_bound": 20,
"sum_other_doc_count": 770,
"buckets" : [ {
"key" : "ID",
"doc_count" : 27
}, {
"key" : "TX",
"doc_count" : 27
}, {
"key" : "AL",
"doc_count" : 25
}, {
"key" : "MD",
"doc_count" : 25
}, {
"key" : "TN",
"doc_count" : 23
}, {
"key" : "MA",
"doc_count" : 21
}, {
"key" : "NC",
"doc_count" : 21
}, {
"key" : "ND",
"doc_count" : 21
}, {
"key" : "ME",
"doc_count" : 20
}, {
"key" : "MO",
"doc_count" : 20
} ]
}
}
}
你可以合并聚合来构建更复杂的数据摘要。例如,以下请求在前一个按州分组(group_by_state
)聚合嵌套一个 avg
聚合,以计算每个州的平均账户余额。
GET /bank/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_state": {
"terms": {
"field": "state.keyword"
},
"aggs": {
"average_balance": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
}
}
}
你可以使用嵌套聚合结果进行排序(通过指定词语聚合顺序),而不是按计数结果进行排序:文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-441298.html
GET /bank/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_state": {
"terms": {
"field": "state.keyword",
"order": {
"average_balance": "desc"
}
},
"aggs": {
"average_balance": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
}
}
}
除了这些基本的桶和度量聚合外,Elasticsearch 提供了特定的聚合用于操作多个字段和分析特定类型数据,如日期、IP 地址以及地理数据。你还可以将单个聚合的结果输入管道聚合用于进一步的分析。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-441298.html
到了这里,关于Elasticsearch简单搜索以及聚合分析的文章就介绍完了。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!