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【ElasticSearch笔记】ES基本查询

9月前 作者：木子家有小可爱 分类：Toy博客 阅读(35) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【ElasticSearch笔记】ES基本查询。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。

目录

一、简介

ES与关系型数据库对比

文本分析

倒排索引

二、基本查询

空查询

相关性

查询与过滤

1. 查询与"first blog"字段最佳匹配的文档

2. 搜索博客等级(level)大于等于2, 同时发布日期(post_date)是2018-11-11的博客

结构化搜索

1. 精确值查找（term）

2. 多个精确值查找（terms）

3. range(范围过滤)

4. 组合查询（bool）

5. 处理null值（exists）

全文搜索

1. match

2. bool（组合查询）

3. match_phrase（短语匹配）

分页（深度分页）from+size

排序

游标查询（scroll）

模糊查询

三、聚合分组

执行顺序及聚合写法

指标聚合（Metrics）

1. max、min、sum、avg

2. Value count

3. cardinality

4. stats

5.Extended stats

桶聚合（Buckets）

1. Terms Aggregation

2. Filter Aggregation

3. Filters Aggregation

4. Top_hits Aggregation

5. Date_histogram Aggregation

一、简介

Elasticsearch（ES）：一款基于Apache Lucene(TM)的开源的全文检索和分析引擎。通过简单的RESTful API来隐藏其复杂性、同时也做了分布式相关的工作。

Lucene：使用Java实现的一套搜索引擎库。

  • 分布式的实时文件存储，每个字段都被索引并可被搜索
  • 分布式的实时分析搜索引擎
  • 可以扩展到上百台服务器，处理PB级结构化或非结构化数据

ES与关系型数据库对比

Elasticsearch集群可以包含多个索引（数据库），每一个索引可以包含多个类型（表），每一个类型包含多个文档（行），然后每个文档包含多个字段（列）

关系型数据库

数据库

表

行

列

ElasticSearch

索引（index）

类型(type)

文档

字段

相关概念：

  • 集群（cluster）：一个集群就是由一个或多个节点组织在一起，它们共同持有你整个的数据，并一起提供索引和搜索功能。
  • 节点（node）：一个节点就是集群中的一个服务器，作为集群的一部分，参与集群的索引和搜索功能。
  • 索引（index）： 一个索引就是一个具有相似特征的文档集合，相当于一个数据集。
  • 类型（type）：在一个索引中，你可以定义一种或多种类型，相当于对一个索引中数据的逻辑划分（ES官方文档明确说明不推荐使用type，即建议一个索引只有一个type。ES7.0已经废弃了type）。
  • 文档（document）： 一个文档是一个可被索引的基础信息单元，就是索引里面的一条数据，使用JSON格式来表示。
  • 域（field）： 文档中的一个数据字段。一个文档由多个域组成。
  • 分片（shards）：分片是索引的一部分，一个索引由多个分片组成。每个分片可以分布在不同的节点上，ES会根据文档id（也可以指定其他字段）做hash，使用得到的hash值将文档路由到指定分片上。分片是ES做Data Rebalance的最小单元。
  • 副本（replicas）：创建索引时可以为索引指定0个或者多个副本。副本是分片级别的，即索引的分片由1个主分片（primary shard）和0个或者多个副本分片（replica shard）组成。primary shard可以接受读取和写入请求，replica shard只能接受读取请求。所以副本只能提高数据的可用性和并发读取能力。当primary shard所在服务器的节点挂掉以后，ES会通过leader选举机制将replica shard为primary shard。

文本分析

将文本转换成一系列单词（Term or Token）的过程，用于创建和查询倒排索引

分词器：是ES中专门处理分词的组件，由一下三部分组成

  1. Character Filters：针对原始文本进行处理，比如去除html标签
  2. Tokenizer：将原始文本按照一定规则切分为单词
  3. Token Filters：针对Tokenizer处理的单词进行再加工，比如转小写、删除或增新等处理

内置分词器：

  1. Standard Analyzer：默认分词器，按词切分，小写处理，删除大多标点符号
  2. Simple Analyzer：按照非字母切分、小写处理
  3. Whitespace Analyzer：按照空白字符分割
  4. Keyword Analyzer：不分词

分词查看

POST /_analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog's bone."
}

结果

{
	"tokens": [{
			"token": "the",
			"start_offset": 0,
			"end_offset": 3,
			"type": "<ALPHANUM>",
			"position": 0
		},
		{
			"token": "2",
			"start_offset": 4,
			"end_offset": 5,
			"type": "<NUM>",
			"position": 1
		},
     ...
	]
}

详情点击跳转官方文档查看

倒排索引

ES把文档中的数据进行分析后，将词和文档之间建立映射关系。

组成：倒排索引由文档中不重复词的列表＋每个词被包含的文档ID列表

查询过程：

  1. 搜索词“搜索引擎”，获得对应的文档ID列表，1，3
  2. 通过正排索引查询1和3的完整内容
  3. 返回最终结果

【ElasticSearch笔记】ES基本查询,ElasticSearch,elasticsearch,大数据,搜索引擎

二、基本查询

空查询

GET /_search
{}

GET /_search
{
    "query": {
        "match_all": {}
    }
}

字段详解

【ElasticSearch笔记】ES基本查询,ElasticSearch,elasticsearch,大数据,搜索引擎

相关性

根据ES的相似度算法（TF/IDF）得出的结果，具体值由_score字段表示，根据以下维度计算得出

  • 检索词频率： 检索词在该字段出现的频率，频率越高，权重越大。字段中出现过 5 次要比只出现过 1 次的相关性高。
  • 反向文档频率：检索词在使用中出现的频率，频率越高，权重越低。检索词出现在多数文档中会比出现在少数文档中的权重更低。
  • 字段长度准则：字段长度越长，权重越低
// 请求后增加explain=true即可
GET /_search
{
   "explain":true,
   "query"   : { "match" : { "name" : "John Smith" }}
}

查询与过滤

Query

Filter

争对问题

该文档匹不匹配这个查询，它的相关度高么❓

这篇文档是否与该查询匹配❓

相关度处理

先查询符合搜索条件的文档数，然后计算每个文档对于搜索条件的相关度分数，再根据评分倒序排序

只根据搜索条件过滤出符合的文档,   不进行评分, 忽略TF/IDF信息

性能

性能较差, 有排序 , 并且没有缓存功能（有倒排索引来弥补）

性能更好, 无排序；  会缓存比较常用的filter的数据

栗子

❗ 查询与“first blog”字段最佳匹配的文档 ❗

❗ 搜索博客等级(level)大于等于2, 同时发布日期(post_date)是2018-11-11的博客 ❗

1. 查询与"first blog"字段最佳匹配的文档

// query
GET /_search
{
  "query": {
    "match": {
      "desc": "four blog"
    }
  }
}

// filter
GET /_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "match": {
          "desc": "four blog"
        }
      }
    }
  }
}

2. 搜索博客等级(level)大于等于2, 同时发布日期(post_date)是2018-11-11的博客

// query
GET /_search
{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                { "match": { "post_date": "2018-11-11" } }, 
                { "range": { "level": { "gte": 2 } } }
            ]
        }
    }
}
// filter
GET /_search
{
    "query": {
        "bool": {
            "must": { 
                "match": { "post_date": "2018-11-11" }
            }, 
            "filter": {
                "range": { "level": { "gte": 2 } }
            }
        }
    }
}

结构化搜索

 插入测试数据

POST /my_store/_bulk
{ "index": { "_id": 1 }}
{ "price" : 10, "productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3" }
{ "index": { "_id": 2 }}
{ "price" : 20, "productID" : "KDKE-B-9947-#kL5" }
{ "index": { "_id": 3 }}
{ "price" : 30, "productID" : "JODL-X-1937-#pV7" }
{ "index": { "_id": 4 }}
{ "price" : 30, "productID" : "QQPX-R-3956-#aD8" }

查看索引详情

GET /my_store

1. 精确值查找（term）

查询价格20的所有产品
SQL：SELECT * FROM products WHERE price = 20

GET /_search
{
 "query" : {
     "constant_score" : { 
         "filter" : {
             "term" : { 
                 "price" : 20
             }
         }
     }
 }
}
// constant_score关键字将trem查询转化为filter
GET /_search
{
  "query":{
    "bool": {
      "filter": {
        "term": {
          "price": 20
        }
      }
    }
  }
}

查询productID为XHDK-A-1293-#fJ3的文档

SQL：SELECT * FROM products WHERE  productID = "XHDK-A-1293-#fJ3"

GET /_search
{
    "query" : {
        "constant_score" : {
            "filter" : {
                "term" : {
                    "productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3"
                }
            }
        }
    }
}

// 查看分词结果
GET /my_store/_analyze
{
  "field": "productID",
  "text": "XHDK-A-1293-#fJ3"
}

总结：term会拿"XHDK-A-1293-#fJ3"，去倒排索引中找，但倒排索引表里只有"xhdk","a","1293","fj3",因此查不到


解决办法1

GET /_search
{
    "query" : {
        "match_phrase" : {
            "productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3"
        }
    }
}

解决办法2

// 1.删除索引
DELETE /my_store
//2.指定productID字段使用keyword规则
PUT /my_store
{
	"mappings": {
			"properties": {
				"price": {
					"type": "long"
				},
				"productID": {
					"type": "text",
					"analyzer": "keyword"
				}
			}
	}
}

2. 多个精确值查找（terms）

查找price为20 && 30 的文档

GET /my_store/_search
{
    "query" : {
        "constant_score" : {
            "filter" : {
                "terms" : { 
                    "price" : [20, 30]
                }
            }
        }
    }
}

3. range(范围过滤)

gt:>   lt:<    gte:>=  lte:<=

查找price大于20且小于40的产品
SQL：SELECT * FROM products WHERE  price BETWEEN 20 AND 40

GET /my_store/_search
{
    "query" : {
        "constant_score" : {
            "filter" : {
                "range" : {
                    "price" : {
                        "gte" : 20,
                        "lt"  : 40
                    }
                }
            }
        }
    }
}

日期范围查询  now  data||+1M

GET /website/_search
{
    "query" : {
        "constant_score" : {
            "filter" : {
                "range" : {
                    "post_date": {
                        "gte" : "2020-01-01",
                        "lt": "2020-09-09||+1h"
                    }
                }
            }
        }
    }
}

4. 组合查询（bool）

SQL：SELECT * FROM products WHERE (price = 20 OR productID = "XHDK-A-1293-#fJ3") AND (price != 30)

GET /my_store/_search
{
   "query" : {
      "constant_score" : { 
         "filter" : {
            "bool" : {
              "should" : [
                 { "term" : {"price" : 20}}, 
                 { "term" : {"productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3"}} 
              ],
              "must_not" : {
                 "term" : {"price" : 30} 
              }
           }
         }
      }
   }
}

SQL：SELECT * FROM products WHERE productID = "KDKE-B-9947-#kL5" OR (productID = "JODL-X-1937-#pV7" AND price = 30)

GET /my_store/_search
{
   "query" : {
      "constant_score" : {
         "filter" : {
            "bool" : {
              "should" : [
                { "term" : {"productID" : "KDKE-B-9947-#kL5"}}, 
                { "bool" : { 
                  "must" : [
                    { "term" : {"productID" : "JODL-X-1937-#pV7"}}, 
                    { "term" : {"price" : 30}} 
                  ]
                }}
              ]
           }
         }
      }
   }
}

5. 处理null值（exists）

插入测试数据

POST /posts/_bulk
{ "index": { "_id": "1"              }}
{ "tags" : ["search"]                }  
{ "index": { "_id": "2"              }}
{ "tags" : ["search", "open_source"] }  
{ "index": { "_id": "3"              }}
{ "other_field" : "some data"        }  
{ "index": { "_id": "4"              }}
{ "tags" : null                      }  
{ "index": { "_id": "5"              }}
{ "tags" : ["search", null]          }

存在查询
SQL:SELECT tags FROM posts WHERE tags IS NOT NULL

GET /posts/_search
{
    "query" : {
        "constant_score" : {
            "filter" : {
                "exists" : { "field" : "tags" }
            }
        }
    }
}

缺失查询
SQL:SELECT tags FROM posts WHERE tags IS NULL

GET /posts/_search
{
    "query" : {
        "constant_score" : {
            "filter" : {
              "bool": {
                "must_not":{"exists" : { "field" : "tags" }}
              }
            }
        }
    }
}

全文搜索

插入测试数据

POST /my_index/my_type/_bulk
{ "index": { "_id": 1 }}
{ "title": "The quick brown fox" }
{ "index": { "_id": 2 }}
{ "title": "The quick brown fox jumps over the lazy dog" }
{ "index": { "_id": 3 }}
{ "title": "The quick brown fox jumps over the quick dog" }
{ "index": { "_id": 4 }}
{ "title": "Brown fox brown dog" }

1. match

单个词查询

执行过程：

  1. 检查字段类型
  2. 分析查询字符串
  3. 调用term查询，去倒排索引中查询包含quick的文档
  4. 为每个文档评分并排序
GET /my_index/_search
{
    "query": {
        "match": {
            "title": "QUICK!"
        }
    }
}

检查字段类型

GET /_analyze
{
  "text": "QUICK!"
}

分析查询字符串，调用term查询，去倒排索引中查询包含quick的文档

GET /my_type/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "title": "quick"
    }
  }
}

多词查询

GET /my_index/_search
{
    "query": {
        "match": {
            "title": "BROWN DOG!"
        }
    }
}

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {"term": {"title": "brown"}},
        {"term":{"title":"dog"}}
      ]
    }
  }
}

为每个文档评分并排序

总结：被匹配的此项越多，文档越相关，排名越靠前

operator：修改匹配关系

GET /my_index/_search
{
    "query": {
        "match": {
            "title": {      
                "query":    "BROWN DOG!",
                "operator": "and"
            }
        }
    }
}

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"term": {"title": "brown"}},
        {"term":{"title":"dog"}}
      ]
    }
  }
}

2. bool（组合查询）

查询包含quick，但不包含lazy的所有文档，如果包含should里的字段，则该文章相关度更高

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must":     { "match": { "title": "quick" }},
      "must_not": { "match": { "title": "lazy"  }},
      "should": [
                  { "match": { "title": "brown" }},
                  { "match": { "title": "dog"   }}
      ]
    }
  }
}

3. match_phrase（短语匹配）

GET /my_index/_search
{
    "query": {
        "match_phrase": {
            "title": "quick brown fox"
        }
    }
}

分页（深度分页）from+size

缺点：

  • 效率低。比如from=5000，size=100，es需要在各个分片上匹配排序并得到5000+100条有效数据，然后在结果集中取最后100条结果。
  • 最大可查询条数为1W条。ES目前默认支持的skin值max_result_window=10000，当from+size>max_result_window时，ES就会返回错误。
  • 解决办法：使用scroll（游标查询）
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 0,  
  "size": 1  
}

from：从第几个商品开始查，最开始是 0

size：要查几个结果

排序

根据主文档字段排序

{
  "query": {
    "match_all": {
    }
  },
  "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

内嵌文档字段排序
主查询中的过滤条件并不会把不符合条件的内部嵌套文档过滤掉，以至于排序嵌套文档时，还是按照全部的嵌套文档排序

{
  "query": {
    "nested": {
      "path": "shgx",
      "query": {
        "range": {
          "shgx.age": {
            "lt": 50
          }
        }
      }
    }
  },
  "sort": [
    {
      "shgx.age": {
        "nested_path": "shgx", 
        "order": "desc",
        "nested_filter": {
          "range": {
          "shgx.age": {
            "lt": 50
          }
        }
        }
      }
    }
  ]
}

游标查询（scroll）

启动游标查询

CET /host/_search?scroll=1m

scroll=1m表示游标查询窗口保持1分钟，如果一次取的数据量大可以设置大一些的时间；返回字段包含一个scroll_id，接下来用这个字段获取后续值


循环获取余下值

GET /_search/scroll
{
	"scroll": "1m"，
	"scroll_id": scroll_id
}

python操作

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch(['localhost:9200'])

# 1.启动游标
queryData = es.search("internal_isop_log", body=dsl_body, scroll='1m', size=1000)

# 获取scroll_id
hits_list = queryData.get("hits").get("hits")
scroll_id = queryData['_scroll_id']

# 2.循环获取
total = queryData.get("hits").get("total").get('value')
for i in range(int(total / 1000)):
    ss = {'scroll': '1m', 'scroll_id': scroll_id}
    res = self.es.scroll(body=ss)

模糊查询

创建索引，设置postcode字段使用keyword规则 ❗模糊查询会匹配倒排表里的字段 ❗

PUT /address
{
	"mappings": {
			"properties": {
				"postcode": {
					"type": "text",
					"analyzer": "keyword"
				}
			}
	}
}

导入测试数据

PUT /address/_bulk
{ "index": { "_id": 1 }}
{ "postcode": "W1V 3DG" }
{ "index": { "_id": 2 }}
{ "postcode": "W2F 8HW" }
{ "index": { "_id": 3 }}
{ "postcode": "W1F 7HW" }
{ "index": { "_id": 4 }}
{ "postcode": "WC1N 1LZ" }
{ "index": { "_id": 5 }}
{ "postcode": "SW5 0BE" }

倒排表

Term

Doc IDs

"SW5 0BE"

5

"W1F 7HW"

3

"W1V 3DG"

1

"W2F 8HW"

2

"WC1N 1LZ"

4

前缀匹配（prefix）
匹配postcode字段以“W1”开头的文档

GET /address/_search
{
    "query": {
        "prefix": {
            "postcode": "W1"
        }
    }
}

通配符查询（wildcard）

GET /address/_search
{
    "query": {
        "wildcard": {
            "postcode": "W?F*HW" 
        }
    }
}

正则匹配（regexp）

GET /address/_search
{
    "query": {
        "regexp": {
            "postcode": "W[0-9].+" 
        }
    }
}

不配置分词规则带来的影响

栗子：title字段为“Quick brown fox” ，倒排索引中会生成： quick 、 brown 和 fox

{ "regexp": { "title": "br.*" }}

可以匹配

{ "regexp": { "title": "Qu.*" }}

匹配不到：quick为小写

{ "regexp": { "title": "quick br*" }}

匹配不到：quick和brown是分开的

三、聚合分组

ElasticSearch除了致力于搜索之外，也提供了聚合实时分析数据的功能，透过聚合，我们可以得到一个数据的概览，分析和总结全套的数据

对相同的数据进行 搜索/过滤 + 分析，两个愿望一次满足

聚合的两个主要的概念，分别是 桶 和 指标

桶(Buckets) : 满足特定条件的文档的集合

  • 当聚合开始被执行，每个文档会决定符合哪个桶的条件，如果匹配到，文档将放入相应的桶并接着进行聚合操作（比如一个员工属于男性桶或者女性桶）
  • 桶可以被嵌套在其他桶里面（北京能放在中国桶里）

指标(Metrics) : 对桶内的文档进行统计计算

  • 桶能让我们划分文档到有意义的集合， 但是最终我们需要的是对这些桶内的文档进行一些指标的计算
  • 指标通常是简单的数学运算(像是min、max、avg、sum）

执行顺序及聚合写法

当query和aggs一起存在时，会先执行query的主查询，主查询query执行完后会搜出一批结果，而这些结果才会被拿去aggs拿去做聚合

伪代码结构 

{
    "query": { ... },
    "size": 0,
    "aggs": {
        "custom_name1": {              // 自定义桶1名称
            "桶": { ... }              // 桶1查询语句
        },
        "custom_name2": {              // 一个aggs里可以有多个聚合
            "桶": { ... }
        },
        "custom_name3": {
            "桶": {
               .....
            },
            "aggs": {                  // aggs可以嵌套在别的aggs里面
                "in_name": {           // 记得使用aggs需要先自定义一个name
                    "桶": { ... }      // in_name的桶作用的文档是custom_name3的桶的结果
                }
            }
        }
    }
}

指标聚合（Metrics）

1. max、min、sum、avg

例：查询所有记录中年龄的最大值

POST /book1/_search?pretty

{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "maxage": {
      "max": {
        "field": "age"
      }
    }
  }
}

结果

{
    "took": 4,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 5,
        "successful": 5,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": 41,
        "max_score": 0,
        "hits": []
    },
    "aggregations": {
        "maxage": {
            "value": 54
        }
    }
}

例：查询所有记录的平均年龄是多少，并对平均年龄加10

POST /book1/_search?pretty
{
  "size":0,
  "aggs": {
    "avg_age": {
      "avg": {
        "script": {
          "source": "doc.age.value"
        }
      }
    },
    "avg_age10": {
      "avg": {
        "script": {
          "source": "doc.age.value + 10"
        }
      }
    }
  }
}

结果：

{
    "took": 3,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 5,
        "successful": 5,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": 41,
        "max_score": 0,
        "hits": []
    },
    "aggregations": {
        "avg_age": {
            "value": 7.585365853658536
        },
        "avg_age10": {
            "value": 17.585365853658537
        }
    }
}

例：为缺失值指定值。如未指定，缺失该字段值的文档将被忽略

POST /book1/_search?pretty

{
  "size":0,
  "aggs": {
    "sun_age": {
      "avg": {
          "field":"age",
        "missing":15
      }
    }
  }
}

结果

{
    "took": 12,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 5,
        "successful": 5,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": 41,
        "max_score": 0,
        "hits": []
    },
    "aggregations": {
        "sun_age": {
            "value": 12.847826086956522
        }
    }
}
2. Value count

统计某字段有值的文档数

POST /book1/_search?size=0
{
    "aggs":{
        "age_count":{
            "value_count":{
                "field":"age"
            }
            
        }
    }
}

结果

{
    "took": 1,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 5,
        "successful": 5,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": 41,
        "max_score": 0,
        "hits": []
    },
    "aggregations": {
        "age_count": {
            "value": 38
        }
    }
}
3. cardinality

去重计数

POST  /book1/_search?size=0
{
    "aggs":{
        "age_count":{
            "value_count":{
                "field":"age"
            }
            
        },
        "name_count":{
            "cardinality":{
                "field":"age"
            }
        }
    }
}

结果

{
    "took": 16,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 5,
        "successful": 5,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": 41,
        "max_score": 0,
        "hits": []
    },
    "aggregations": {
        "name_count": {
            "value": 11
        },
        "age_count": {
            "value": 38
        }
    }
}
4. stats

统计 count max min avg sum 5个值

POST  /book1/_search?size=0
{
    "aggs":{
        "age_count":{
            "stats":{
                "field":"age"
            }
            
        }
    }
}

结果

{
    "took": 12,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 5,
        "successful": 5,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": 41,
        "max_score": 0,
        "hits": []
    },
    "aggregations": {
        "age_count": {
            "count": 38,
            "min": 1,
            "max": 54,
            "avg": 12.394736842105264,
            "sum": 471
        }
    }
}
5.Extended stats

高级统计，比stats多4个统计结果： 平方和、方差、标准差、平均值加/减两个标准差的区间。

POST /book1/_search?size=0

{
    "aggs":{
        "age_stats":{
            "extended_stats":{
                "field":"age"
            }
            
        }
    }
}

结果

{
    "took": 8,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 5,
        "successful": 5,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": 41,
        "max_score": 0,
        "hits": []
    },
    "aggregations": {
        "age_stats": {
            "count": 38,
            "min": 1,
            "max": 54,
            "avg": 12.394736842105264,
            "sum": 471,
            "sum_of_squares": 11049,
            "variance": 137.13365650969527,
            "std_deviation": 11.710408041981085,
            "std_deviation_bounds": {
                "upper": 35.81555292606743,
                "lower": -11.026079241856905
            }
        }
    }
}

桶聚合（Buckets）

1. Terms Aggregation

针对某个field的值进行分组，field有几种值就分成几组

  • terms桶在进行分组时，会爲此field中的每种值创建一个新的桶
  • 要注意此 "terms桶" 和平常用在主查询query中的 "查找terms" 是不同的东西

测试数据

{ "color": "red" }
{ "color": "green" }
{ "color": ["red", "blue"] }

dsl语句文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-813290.html

{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "size": 0,
    "aggs": {
        "my_name": {
            "terms": {
                "field": "color" //使用color来进行分组
            }
        }
    }
}

结果

"aggregations": {
    "my_name": {
        "doc_count_error_upper_bound": 0,
        "sum_other_doc_count": 0,
        "buckets": [
            {
                "key": "blue",
                "doc_count": 1
            },
            {
                "key": "red",
                "doc_count": 2  //表示color为red的文档有2个，此例中就是 {"color": "red"} 和 {"color": ["red", "blue"]}这两个文档
            },
            {
                "key": "green",
                "doc_count": 1
            }
        ]
    }
}
2. Filter Aggregation

对满足过滤查询的文档进行聚合计算

要注意此处的 "filter桶" 和用在主查询query的 "过滤filter" 的用法是一模一样的，都是过滤，不过差别是 "filter桶" 会自己给创建一个新的桶，而不会像 "过滤filter" 一样依附在query下，因为filter桶毕竟还是一个聚合桶，因此他可以和别的桶进行嵌套，但他不是依附在别的桶上

测试数据同上

dsl语句

{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "size": 0,
    "aggs": {
        "my_name": {
            "filter": { //因为他用法跟一般的过滤filter一样，所以也能使用bool嵌套
                "bool": {
                    "must": {
                        "terms": { //注意此terms是查找terms，不是terms桶
                            "color": [ "red", "blue" ]
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
}

结果

"aggregations": {
    "my_name": {
        "doc_count": 2 //filter桶计算出来的文档数量
    }
}
3. Filters Aggregation

多个过滤组聚合计算

例：分别统计包含‘test’,和‘里’的文档的个数

POST book1/_search?size=0
{
    "aggs":{
        "age_terms":{
            "filters":{
                "filters":{
                    "test":{
                        "match":{"name":"test"}
                    },
                    "china":{
                        "match":{"name":"里"}
                    }    
                }
            }
        }
    }
}

结果：

{
    "took": 3,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 5,
        "successful": 5,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": 41,
        "max_score": 0,
        "hits": []
    },
    "aggregations": {
        "age_terms": {
            "buckets": {
                "china": {
                    "doc_count": 13
                },
                "test": {
                    "doc_count": 5
                }
            }
        }
    }
}
4. Top_hits Aggregation

在某个桶底下找出这个桶的前几笔hits，返回的hits格式和主查询query返回的hits格式一模一样

参数

  • from、size
  • sort : 设置返回的hits的排序
    • 要注意，假设在主查询query里已经对数据设置了排序sort，此sort并不会对aggs里面的数据造成影响，也就是说主查询query查找出来的数据会先丢进aggs而非先经过sort，因此就算主查询设置了sort，也不会影响aggs数据里的排序因此如果在top_hits桶里的返回的hits数据想要排序，需要自己在top_hits桶里设置sort
    • 如果没有设置sort，默认使用主查询query所查出来的_score排序
  • _source : 设置返回的字段

测试数据

{ "color": "red", "price": 100 }
{ "color": ["red", "blue"], "price": 1000 }

使用terms桶分组，再使用top_hits桶找出每个group里面的price最小的前5笔hits

{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "size": 0,
    "aggs": {
        "my_name": {
            "terms": {
                "field": "color"
            },
            "aggs": {
                "my_top_hits": {
                    "top_hits": {
                        "size": 5,
                        "sort": {
                            "price": "asc"
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
}

结果

"aggregations": {
    "my_name": {
        "doc_count_error_upper_bound": 0,
        "sum_other_doc_count": 0,
        "buckets": [
            {
                "key": "red",
                "doc_count": 2,  //terms桶计算出来的color为red的文档数
                "my_top_hits": {
                    "hits": {  //top_hits桶找出color为red的这些文档中，price从小到大排序取前5笔
                        "total": 2,
                        "max_score": null,
                        "hits": [
                            {
                                "_score": null,
                                "_source": { "color": "red", "price": 100 },
                                "sort": [ 100 ]
                            },
                            {
                                "_score": null,
                                "_source": { "color": [ "red", "blue" ], "price": 1000 },
                                "sort": [ 1000 ]
                            }
                        ]
                    }
                }
            },
            {
                "key": "blue",
                "doc_count": 1,  //terms桶计算出来的color为blue的文档数
                "my_top_hits": {
                    "hits": { //top_hits桶找出的hits
                        "total": 1,
                        "max_score": null,
                        "hits": [
                            {
                                "_source": {
                                    "color": [ "red", "blue" ], "price": 1000 },
                                "sort": [ 1000 ]
                            }
                        ]
                    }
                }
            }
        ]
    }
}
5. Date_histogram Aggregation

时间直方图（柱状）聚合

参数

  • time_zone:"+08:00"：设置市区（东八区），不指定会影响分组时间错误
  • interval：聚合时间间隔
    • year（1y）年
    • quarter（1q）季度
    • month（1M）月份
    • week（1w）星期
    • day（1d）天
    • hour（1h）小时
    • minute（1m）分钟
    • second（1s）秒
  • format：指定返回时间格式

dsl语句

{  
	"query": {    
		"match_all": {} 
	},
	"size": 0,
	"aggs": {
		// 自己取的聚合名字
		"group_by_grabTime": {
			// es提供的时间处理函数
			"date_histogram": {
				// 需要聚合分组的字段名称, 类型需要为date, 格式没有要求
				"field": "@timestamp",
				// 按什么时间段聚合, 这里是5分钟, 可用的interval在上面给出
				"interval": "5m",
				// 设置时区, 这样就相当于东八区的时间
				"time_zone": "+08:00",
				// 返回值格式化，HH大写，不然不能区分上午、下午
				"format": "yyyy-MM-dd HH",
				// 为空的话则填充0
				"min_doc_count": 0,
				// 需要填充0的范围
				"extended_bounds": {
					"min": 1533556800000,
					"max": 1533806520000
				}
			},
			// 聚合
			"aggs": {
				// 自己取的名称
				"group_by_status": {
					// es提供
					"terms": {
						// 聚合字段名
						"field": "LowStatusOfPrice"
					}
				}
			}
		}
	}
}

到了这里，关于【ElasticSearch笔记】ES基本查询的文章就介绍完了。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！

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