ES kibana常用语法---增删改查-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了ES kibana常用语法---增删改查。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。

增

# 有则修改，无则创建
put your_index_name/doc/id
{
	"key":"value"
}

删

# 删除指定文档
delete your_index_name/doc/id

# 删除索引
delete your_index_name

改

修改指定文档属性

# - 修改时，不指定的属性会自动覆盖，只保留指定的属性(不正确的修改指定文档方式)
PUT test/doc/1
{
  "name":"王计飞"
}

# - 使用POST命令，在id后面跟_update，要修改的内容放到doc文档（属性）中(正确的修改指定文档方式)
POST test/doc/1/_update { "doc":{ "desc":"生活就像 茫茫海上" } }

查

常用查询

ES（Elasticsearch）是一种基于Lucene的搜索引擎，支持各种查询语法，以下是常用的ES查询语法：

查询空字符串

因为空字符串在ES中也是一种数据类型，所以使用match或filter直接空串不能查出来，因此使用wildcard进行模糊匹配查询，"*"可以查询出非null、非空串和存在该字段的结果。

查询出没有该字段的文档

GET index名称/_count
{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": [
        {
          "exists": {
            "field": "字段名称"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

字段值为空字符串

GET index名称/_count
{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": [
        {
          "wildcard": {
            "字段名称": {
              "value": "*"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

字段值不为空字符串的文档

GET index名称/_count
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "字段名称": {
        "value": "*"
      }
    }
  }
}

1. Match Query：用于搜索指定字段中包含指定词条的文档。

GET /_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "Elasticsearch"
    }
  }
}

2. Term Query：用于搜索指定字段中包含指定词条的文档，不会对词条进行分词。

GET /_search
{
  "query": {
    "term": {
      "title": "Elasticsearch"
    }
  }
}

3. Range Query：用于搜索指定字段中符合指定范围的文档。

GET /_search
{
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": 18,
        "lte": 30
      }
    }
  }
}

4. Bool Query：用于组合多个查询条件，支持must、should、must_not和filter四种子查询。

GET /_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "title": "Elasticsearch" }},
        { "match": { "content": "Java" }}
      ],
      "should": [
        { "match": { "author": "John" }},
        { "match": { "author": "Jane" }}
      ],
      "must_not": [
        { "match": { "status": "deleted" }}
      ],
      "filter": [
        { "range": { "date": { "gte": "2020-01-01" }}} 
      ]
    }
  }
}

5. Wildcard Query：用于搜索指定字段中符合通配符表达式的文档。

GET /_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "title": "Elast*csearch"
    }
  }
}

6. Fuzzy Query：用于搜索指定字段中与指定词条相似的文档。

GET /_search
{
  "query": {
    "fuzzy": {
      "title": {
        "value": "Elastiksearch",
        "fuzziness": "2"
      }
    }
  }
}

7. Prefix Query：用于搜索指定字段中以指定前缀开头的文档。

GET /_search
{
  "query": {
    "prefix": {
      "title": "Elast"
    }
  }
}

8. Match Phrase Query：用于搜索指定字段中包含指定短语的文档。

GET /_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "title": "Elasticsearch tutorial"
    }
  }
}

基本查询

查询某个索引所有的文档

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

查询字符串搜索

GET test/doc/_search?q=name:wangfei

结构化查询(单字段查询,不能多字段组合查询)

GET test/doc/_search
{
  "query":{
    "match":{
      "name":"wang"
    }
  }
}

match 系列

1、match：返回所有匹配的分词。

2、match_all：查询全部。

3、match_phrase：短语查询，在match的基础上进一步查询词组，可以指定slop分词间隔。

4、match_phrase_prefix：前缀查询，根据短语中最后一个词组做前缀匹配，可以应用于搜索提示，但注意和max_expanions搭配。其实默认是50…

5、multi_match：多字段查询，使用相当的灵活，可以完成 match_phrase 和 match_phrase_prefix 的工作。

match_all (查询全部)

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

match_phrase（短语查询）

# 匹配一整个词语
# 只用match，会单个字匹配
GET test1/doc/_search { "query":{ "match":{ "title":"中国" } } }

match_phrase_prefix（最左前缀查询）智能搜索–以什么开头

multi_match（多字段查询)

- multi_match是要在多个字段中查询同一个关键字 除此之外，mulit_match甚至可以当做match_phrase和match_phrase_prefix使用，只需要指定type类型即可

GET test2/doc/_search
{
    "query": {
        "multi_match": {
            "query": "beautiful",
            "fields": [
                "title",
                "desc"
            ]
        }
    }
}

- 当设置属性 type:phrase 时 等同于 短语查询
GET test1/doc/_search
{
    "query": {
        "multi_match": {
            "query": "中国",
            "fields": [
                "title"
            ],
            "type": "phrase"
        }
    }
}
- 当设置属性 type:phrase_prefix时 等同于 最左前缀查询
GET test2/doc/_search
{
    "query": {
        "multi_match": {
            "query": "bea",
            "fields": [
                "desc"
            ],
            "type": "phrase_prefix"
        }
    }
}

排序查询

倒排
GET test/doc/_search
{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "sort": [
        {
            "age": {
                "order": "desc"
            }
        }
    ]
}
升序
GET test/doc/_search
{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "sort": [
        {
            "age": {
                "order": "asc"
            }
        }
    ]
}

分页查询

GET test/doc/_search
{
    "query": {
        "match_phrase_prefix": {
            "name": "wang"
        }
    },
    "from": 0,
    "size": 1
}

bool 查询 (must、should)

bool 查询总结
must：与关系，相当于关系型数据库中的 and。
should：或关系，相当于关系型数据库中的 or。
must_not：非关系，相当于关系型数据库中的 not。
filter：过滤条件。
range：条件筛选范围。
gt：大于，相当于关系型数据库中的 >。
gte：大于等于，相当于关系型数据库中的 >=。
lt：小于，相当于关系型数据库中的 <。
lte：小于等于，相当于关系型数据库中的 <=。

must

(must字段对应的是个列表，也就是说可以有多个并列的查询条件，一个文档满足各个子条件后才最终返回)

单条件查询

GET test/doc/_search
{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {
                    "match": {
                        "name": "wangfei"
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

多条件组合查询

GET test/doc/_search
{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {
                    "match": {
                        "name": "wanggfei"
                    }
                },
                {
                    "match": {
                        "age": 25
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

should

(只要符合其中一个条件就返回)

GET test/doc/_search
{
  "query": {
      "bool": {
          "should": [
              {
                  "match": {
                      "name": "wangjifei"
                  }
              },
              {
                  "match": {
                      "age": 27
                  }
              }
          ]
      }
  }
}

must_not

GET test/doc/_search
{
    "query": {
        "bool": {
            "must_not": [
                {
                    "match": {
                        "name": "wangjifei"
                    }
                },
                {
                    "match": {
                        "age": 27
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

filter

(条件过滤查询，过滤条件的范围用range表示gt表示大于、lt表示小于、gte表示大于等于、lte表示小于等于)

GET test/doc/_search
{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {
                    "match": {
                        "name": "wangjifei"
                    }
                }
            ],
            "filter": {
                "range": {
                    "age": {
                        "gte": 10,
                        "lt": 27
                    }
                }
            }
        }
    }
}

查询结果过滤

GET test3/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "顾"
    }
  },
  "_source": ["name","age"]
}

>>查询结果
{
  "took" : 58,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 1,
    "max_score" : 0.2876821,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "test3",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.2876821,
        "_source" : {
          "name" : "顾老二",
          "age" : 30
        }
      }
    ]
  }
}

查询结果高亮显示 (默认高亮显示)

GET test3/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "顾老二"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "name": {}
    }
  }
}

>>查询结果
{
  "took" : 216,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 1,
    "max_score" : 0.8630463,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "test3",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.8630463,
        "_source" : {
          "name" : "顾老二",
          "age" : 30,
          "from" : "gu",
          "desc" : "皮肤黑、武器长、性格直",
          "tags" : [
            "黑",
            "长",
            "直"
          ]
        },
        "highlight" : {
          "name" : [
            "<em>顾</em><em>老</em><em>二</em>"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

精确查询与模糊查询

term 和 match 的区别是：
match 经过分词，用于模糊查询，可以查看某个字段值中的部分词
term 不经过分词，只能匹配到完整的字段值，用于精确查询

#### 准备数据
PUT w1
{
  "mappings": {
    "doc": {
      "properties":{
        "t1":{
          "type": "text"
        },
        "t2": {
          "type": "keyword"
        }
      }
    }
  }
}

PUT w1/doc/1
{
  "t1": "hi single dog",
  "t2": "hi single dog"
}
# t1类型为text，会经过分词，match查询时条件也会经过分词，所以下面两种查询都能查到结果
GET w1/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "t1": "hi single dog" 
    }
  }
}

GET w1/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "t1": "hi" 
    }
  }
}

# t2类型为keyword类型，不会经过分词，match查询时条件会经过分词，所以只能当值为"hi single dog"时能查询到
GET w1/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "t2": "hi" 
    }
  }
}

GET w1/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "t2": "hi single dog" 
    }
  }
}

# t1类型为text，会经过分词，term查询时条件不会经过分词，所以只有当值为"hi"时能查询到
GET w1/doc/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "t1": "hi single dog" 
    }
  }
}

GET w1/doc/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "t1": "hi" 
    }
  }
}

# t2类型为keyword类型，不会经过分词，term查询时条件不会经过分词，所以只能当值为"hi single dog"时能查询到

GET w1/doc/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "t2": "hi single dog" 
    }
  }
}

GET w1/doc/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "t2": "hi" 
    }
  }
}

- 查找多个精确值（terms）

#### 第一个查询方式
GET test/doc/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "term": {
            "age":27
          }
        },{
          "term":{
            "age":28
          }
        }
      ]
    }
  }
}


# 第二个查询方式
GET test/doc/_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "age": [
        "27",
        "28"
      ]
    }
  }
}

聚合查询 avg、max、min、sum

####  数据准备

PUT zhifou/doc/1
{
  "name":"顾老二",
  "age":30,
  "from": "gu",
  "desc": "皮肤黑、武器长、性格直",
  "tags": ["黑", "长", "直"]
}

PUT zhifou/doc/2
{
  "name":"大娘子",
  "age":18,
  "from":"sheng",
  "desc":"肤白貌美，娇憨可爱",
  "tags":["白", "富","美"]
}

PUT zhifou/doc/3
{
  "name":"龙套偏房",
  "age":22,
  "from":"gu",
  "desc":"mmp，没怎么看，不知道怎么形容",
  "tags":["造数据", "真","难"]
}


PUT zhifou/doc/4
{
  "name":"石头",
  "age":29,
  "from":"gu",
  "desc":"粗中有细，狐假虎威",
  "tags":["粗", "大","猛"]
}

PUT zhifou/doc/5
{
  "name":"魏行首",
  "age":25,
  "from":"广云台",
  "desc":"仿佛兮若轻云之蔽月,飘飘兮若流风之回雪,mmp，最后竟然没有嫁给顾老二！",
  "tags":["闭月","羞花"]
}

GET zhifou/doc/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}
- 需求1、查询from是gu的人的平均年龄。
GET zhifou/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "from": "gu"
    }
  },
  "aggs": {
    "my_avg": {
      "avg": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "_source": ["name", "age"]
}

>>>查询结果
{
  "took" : 83,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 3,
    "max_score" : 0.6931472,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "zhifou",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "4",
        "_score" : 0.6931472,
        "_source" : {
          "name" : "石头",
          "age" : 29
        }
      },
      {
        "_index" : "zhifou",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.2876821,
        "_source" : {
          "name" : "顾老二",
          "age" : 30
        }
      },
      {
        "_index" : "zhifou",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 0.2876821,
        "_source" : {
          "name" : "龙套偏房",
          "age" : 22
        }
      }
    ]
  },
  "aggregations" : {
    "my_avg" : {
      "value" : 27.0
    }
  }
}
###### 上例中，首先匹配查询from是gu的数据。在此基础上做查询平均值的操作，这里就用到了聚合函数，其语法被封装在aggs中，而my_avg则是为查询结果起个别名，封装了计算出的平均值。那么，要以什么属性作为条件呢？是age年龄，查年龄的什么呢？是avg，查平均年龄。

##### 如果只想看输出的值，而不关心输出的文档的话可以通过size=0来控制


GET zhifou/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "from": "gu"
      }
    },
    "aggs":{
      "my_avg":{
        "avg": {
          "field": "age"
        }
      }
    },
    "size":0,
    "_source":["name","age"]
}

>>>查询结果
{
  "took" : 35,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 3,
    "max_score" : 0.0,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "my_avg" : {
      "value" : 27.0
    }
  }
}

需求2、查询年龄的最大值

GET zhifou/doc/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "my_max": {
      "max": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "size": 0, 
  "_source": ["name","age","from"]
}

>>>查询结果
{
  "took" : 10,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 5,
    "max_score" : 0.0,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "my_max" : {
      "value" : 30.0
    }
  }
}

需求3、查询年龄的最小值

GET zhifou/doc/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "my_min": {
      "min": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "size": 0, 
  "_source": ["name","age","from"]
}

>>>查询结果
{
  "took" : 2,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 5,
    "max_score" : 0.0,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "my_min" : {
      "value" : 18.0
    }
  }
}

需求4、查询符合条件的年龄之和

GET zhifou/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "from": "gu"
    }
  },
    "aggs": {
    "my_sum": {
      "sum": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "size": 0, 
  "_source": ["name","age","from"]
}

>>>查询结果
{
  "took" : 4,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 3,
    "max_score" : 0.0,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "my_sum" : {
      "value" : 81.0
    }
  }
}

分组查询

需求：要查询所有人的年龄段，并且按照1520，2025,25~30分组，并且算出每组的平均年龄。

GET zhifou/doc/_search
{
  "size": 0, 
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "age_group": {
      "range": {
        "field": "age",
        "ranges": [
          {
            "from": 15,
            "to": 20
          },
          {
            "from": 20,
            "to": 25
          },
          {
            "from": 25,
            "to": 30
          }
        ]
      }
    }
  }
}

>>>查询结果
{
  "took" : 9,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 5,
    "max_score" : 0.0,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "age_group" : {
      "buckets" : [
        {
          "key" : "15.0-20.0",
          "from" : 15.0,
          "to" : 20.0,
          "doc_count" : 1
        },
        {
          "key" : "20.0-25.0",
          "from" : 20.0,
          "to" : 25.0,
          "doc_count" : 1
        },
        {
          "key" : "25.0-30.0",
          "from" : 25.0,
          "to" : 30.0,
          "doc_count" : 2
        }
      ]
    }
  }
}

上例中，在aggs的自定义别名age_group中，使用range来做分组，field是以age为分组，分组使用ranges来做，from和to是范围

接下来，我们就要对每个小组内的数据做平均年龄处理。

GET zhifou/doc/_search
{
  "size": 0, 
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "age_group": {
      "range": {
        "field": "age",
        "ranges": [
          {
            "from": 15,
            "to": 20
          },
          {
            "from": 20,
            "to": 25
          },
          {
            "from": 25,
            "to": 30
          }
        ]
      },
      "aggs": {
        "my_avg": {
          "avg": {
            "field": "age"
          }
        }
      }
    }
  }
}

>>>查询结果
{
  "took" : 1,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 5,
    "max_score" : 0.0,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "age_group" : {
      "buckets" : [
        {
          "key" : "15.0-20.0",
          "from" : 15.0,
          "to" : 20.0,
          "doc_count" : 1,
          "my_avg" : {
            "value" : 18.0
          }
        },
        {
          "key" : "20.0-25.0",
          "from" : 20.0,
          "to" : 25.0,
          "doc_count" : 1,
          "my_avg" : {
            "value" : 22.0
          }
        },
        {
          "key" : "25.0-30.0",
          "from" : 25.0,
          "to" : 30.0,
          "doc_count" : 2,
          "my_avg" : {
            "value" : 27.0
          }
        }
      ]
    }
  }
}

ES的聚合查询的总结：聚合函数的使用，一定是先查出结果，然后对结果使用聚合函数做处理

avg：求平均

max：最大值

min：最小值

sum：求和

mapping

mapping 是什么

映射，用于定义一个文档及其中的字段如何存储和索引

字段的数据类型

简单类型如文本（text）、关键字（keyword）、日期（data）、整形（long）、双精度>、（double）、布尔（boolean）或 ip。
可以是支持 JSON 的层次结构性质的类型，如对象或嵌套。
或者一种特殊类型，如 geo_point、geo_shape 或 completion。为了不同的目的，
以不同的方式索引相同的字段通常是有用的。例如，字符串字段可以作为全文搜索的文本字段进行索引，
也可以作为排序或聚合的关键字字段进行索引。或者，可以使用标准分析器、英语分析器和
法语分析器索引字符串字段。这就是多字段的目的。大多数数据类型通过 fields 参数支持多字段。

mappings 之 dynamic 的三种状态

ES 中的 mapping 用来定义索引中字段和字段属性。mapping 中的 dynamic 属性决定了新增字段的处理方式，它有三种状态：

true (默认值)

当 dynamic 设置为 true 时，如果文档中出现新的字段，ES 会自动将这个字段添加到 mapping 定义中，并根据字段值自动识别其类型。

false

当 dynamic 设置为 false 时，如果文档中出现新的字段，ES 不会自动将这个字段添加到 mapping, 而是忽略这个新增字段。

strict

当 dynamic 设置为 strict 时，如果文档中出现新的字段，ES 不仅不会添加这个字段到 mapping, 还会抛出异常错误。

总的来说，dynamic 属性用来控制新增字段的处理模式：

true 会自动添加字段
false 会忽略新增字段
strict 会报错

通过设置不同的 dynamic 状态，可以更好地管理索引的 mapping 定义和字段。这对控制数据结构非常重要。

##### 默认为动态映射
PUT test4
{
  "mappings": {
    "doc":{
      "properties": {
        "name": {
          "type": "text"
        },
        "age": {
          "type": "long"
        }
      }
    }
  }
}

GET test4/_mapping
>>>查询结果
{
  "test4" : {
    "mappings" : {
      "doc" : {
        "properties" : {
          "age" : {
            "type" : "long"
          },
          "name" : {
            "type" : "text"
          },
          "sex" : {
            "type" : "text",
            "fields" : {
              "keyword" : {
                "type" : "keyword",
                "ignore_above" : 256
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

#####添加数据
PUT test4/doc/1
{
  "name":"wangjifei",
  "age":"18",
  "sex":"不详"
}

#####查看数据
GET test4/doc/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

>>>查询结果
{
  "took" : 8,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 1,
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "test4",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "wangjifei",
          "age" : "18",
          "sex" : "不详"
        }
      }
    ]
  }
}

测试静态映射：当elasticsearch察觉到有新增字段时，因为dynamic:false的关系，会忽略该字段，但是仍会存储该字段。

#####创建静态mapping
PUT test5
{
  "mappings": {
    "doc":{
      "dynamic":false,
      "properties": {
        "name": {
          "type": "text"
        },
        "age": {
          "type": "long"
        }
      }
    }
  }
}

#####插入数据
PUT test5/doc/1
{
  "name":"wangjifei",
  "age":"18",
  "sex":"不详"
}

####条件查询
GET test5/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "sex": "不详"
    }
  }
}

>>>查询结果
{
  "took" : 9,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 0,
    "max_score" : null,
    "hits" : [ ]
  }
}

#####查看所有数据
GET /test5/doc/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

>>>查询结果
{
  "took" : 1,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 1,
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "test5",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "wangjifei",
          "age" : "18",
          "sex" : "不详"
        }
      }
    ]
  }
}

测试严格映射：当elasticsearch察觉到有新增字段时，因为dynamic:strict 的关系，就会报错，不能插入成功。

#####创建严格mapping
PUT test6
{
  "mappings": {
    "doc":{
      "dynamic":"strict",
      "properties": {
        "name": {
          "type": "text"
        },
        "age": {
          "type": "long"
        }
      }
    }
  }
}

#####插入数据
PUT test6/doc/1
{
  "name":"wangjifei",
  "age":"18",
  "sex":"不详"
}

>>>插入结果
{
  "error": {
    "root_cause": [
      {
        "type": "strict_dynamic_mapping_exception",
        "reason": "mapping set to strict, dynamic introduction of [sex] within [doc] is not allowed"
      }
    ],
    "type": "strict_dynamic_mapping_exception",
    "reason": "mapping set to strict, dynamic introduction of [sex] within [doc] is not allowed"
  },
  "status": 400
}

小结：动态映射（dynamic：true）：动态添加新的字段（或缺省）。静态映射（dynamic：false）：忽略新的字段。在原有的映射基础上，当有新的字段时，不会主动的添加新的映射关系，只作为查询结果出现在查询中。严格模式（dynamic：strict）：如果遇到新的字段，就抛出异常。一般静态映射用的较多。就像 HTML 的 img 标签一样，src 为自带的属性，你可以在需要的时候添加 id 或者 class 属性。当然，如果你非常非常了解你的数据，并且未来很长一段时间不会改变，strict 不失为一个好选择。

ES 之 mappings 的 index 属性

index属性默认为true，如果该属性设置为false，那么，elasticsearch不会为该属性创建索引，也就是说无法当做主查询条件。

PUT test7
{
  "mappings": {
    "doc": {
      "properties": {
        "name": {
          "type": "text",
          "index": true
        },
        "age": {
          "type": "long",
          "index": false
        }
      }
    }
  }
}

####插入数据
PUT test7/doc/1
{
  "name":"wangjifei",
  "age":18
}

####条件查询数据
GET test7/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "wangjifei"
    }
  }
}

>>>查询结果
{
  "took" : 18,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 1,
    "max_score" : 0.2876821,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "test7",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.2876821,
        "_source" : {
          "name" : "wangjifei",
          "age" : 18
        }
      }
    ]
  }
}

#####条件查询
GET test7/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "age": 18
    }
  }
}

>>>查询结果
{
  "error": {
    "root_cause": [
      {
        "type": "query_shard_exception",
        "reason": "failed to create query: {\n  \"match\" : {\n    \"age\" : {\n      \"query\" : 18,\n      \"operator\" : \"OR\",\n      \"prefix_length\" : 0,\n      \"max_expansions\" : 50,\n      \"fuzzy_transpositions\" : true,\n      \"lenient\" : false,\n      \"zero_terms_query\" : \"NONE\",\n      \"auto_generate_synonyms_phrase_query\" : true,\n      \"boost\" : 1.0\n    }\n  }\n}",
        "index_uuid": "fzN9frSZRy2OzinRjeMKGA",
        "index": "test7"
      }
    ],
    "type": "search_phase_execution_exception",
    "reason": "all shards failed",
    "phase": "query",
    "grouped": true,
    "failed_shards": [
      {
        "shard": 0,
        "index": "test7",
        "node": "INueKtviRpO1dbNWngcjJA",
        "reason": {
          "type": "query_shard_exception",
          "reason": "failed to create query: {\n  \"match\" : {\n    \"age\" : {\n      \"query\" : 18,\n      \"operator\" : \"OR\",\n      \"prefix_length\" : 0,\n      \"max_expansions\" : 50,\n      \"fuzzy_transpositions\" : true,\n      \"lenient\" : false,\n      \"zero_terms_query\" : \"NONE\",\n      \"auto_generate_synonyms_phrase_query\" : true,\n      \"boost\" : 1.0\n    }\n  }\n}",
          "index_uuid": "fzN9frSZRy2OzinRjeMKGA",
          "index": "test7",
          "caused_by": {
            "type": "illegal_argument_exception",
            "reason": "Cannot search on field [age] since it is not indexed."
          }
        }
      }
    ]
  },
  "status": 400
}

5. ES 之 mappings 的copy_to属性

ES 中的 mappings 属性中，copy_to 属性用来将一个字段的内容拷贝到另一个字段中。

copy_to 属性指定将源字段的内容拷贝到目标字段。当源字段的值发生变化时，目标字段也会自动更新。

使用 copy_to 的好处是：

可以将一个字段内容标准化后拷贝到另一个字段，方便后续查询。例如可以将不规范的名称字段拷贝到规范后的名称字段。
可以将一个字段拆分后拷贝到多个目标字段，实现多字段查询。例如可以将姓名字段拆分后拷贝到姓和名字段。
可以提高搜索效率。例如拷贝文本字段到关键词字段后，可以使用关键词字段进行快速查询过滤。

设置 copy_to 属性需要指定源字段和目标字段。目标字段不会存储实际值，只是源字段值的拷贝。这对规范数据结构和提高查询效率很有帮助。

所以，copy_to 属性可以让 ES 更好地管理索引结构，实现复杂的数据转换和提升查询性能。

PUT test8
{
  "mappings": {
    "doc": {
      "dynamic":false,
      "properties": {
        "first_name":{
          "type": "text",
          "copy_to": "full_name"
        },
        "last_name": {
          "type": "text",
          "copy_to": "full_name"
        },
        "full_name": {
          "type": "text"
        }
      }
    }
  }
}

#####插入数据
PUT test8/doc/1
{
  "first_name":"tom",
  "last_name":"ben"
}
PUT test8/doc/2
{
  "first_name":"john",
  "last_name":"smith"
}

#####查询所有
GET test8/doc/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

>>>查询结果
{
  "took" : 4,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 2,
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "test8",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "first_name" : "john",
          "last_name" : "smith"
        }
      },
      {
        "_index" : "test8",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "first_name" : "tom",
          "last_name" : "ben"
        }
      }
    ]
  }
}

#####条件查询
GET test8/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "first_name": "tom"
    }
  }
}

>>>查询结果
{
  "took" : 2,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 1,
    "max_score" : 0.2876821,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "test8",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.2876821,
        "_source" : {
          "first_name" : "tom",
          "last_name" : "ben"
        }
      }
    ]
  }
}

######条件查询
GET test8/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "full_name": "ben"
    }
  }
}

>>>查询结果
{
  "took" : 3,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 1,
    "max_score" : 0.2876821,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "test8",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.2876821,
        "_source" : {
          "first_name" : "tom",
          "last_name" : "ben"
        }
      }
    ]
  }
}

上例中，我们将first_name和last_name都复制到full_name中。并且使用full_name查询也返回了结果

既要查询tom还要查询smith该怎么办？

GET test8/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "full_name": {
        "query": "tom smith",
        "operator": "or"
      }
    }
  }
}

>>>查询结果
{
  "took" : 3,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 2,
    "max_score" : 0.2876821,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "test8",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 0.2876821,
        "_source" : {
          "first_name" : "john",
          "last_name" : "smith"
        }
      },
      {
        "_index" : "test8",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.2876821,
        "_source" : {
          "first_name" : "tom",
          "last_name" : "ben"
        }
      }
    ]
  }
}

operator参数为多个条件的查询关系也可以是and

上面的查询还可以简写成一下：

GET test8/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "full_name": "tom smith"
    }
  }
}

copy_to还支持将相同的属性值复制给不同的字段。

PUT test9
{
  "mappings": {
    "doc": {
      "dynamic":false,
      "properties": {
        "first_name":{
          "type": "text",
          "copy_to": ["full_name1","full_name2"]
        },
        "last_name": {
          "type": "text",
          "copy_to": ["full_name1","full_name2"]
        },
        "full_name1": {
          "type": "text"
        },
        "full_name2":{
          "type": "text"
        }
      }
    }
  }
}

####插入数据
PUT test9/doc/1
{
  "first_name":"tom",
  "last_name":"ben"
}

PUT test9/doc/2
{
  "first_name":"john",
  "last_name":"smith"
}

####条件查询
GET test9/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "full_name1": "tom smith"
    }
  }
}

>>>查询结果
{
  "took" : 7,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 2,
    "max_score" : 0.2876821,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "test9",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 0.2876821,
        "_source" : {
          "first_name" : "john",
          "last_name" : "smith"
        }
      },
      {
        "_index" : "test9",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.2876821,
        "_source" : {
          "first_name" : "tom",
          "last_name" : "ben"
        }
      }
    ]
  }
}

#####条件查询
GET test9/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "full_name2": "tom smith"
    }
  }
}

>>>查询结果
{
  "took" : 7,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 2,
    "max_score" : 0.2876821,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "test9",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 0.2876821,
        "_source" : {
          "first_name" : "john",
          "last_name" : "smith"
        }
      },
      {
        "_index" : "test9",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.2876821,
        "_source" : {
          "first_name" : "tom",
          "last_name" : "ben"
        }
      }
    ]
  }
}

full_name1 full_name2两个字段都可以查出来

6. ES 之mappings的对象属性

ES 中的 mappings 属性允许定义对象类型的字段。对象字段可以包含多个子字段，这对于一些复杂类型的文档来说很有用。

对象字段的定义方式是：

"对象字段名"： {
  "type": "object",
  "properties": {
    "子字段1":{
      "type": "类型"
    },
    "子字段2":{
      "type": "类型" 
    }
  }
}

对象字段的主要属性如下：

type: 必须设置为"object", 表示这是一个对象类型。
properties: 用于定义对象内的子字段。key 为子字段名，value 定义子字段类型。
enabled: 默认 true, 表示是否启用该对象字段的动态添加模式。

使用对象字段可以更好地表示复杂类型的文档结构，比如用户信息包含姓名、地址等多个子字段，就可以定义为一个对象。

对象字段支持嵌套对象，可以定义多层次的复杂结构。这比单独定义每个子字段更加直观和易于管理。

对象字段也支持其他 mappings 常用属性，如 analyzer、format 等。它让 ES 能更好地处理和查询结构化文档数据。

首先先看看ES自动创建的mappings

PUT test10/doc/1
{
  "name":"wangjifei",
  "age":18,
  "info":{
    "addr":"北京",
    "tel":"18500327026"
  }
}

GET test10

>>>查询结果
{
  "test10" : {
    "aliases" : { },
    "mappings" : {
      "doc" : {
        "properties" : {
          "age" : {
            "type" : "long"
          },
          "info" : {
            "properties" : {
              "addr" : {
                "type" : "text",
                "fields" : {
                  "keyword" : {
                    "type" : "keyword",
                    "ignore_above" : 256
                  }
                }
              },
              "tel" : {
                "type" : "text",
                "fields" : {
                  "keyword" : {
                    "type" : "keyword",
                    "ignore_above" : 256
                  }
                }
              }
            }
          },
          "name" : {
            "type" : "text",
            "fields" : {
              "keyword" : {
                "type" : "keyword",
                "ignore_above" : 256
              }
            }
          }
        }
      }
    },
    "settings" : {
      "index" : {
        "creation_date" : "1570975011394",
        "number_of_shards" : "5",
        "number_of_replicas" : "1",
        "uuid" : "YvMGDHxkSri0Lgx6GGXiNw",
        "version" : {
          "created" : "6080299"
        },
        "provided_name" : "test10"
      }
    }
  }
}

现在如果要以info中的tel为条件怎么写查询语句呢？

GET test10/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "info.tel": "18500327026"
    }
  }
}

>>>查询结果
{
  "took" : 5,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 1,
    "max_score" : 0.2876821,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "test10",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.2876821,
        "_source" : {
          "name" : "wangjifei",
          "age" : 18,
          "info" : {
            "addr" : "北京",
            "tel" : "18500327026"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

info既是一个属性，也是一个对象，我们称为info这类字段为对象型字段。该对象内又包含addr和tel两个字段，如上例这种以嵌套内的字段为查询条件的话，查询语句可以以字段点子字段的方式来写即可

7. ES之mappings的settings 设置

在创建一个索引的时候，我们可以在settings中指定分片信息：

PUT test11
{
  "mappings": {
    "doc": {
      "properties": {
        "name": {
          "type": "text"
        }
      }
    }
  }, 
  "settings": {
    "number_of_replicas": 1,
    "number_of_shards": 5
  }
}

number_of_shards是主分片数量（每个索引默认5个主分片），而number_of_replicas是复制分片，默认一个主分片搭配一个复制分片。

8. ES 之mappings的ignore_above参数

ignore_above参数仅针对于keyword类型有用

# 这样设置是会报错的
PUT test12
{
  "mappings": {
    "doc": {
      "properties": {
        "name": {
          "type": "text",
          "ignore_above":5
        }
      }
    }
  }
}

>>>显示结果
{
  "error": {
    "root_cause": [
      {
        "type": "mapper_parsing_exception",
        "reason": "Mapping definition for [name] has unsupported parameters:  [ignore_above : 5]"
      }
    ],
    "type": "mapper_parsing_exception",
    "reason": "Failed to parse mapping [doc]: Mapping definition for [name] has unsupported parameters:  [ignore_above : 5]",
    "caused_by": {
      "type": "mapper_parsing_exception",
      "reason": "Mapping definition for [name] has unsupported parameters:  [ignore_above : 5]"
    }
  },
  "status": 400
}

##### 正确的打开方式
PUT test12
{
  "mappings": {
    "doc": {
      "properties": {
        "name": {
          "type": "keyword",
          "ignore_above":5
        }
      }
    }
  }
}

PUT test12/doc/1
{
  "name":"wangjifei"
}

##### 这样查询能查出结果
GET test12/doc/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

>>>查询结果
{
  "took" : 1,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 1,
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "test12",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "wangjifei"
        }
      }
    ]
  }
}


######这样查询不能查询出结果
GET test12/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "wangjifei"
    }
  }
}

>>>查询结果
{
  "took" : 1,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 0,
    "max_score" : null,
    "hits" : [ ]
  }
}

上面的例子证明超过ignore_above设定的值后会被存储但不会建立索引文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-842856.html

那么如果字符串的类型是text时能用ignore_above吗，答案是能，但要特殊设置：

PUT test13
{
  "mappings": {
    "doc":{
      "properties":{
        "name1":{
          "type":"keyword",
          "ignore_above":5
        },
        "name2":{
          "type":"text",
          "fields":{
            "keyword":{
              "type":"keyword",
              "ignore_above": 10
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

PUT test13/doc/1
{
  "name1":"wangfei",
  "name2":"wangjifei hello"
}

##### 能查出来
GET test13/doc/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

>>>查询结果
{
  "took" : 4,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 1,
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "test13",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name1" : "wangfei",
          "name2" : "wangjifei hello"
        }
      }
    ]
  }
}

##### 通过name1 字段查不出来，因为设置的是keyword类型 限制了5个字符的长度，
##### 存储的值超过了最大限制
GET test13/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name1": "wangfei"
    }
  }
}

>>>查询结果
{
  "took" : 2,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 0,
    "max_score" : null,
    "hits" : [ ]
  }
}

##### 通过name2 字段能查出来，虽然限制了5个字符的长度，存储的值超过了最大限制，但是，
##### 当字段类型设置为text之后，ignore_above参数的限制就失效了。（了解就好，意义不大）
GET test13/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name2": "wangjifei"
    }
  }
}

>>>查询结果
{
  "took" : 1,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 1,
    "max_score" : 0.2876821,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "test13",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.2876821,
        "_source" : {
          "name1" : "wangfei",
          "name2" : "wangjifei hello"
        }
      }
    ]
  }
}

到了这里，关于ES kibana常用语法---增删改查的文章就介绍完了。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！

ES kibana常用语法---增删改查

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