 # 对index的操作

根据shards以及replicas数目创建index

PUT /test_index
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3,
    "number_of_replicas": 1
  }
}

根据上述的命令，在test_index这个index中，会创建3个primary shard，3个replica shard。

常见查询方式

常见的查询es中数据的方式有如下几种：

query string search
query DSL
query filter
full-text search（全文检索）
parase search（短语搜索）
高亮搜索结果
批量查询
multi-index和multi-type搜索模式

query string search

样例1：搜索name字段为yg，并且价格price降序排序

GET ecommerce/product/_search?q=name:yg&sort=price:desc

样例2：搜索temperature字段不为temp10的记录

GET sensor_index/sensor_type/_search?q=-temperature:temp10

q=xx、 q=+xx、q=-xx 三者的区别：q=xx 与 q=+xx 功能一致，q=-xx ds表示不包含当前条件的记录。

样例3：搜索任意field值为temp10的记录

GET sensor_index/sensor_type/_search?q=temp1

query DSL

样例1：查询所有商品

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

样例2：查询name包含yg的商品，同事按价格price降序排序

GET ecommerce/product/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "yg"
    }
  },
  "sort": [
    {
      "price": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

样例3：分页查询商品，从第几个数开始读，共读多少个数

GET /ti/tt/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "size": 2, 
  "from": 1
}

size：表示读取多少个数
from：表示从第几个数的下标开始读（es中第一个数下标是0）
样例4：指定查询出来所有商品的名称和价格，其他字段不需要

GET ecommerce/product/_search
{
   "query": {
     "match_all": {}
   },
   "_source": ["name","price"]  
}

query filter

样例1：搜索商品名称name包含yg，而且售价大于20的商品

GET ecommerce/product/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {
          "name": "yg"
        }}
      ],
      "filter": {
        "range": {
          "price": {
            "gt": 20
          }
        }
      }
    }
  }
}

full-text search（全文检索）

GET ecommerce/product/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "producer": "yg p"
    }
  }
}

producer字段值，会被拆分为两个值（yg、p），然后去es中查询，按照匹配情况（score）从高到低显示

parase search（短语搜索）

跟全文检索相反，全文检索会将输入的搜索串拆解开来，去倒排索引里面一一匹配，只要能匹配上一个拆解后的单词，就可以作为结果返回。phrase search要求输入的搜索串必须在指定的字段文本中，完全包含一模一样的，才能作为结果返回。

GET ecommerce/product/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "producer": "yg p"
    }
  }
}

高亮搜索结果

producer字段高亮显示。

GET ecommerce/product/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "producer": "p"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "producer": {}
    }
  }
}

输出结果：

{
        "_index": "ecommerce",
        "_type": "product",
        "_id": "1",
        "_score": 0.2876821,
        "_source": {
          "name": "glj yg",
          "desc": "yxfz",
          "price": 18,
          "producer": "glj p",
          "tags": [
            "fz"
          ]
        },
        "highlight": {
          "producer": [
            "glj <em>p</em>"
          ]
        }
      }

聚合样例

在进行聚合分析的时候，需要对指定的字段属性进行如下设置：

PUT ecommerce/_mapping/product
  
  "properties": {
    "tags": {
      "type": "text",
      "fielddata": true
    }
  }
}

样例1：计算每一个tags（字段名）下的商品数量

GET ecommerce/product/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "group_by_tags": {
      "terms": {
        "field": "tags"
      }
    }
  }
}

size 为 0，说明返回的结果中，并不会显示原始数据，只会显示聚合分析后的数据；同时，group_by_tags 表示聚合操作的名称，为用户指定。

样例2：对名称name中包含yg的商品，计算每个tag下的商品数量

GET ecommerce/product/_search
{
  "size": 0, 
  "query": {
    "match": {
      "name": "yg"
    }
  }, 
  "aggs": {
    "group_by_tags": {
      "terms": {
        "field": "tags"
      }
    }
  }
}

样例3：先分组，再算每组的平均值，计算每个tag下的商品的平均价格

GET ecommerce/product/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "group_by_tags": {
      "terms": {
        "field": "tags"
      },
      "aggs": {
        "avg_price": {
          "avg": {
            "field": "price"
          }
        }
      }
    }
  }
}

在每个分组的基础上，使用avg获得平均价格

样例4：先分组，再算每组的平均值，计算每个tag下的商品的平均价格，然后按照价格降序排序

GET ecommerce/product/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "group_by_tags": {
      "terms": {
        "field": "tags",
        "order": {
          "avg_price": "desc"
        }
      },
      "aggs": {
        "avg_price": {
          "avg": {
            "field": "price"
          }
        }
      }
    }
  }
}

样例5：按照指定的价格范围区间进行分组，然后再每组内在按照tags进行分组，最后在计算每组的平均价格

GET ecommerce/product/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "group_by_price": {
      "range": {
        "field": "price",
        "ranges": [
          {
            "from": 0,
            "to": 10
          },
           {
            "from": 10,
            "to": 20
          },
           {
            "from": 20,
            "to": 100
          }
        ]
      },
      "aggs": {
        "group_by_tags": {
          "terms": {
            "field": "tags"
          },
          "aggs": {
            "avg_price": {
              "avg": {
                "field": "price"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

批量查询

数据准备：(mget)
两个index：index1、index2
每个index下都有两个type，index1下的type有type11、type12，index2下的type有type21、type22。
每个index、type下面都有三个document，id分别为1、2、3。
样例1：批量查询指定index、type、id的document

样例2：查询的document是一个index下不同type

样例3：查询的数据在同一个index下的同一个type的不同id

multi-index和multi-type搜索模式

/_search : 所有索引，所有type下的所有数据都搜索出来
/index1/_search : 指定一个index，搜索其下所有type的数据
/index1,index2/_search : 同时搜索两个index下的数据
/*1,*2/_search : 按照通配符去匹配多个索引(以1结尾，以2结尾的index)
/index1/type1/_search ：搜索一个index下指定的type的数据
/index1/type1,type2/_search ：可以搜索一个index下多个type的数据
/index1,index2/type1,type2/_search ：搜索多个index下的多个type的数据
/_all/type1,type2/_search ：_all可以代表搜索所有index下的指定type的数据

ES学习之路 -- 常见命令使用