导入测试数据
测试数据地址：gitee.com/tangzengpin…
Elasticsearch 提供了一个可以执行查询的 Json 风格的 DSL（domain-specific language 领域特 定语言）。这个被称为 Query DSL。
一个查询语句 的典型结构
{
QUERY_NAME: {
ARGUMENT: VALUE,
ARGUMENT: VALUE,
...
}
}
如果是针对某个字段，那么它的结构如下：
{
QUERY_NAME: {
FIELD_NAME: {
ARGUMENT: VALUE,
ARGUMENT: VALUE,
...
}
}
}
GET bank/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"from": 0,
"size": 5,
"sort": [
{
"account_number": {
"order": "desc"
}
}
]
}
query 定义如何查询
match_all 查询类型【代表查询所有的所有】，es 中可以在 query 中组合非常多的查 询类型完成复杂查询
除了 query 参数之外，我们也可以传递其它的参数以改变查询结果。如 sort，size
from+size 限定，完成分页功能
sort 排序，多字段排序，会在前序字段相等时后续字段内部排序，否则以前序为准
返回部分字段
GET bank/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"from": 0,
"size": 5,
"_source": [
"age",
"balance"
]
}
文档只返回age与balance
match匹配查询
GET bank/_search
{
"query": {
"match": {
"account_number": "20"
}
}
}
基本类型（非字符串），精确匹配
match 返回 account_number=20 的
GET bank/_search
{
"query": {
"match": {
"address": "mill"
}
}
}
最终查询出 address 中包含 mill 单词的所有记录
match 当搜索字符串类型的时候，会进行全文检索，并且每条记录有相关性得分。
GET bank/_search
{
"query": {
"match": {
"address": "mill road"
}
}
}
最终查询出 address 中包含 mill 或者 road 或者 mill road 的所有记录，并给出相关性得分
字符串，多个单词（分词+全文检索）
match_phrase【短语匹配】
GET bank/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"address": "mill road"
}
}
}
将需要匹配的值当成一个整体单词（不分词）进行检索
查出 address 中包含 mill road 的所有记录，并给出相关性得分
multi_match【多字段匹配】
GET bank/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "mill",
"fields": [
"state",
"address"
]
}
}
}
state 或者 address 包含 mill
bool【复合查询】
bool 用来做复合查询： 复合语句可以合并 任何 其它查询语句，包括复合语句，了解这一点是很重要的。这就意味 着，复合语句之间可以互相嵌套，可以表达非常复杂的逻辑。
must：必须达到 must 列举的所有条件
GET bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"address": "mill"
}
},
{
"match": {
"gender": "M"
}
}
]
}
}
}
should
should：应该达到 should 列举的条件，如果达到会增加相关文档的评分，并不会改变 查询的结果。如果 query 中只有 should 且只有一种匹配规则，那么 should 的条件就会 被作为默认匹配条件而去改变查询结果
GET bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"address": "mill"
}
},
{
"match": {
"gender": "M"
}
}
],
"should": [
{
"match": {
"address": "lane"
}
}
]
}
}
}
must_not
must_not 必须不是指定的情况
GET bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"address": "mill"
}
},
{
"match": {
"gender": "M"
}
}
],
"should": [
{
"match": {
"address": "lane"
}
}
],
"must_not": [
{
"match": {
"email": "baluba.com"
}
}
]
}
}
}
address 包含 mill，并且 gender 是 M，如果 address 里面有 lane 最好不过，但是 email 必 须不包含 baluba.com
filter【结果过滤】
并不是所有的查询都需要产生分数，特别是那些仅用于 “filtering”（过滤）的文档。为了不 计算分数 Elasticsearch 会自动检查场景并且优化查询的执行。
GET bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"filter": {
"range": {
"balance": {
"gte": 10000,
"lte": 20000
}
}
}
}
}
}
term
和 match 一样。匹配某个属性的值。全文检索字段用 match，其他非 text 字段匹配用 term。
GET bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"term": {
"age": {
"value": "28"
}
}
},
{
"match": {
"address": "990 Mill Road"
}
}
]
}
}
}
aggregations（执行聚合）
聚合提供了从数据中分组和提取数据的能力。最简单的聚合方法大致等于 SQL GROUP BY 和 SQL 聚合函数。在 Elasticsearch 中，您有执行搜索返回 hits（命中结果），并且同时返 回聚合结果，把一个响应中的所有 hits（命中结果）分隔开的能力。这是非常强大且有效的， 您可以执行查询和多个聚合，并且在一次使用中得到各自的（任何一个的）返回结果，使用 一次简洁和简化的 API 来避免网络往返。
GET bank/_search
{
"query": {
"match": {
"address": "mill"
}
},
"aggs": {
"group_by_state": {
"terms": {
"field": "age"
}
},
"avg_age": {
"avg": {
"field": "age"
}
}
},
"size": 0
}
size：0 不显示搜索数据
aggs：执行聚合。
聚合语法如下
"aggs": { "aggs_name 这次聚合的名字，方便展示在结果集中": { "AGG_TYPE 聚合的类型（avg,term,terms）": {} } }
搜索 address 中包含 mill 的所有人的年龄分布以及平均年龄，但不显示这些人的详情。
GET bank/account/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"aggs": {
"age_avg": {
"terms": {
"field": "age",
"size": 1000
},
"aggs": {
"banlances_avg": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
}
},
"size": 1000
}
按照年龄聚合，并且请求这些年龄段的这些人的平均薪资
GET bank/account/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"aggs": {
"age_agg": {
"terms": {
"field": "age",
"size": 100
},
"aggs": {
"gender_agg": {
"terms": {
"field": "gender.keyword",
"size": 100
},
"aggs": {
"balance_avg": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
},
"balance_avg": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
}
},
"size": 1000
}
查出所有年龄分布，并且这些年龄段中 M 的平均薪资和 F 的平均薪资以及这个年龄 段的总体平均薪资
映射
Mapping（映射） Mapping 是用来定义一个文档（document），以及它所包含的属性（field）是如何存储和 索引的。
创建索引并指定映射
PUT /my-index
{
"mappings": {
"properties": {
"age": {
"type": "integer"
},
"email": {
"type": "keyword"
},
"name": {
"type": "text"
}
}
}
}
查看 mapping 信息
GET my-index/_mapping
添加新的字段映射
PUT /my-index/_mapping
{
"properties": {
"employee-id": {
"type": "keyword",
"index": false
}
}
}
更新映射
对于已经存在的映射字段，我们不能更新。更新必须创建新的索引进行数据迁移
数据迁移
先创建出 new_twitter 的正确映射。然后使用如下方式进行数据迁移
POST _reindex
{
"source": {
"index": "my-index"
},
"dest": {
"index": "my-index1"
}
}
