【Elasticsearch】kibana 操作es文档详细总结

前言

在上一篇，分享了使用kibana如何对索引进行增删改查等操作，事实上在日常开发与运维中，操作索引毕竟是比较谨慎的事情，但是对于索引中文档的增删查改却是随处可见的，es对文档的操作不仅频繁，而且涉及到的点比较多，本文将分享对文档的基本的操作；

一、给文档添加数据

首先创建一个索引

PUT test_doc

使用 put 给文档添加一条数据

 执行上面的语句发现报错了，因为es中的文档数据需要唯一性标识，因此需要添加一个id，修改下执行语句

PUT test_doc/_doc/1001
{
  "id":1001,
  "name":"jerry",
  "age":12
}

再次执行后就可以了 

使用 post 给文档添加一条数据

使用post同样可以达到目的，参考下面的语句

POST test_doc/_doc
{
  "id":1002,
  "name":"mike",
  "age":15
}

 与put不同的是，post不需要强制在请求URL中添加id值，而是自动为当前这条数据生成一个_id；

二、查询索引文档数据

按照id值进行查询

查询单个数据

GET test_doc/_doc/1001

查询索引下所有文档数据

GET test_doc/_search

三、修改文档数据

使用put进行修改

根据主键值id进行修改

PUT test_doc/_doc/1001
{
  "id":1001,
  "name":"jerry",
  "age":12
}

可以看到在这种情况下，新增了一个字段仍然可以修改成功 

四、删除文档数据

根据主键id值进行删除

DELETE test_doc/_doc/1001

 删除后再次查询，数据被删掉了

五、文档搜索

文档搜索是es最强大的功能之一，也是架构设计之初选择es的一个重要原因，es对于文档的搜索提供了丰富的API，下面通过一些实际的操作演示来感受下es文档搜索的强大之处；

前置准备

创建一个索引 test_query，并给这个索引下批量插入一些数据

PUT test_query
 
PUT test_query/_bulk
{"index": {"_index": "test_query","_id": "1001"}}
{"id": "1001","name":"zhang san","age":30}
{"index": {"_index": "test_query","_id": "1002"}}
{"id": "1002","name":"li si","age": 40}
{"index": {"_index": "test_query","_id": "1003"}}
{"id": "1003", "name": "wang wu","age" : 50}
{"index": {"_index": "test_query","_id": "1004"}}
{"id": "1004","name": "zhangsan", "age" : 30}
{"index": {"_index": "test_query","_id": "1005"}}
{"id": "1005","name": "lisi","age":40}
{"index": {"_index": "test_query","_id": "1006"}}
{"id": "1006", "name ": "wangwu","age" : 50}

单个字段相关查询

1、查询某个索引下的所有数据

GET 索引名称/_search

2、使用match匹配某个字段的关键词

比如name字段中包含 zhangsan 的文档

GET test_query/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "zhangsan"
    }
  }
}

 要注意的是，这种方式查询的结果，表示name 中只要包含了zhangsan这个完整的关键词的文档都会查询出来，因为默认情况下，如果我们未对索引中的字段进行属性映射文件的设置的话，es会对字段进行分词处理；

比如我们再增加下面这条数据

POST test_query/_doc
{
  "id":"1007",
  "name":"zhang wu",
  "age":37
}

再次使用 zhang 这个关键词进行name字段查询时，可以看到下面的效果，简而言之：使用match查询时会带有分词效果；

3、使用term精确匹配某个字段的关键词

精准匹配name等于zhangsan这个词的文档，term的效果就像mysql语法中的 where name="XXX"

GET test_query/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "name": {
        "value": "zhangsan"
      }
    }
  }
}

4、查询结果中过滤某些不需要的字段

某些情况下，不需要查询结果中返回所有的字段，就可以通过添加"_source"进行限制

GET test_query/_search
{
  "_source": ["name","age"], 
  
  "query": {
    "match": {
      "name": "zhang"
    }
  }
}

多条件组合查询

组合查询的关键语法是需要在查询条件中使用bool关键字

1、查询name中含有zhang或age为40的数据

这个需求类似于mysql 中的or的语法，在es中使用should可以满足类似的需求

GET test_query/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        [
          {
            "match":{
              "name":"zhang"
            }
          },
          {
            "match":{
              "age":40
            }
          }
        ]
      ]
    }
  }
}

2、查询文档中name中必须含有zhang或者age必须大于等于30岁的数据

组合使用should和must

GET test_query/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        [
          {
            "match":{
              "name":"zhang"
            }
          }
        ]
      ],
      
      "should": [
        {
          "range": {
            "age": {
              "gte": 30
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

查询结果排序

查询name中含有 zhang或li的文档，并按照age排序

GET test_query/_search
{
  
  "query": {
    "match": {
      "name": "zhang"
    }
  },
  "sort":[
    {
      "age" : {
        "order":"desc"
      }
    }
  ]
}

分页查询

语法

GET 索引名称/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 0,        //从第几条开始查询
  "size": 2         //每次查询多少数据
}

看下面的查询结果

GET test_query/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 0,
  "size": 2
}

聚合查询

实际业务中，经常会涉及到对查询的结果根据某个或者某些字段进行聚合，类似于mysql中的group by语法；

需求1：根据age将查询结果进行分组聚合

 注意点：这里 "size"设置为0表示查询结果中不展示其他非聚合结果的信息；

GET test_query/_search
{
 
  "aggs": {
    "aggAge": {
      "terms": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
 
  "size": 0
}

需求2：查询年龄大于等于40岁的，并将结果按照age分组聚合

GET test_query/_search
{
 
 "query": {
   "range": {
     "age": {
       "gte": 40
     }
   }
 }, 
 
  "aggs": {
    "aggAge": {
      "terms": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
 
  "size": 0
}

查询结果如下

 需求3：根据age分组聚合，再对聚合后的结果按照age求平均值

GET test_query/_search
{
  "aggs": {
    "ageAgg": {
      "terms": {
        "field": "age"
      },
      
      "aggs": {
        "avgAgg": {
          "avg": {
            "field": "age"
          }
        }
      }
      
    }
  },
  "size": 0
}

查询结果如下

 需求4：获取结果集中的前N个数据

GET test_query/_search
{
  "aggs": {
    "top3": {
      "top_hits": {
        "size": 3
      }
    }
  },
  "size": 0
}

查询结果如下

 需求5：获取结果集中按照age字段排序后求取前N个数据

GET test_query/_search
{
  "aggs": {
    "top3": {
      "top_hits": {
        "sort": [
          {
          "age" : {
              "order":"desc"
            }
          }
        ], 
        "size": 3
      }
    }
  },
  "size": 0
}

查询结果如下