• 总结Kibana DevTools如何操作elasticsearch的常用语句

    一、操作es的工具

    • ElasticSearch Head
    • Kibana DevTools
    • ElasticHQ

    本文主要是总结Kibana DevTools操作es的语句。

    二、搜索文档

    1、根据ID查询单个记录

    GET /course_idx/_doc/course:20

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    在这里插入图片描述

    2、term

    匹配"name"字段的值为"6789999"的文档

    • 类似于sql语句中的等于==，属于精准匹配
    GET /course_idx/_search
{
  "query":{
    "term": {
      "name": "6789999"
    }
  }
}

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    3、terms

    匹配课程编号包含"C00B5230920105650700A1"、"C00B5230921171813401A8"中任意一个值的文档。

    • 类似于in集合查询
    
GET course_idx/_doc/_search
{
    "query" : {
        "terms" : {
            "courseNo" : [
              "C00B5230920105650700A1",
              "C00B5230921171813401A8"
          ],
          "boost" : 1.0
        }
    }
}


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    • 返回内容
    {
  "took" : 1,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 2,
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "course_idx",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "course:23",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : "course:23",
          "courseType" : 0,
          "courseNo" : "C00B5230921171813401A8",
          // 省略其他字段
        }
      },
      {
        "_index" : "course_idx",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "course:7",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : "course:7",
          "courseType" : 0,
          "courseNo" : "C00B5230920105650700A1",
          // 省略其他字段
        }
      }
    ]
  }
}


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    4、match

    用于在文本字段中执行全文搜索，可以模糊匹配文本。它会分析文本，将其分成词汇，并搜索匹配的词汇。

    GET /course_idx/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "课"
    }
  }
}

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    5、multi_match

    用于在多个字段上执行全文搜索。你可以指定多个字段，并搜索它们中的匹配项。

    • 字段name或者courseNo检索匹配"课"字的记录
    GET /course_idx/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "课",
      "fields": ["name", "courseNo"]
    }
  }
}

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    6、bool

    • must（必须匹配）

    查询courseNo=‘C005230922B133545556M4’ and useCount=0的记录

    • 相当于sql中的and
    GET /course_idx/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "term": { "courseNo": "C005230922B133545556M4" } },
        { "term": { "useCount": "0" } }
      ]
    }
  }
}

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    • should（可以匹配，比must的强制性小得多）

    查询courseNo=‘C005230922B133545556M4’ or useCount=5的记录

    • 相当于sql中的or
    GET /course_idx/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        { "term": { "courseNo": "C005230922B133545556M4" } },
        { "term": { "useCount": "5" } }
      ]
    }
  }
}

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    • 查询结果，匹配到了3条记录，第一条记录满足第一个条件，第二三条记录满足第二个条件。
    {
  "took" : 1,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 3,
    "max_score" : 5.0834727,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "course_idx",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "course:35",
        "_score" : 5.0834727,
        "_source" : {
          "id" : "course:35",
          "courseType" : 0,
          "courseNo" : "C005230922B133545556M4",
          "useCount" : 0
        }
      },
      {
        "_index" : "course_idx",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "lecture:942",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : "lecture:942",
          "courseType" : 2,
          "courseNo" : "L005231012B1421252702M5",
          "useCount" : 5
        }
      },
      {
        "_index" : "course_idx",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "lecture:943",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : "lecture:943",
          "courseType" : 2,
          "courseNo" : "L005231012142125B2703M4",
          "useCount" : 5
        }
      }
    ]
  }
}


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    • must_not（不匹配）

    对must的取反操作,它是一个逻辑非运算。

    • 类似于sql 中的 !=
    GET /course_idx/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": [
        { "term": { "courseNo": "C005230922B133545556M4" } }
      ]
    }
  }
}

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    7、wildcard

    允许使用通配符进行模糊匹配。

    • 星号* ：星号用于匹配零个或多个字符。例如，app* 将匹配任何以"app"开头的词汇，例如"apple"、"application"等。

    • 问号?：问号用于匹配一个单一字符。例如，te?t 将匹配"test"、“text"等，但不会匹配"tent”，因为它包含了两个不同的字符。

    GET /course_idx/_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "name.keyword": "22*"
    }
  }
}

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    • 返回报文
    {
  "took" : 4,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 31,
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "course_idx",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "lecture:184",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : "lecture:184",
          "courseType" : 2,
          "courseNo" : "L005B2310111036451771M7",
          "creatorId" : 155954,
          "name" : "22"
        }
      },
      {
        "_index" : "course_idx",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "lecture:211",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : "lecture:211",
          "courseType" : 2,
          "courseNo" : "L005B2310111052501806M4",
          "creatorId" : 155954,
          "name" : "222"
        }
      },
      {
        "_index" : "course_idx",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "lecture:557",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : "lecture:557",
          "courseType" : 2,
          "courseNo" : "L0B052310111423472182M8",
          "creatorId" : 155954,
          "name" : "22222"
        }
      }
    ]
  }
}


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    8、prefix

    用于匹配字段的前缀

    • 类似于sql中的 like ‘22%’
    GET /course_idx/_search
{
  "query": {
    "prefix": {
      "name": "22"
    }
  }
}

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    9、fuzzy

    模糊查询name名称字段中包含"课"字的记录。

    • 依赖于分词器
    GET /course_idx/_search
{
  "query": {
    "fuzzy": {
      "name": "课"
    }
  }
}

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    • fuzzy查询还允许你配置其他选项，如模糊度、前缀长度和最大扩展数，以控制查询的模糊度和性能。

    三、更新文档

    POST /course_idx/_doc/course:20
{
  "doc": {
    "name": "6789"
  }
}

// 修改成功！！
{
  "_index" : "course_idx",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "course:20",
  "_version" : 14,
  "result" : "updated",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 11960,
  "_primary_term" : 1
}

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    • 再次查询，发现文档的name内容是更新了，但是文档的字段也只剩下name了。

    在这里插入图片描述
    所以，在使用本操作语句的时候，需要特别注意这一点。

    四、删除文档

    DELETE /course_idx/_doc/course:20

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    在这里插入图片描述

    五、索引

    1、创建索引

    这里只列举出几个字段，并不是全部字段的定义。

    PUT /course_idx
{
    "mappings":{
        "_doc":{
            "properties":{
                "courseType":{
                    "type":"integer"
                },
                "creatorId":{
                    "type":"long"
                },
                "courseNo":{
                    "type":"keyword"
                },
                "name":{
                    "type":"text",
                    "fields":{
                        "keyword":{
                            "ignore_above":256,
                            "type":"keyword"
                        }
                    }
                },
                "id":{
                    "type":"keyword"
                }
            }
        }
    }
}

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    2、删除索引

    谨慎操作，这个会删除掉所有数据及结构。

    DELETE /course_idx

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    六、聚合查询

    1、计数

    GET /course_idx/_count

// 总记录数是1153条
{
  "count" : 1153,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  }
}


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    2、平均值

    统计字段useCount-使用次数的平均数

    GET /course_idx/_search
{
  "aggs": {
    "avg_useCount": {
      "avg": {
        "field": "useCount"
      }
    }
  }
}

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    3、汇总

    使用次数的汇总

    GET /course_idx/_search
{
  "aggs": {
    "total_useCount": {
      "sum": {
        "field": "useCount"
      }
    }
  }
}


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    4、bucket桶查询

    使用次数的桶统计

    GET /course_idx/_search
{
  "aggs": {
    "useCount_ranges": {
      "range": {
        "field": "useCount",
        "ranges": [
          { "from": 0, "to": 5 },
          { "from": 5, "to": 10 },
          { "from": 10, "to": 100 }
        ]
      }
    }
  }
}

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    5、最大/小值

    求最大使用次数和最小使用次数。

    GET /course_idx/_search
{
  "aggs": {
    "max_useCount": {
      "max": {
        "field": "useCount"
      }
    },
    "min_useCount": {
      "min": {
        "field": "useCount"
      }
    }
  }
}


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    6、日期直方图

    按天的直方图，统计每天的文档数量

    GET /course_idx/_search
{
  "aggs": {
    "date_histogram": {
      "date_histogram": {
        "field": "createdDate",
        "interval": "day"
      }
    }
 }
}

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    七、分词器

    es默认的分词器是standard。
    下面以“数学的课程库”三个字为示例，看下分词结果。

    GET /_analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "数学的课程库"
}


GET /_analyze
{
  "text": "数学的课程库"
}

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    结果都是“数”“学”“的”“课”“程”“库”。

    想要更好的支持中文分词，一般的建议是按照ik分词器。
    如果想要进一步自定义分词，需要编写你自己的dict文本。

    • 建议在安装es的时候，就把需用的分词器安装OK
    • 第二步在建立es索引的时候，指定具体字段使用什么分词器（否则它将使用对中文不是很友好的标准分词器）
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  • 原文地址：https://blog.csdn.net/zhuganlai168/article/details/134211132