Elasticsearch聚合查询及排序的方法

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1 es排序

# 1 排序GET jeff/doc/_search{  "query": {    "match": {      "from": "gu"    }  },   "sort": [    {      "age": {        "order": "desc"      }    }  ]}# 升序GET jeff/doc/_search{  "query": {    "match": {      "from": "gu"    }  },   "sort": [    {      "age": {        "order": "asc"      }    }  ]}# 并不是所有类型都支持排序（只允许数字类型做排序）GET jeff/doc/_search{  "query": {    "match": {      "from": "gu"    }  },   "sort": [    {      "name": {        "order": "asc"      }    }  ]}

2 match和match的区别

# match和match_all的区别？mach表示要查询，根据字段查，match_all查所有GET jeff/doc/_search{  "query": {    "match_all": {}  }}

3 分页查询

GET jeff/doc/_search{  "query": {    "match_all": {}  },  "sort": [    {      "age": {        "order": "desc"      }    }  ],   "from": 2,  "size": 1}#   "from": 2，代表从第二条开始， 取一条"size": 1# 有了这个查询，如何分页？一页有10条数据第一页：  "from": 0,  "size": 10第二页：  "from": 10,  "size": 10第三页：  "from": 20,  "size": 10

4 es 组合查询

# 多个条件，and ，or ，not# 对到es中就是布尔查询，must，should，must_not，filtermust  ---  and should --- ormust_not --- notfilter --- 过滤# 1 组合查询之must# 查询form gu和age=30的数据GET gyy/doc/_search{  "query": {    "bool": {      "must": [        {          "match": {            "from": "gu"          }        },        {          "match": {            "age": "30"          }        }      ]    }  }}# 查询form gu数据（）GET gyy/doc/_search{  "query": {    "bool": {      "must": [        {          "match": {            "from": "gu"          }        }      ]    }  }}# 同上GET gyy/doc/_search{  "query": {    "match": {      "from": "gu"    }  }}# 2 组合查询之should，或者的条件GET gyy/doc/_search{  "query": {    "bool": {      "should": [        {          "match": {            "from": "gu"          }        },        {          "match": {            "tags": "闭月"          }        }      ]    }  }}# 3 组合查询之must_not  取反GET gyy/doc/_search{  "query": {    "bool": {      "must_not": [        {          "match": {            "from": "gu"          }        },        {          "match": {            "tags": "可爱"          }        },        {          "match": {            "age": 18          }        }      ]    }  }}# `filter`条件过滤查询，过滤条件的范围用`range`表示，`gt`表示大于，大于多少呢# gt:大于   lt：小于  get：大于等于   let：小于等于GET gyy/doc/_search{  "query": {    "bool": {      "must": [        {          "match": {            "from": "gu"          }        }      ],      "filter": {        "range": {          "age": {            "gt": 25          }        }      }    }  }}# 查询年龄小于等于18的所有数据GET gyy/doc/_search{  "query": {    "bool": {      "filter": {        "range": {          "age": {            "lte": 18          }        }      }    }  }}

5 结果过滤展示字端

# 对结果进行过滤，类似于如下select * from user；select name，age from user；# 对应到es的查询GET gyy/doc/_search{  "query": {    "match": {      "name": "顾老二"    }  },  "_source": ["name", "age"]}

6 结果高亮展示

# 3 结果高亮显示（默认情况）GET gyy/doc/_search{  "query": {    "match": {      "name": "石头"    }  },  "highlight": {    "fields": {      "name": {}    }  }}# 定制高亮显示的样式GET gyy/chengyuan/_search{  "query": {    "match": {      "from": "gu"    }  },  "highlight": {    "pre_tags": "",    "post_tags": "",    "fields": {      "from": {}    }  }}

小结：

混合开发，你知道怎么处理

前后端分离，你怎么处理？

串直接以josn格式返回，前端自行渲染

用的最多就是match+布尔+高亮+分页

7 聚合查询avg、max、min、sum、分组

# 聚合查询# 1 聚合查询之avgselect max(age) as my_avg from user；GET gyy/doc/_search{  "query": {    "match": {      "from": "gu"    }  },  "aggs": {    "my_avg": {      "avg": {        "field": "age"      }    }  },  "_source": ["name", "age"]}# 2 聚合查询之max，size=0表示不取数据，只要max的结果GET gyy/doc/_search{  "query": {    "match": {      "from": "gu"    }  },  "aggs": {    "my_max": {      "max": {        "field": "age"      }    }  },  "size": 0}# 3 聚合之minGET gyy/doc/_search{  "query": {    "match": {      "from": "gu"    }  },  "aggs": {    "my_min": {      "min": {        "field": "age"      }    }  },  "size": 0}# 4 聚合查询之sumGET gyy/doc/_search{  "query": {    "match": {      "from": "gu"    }  },  "aggs": {    "my_sum": {      "sum": {        "field": "age"      }    }  },  "size": 0}# 5 聚合之分组GET gyy/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          }        ]      }    }  }}

8 mapping和_template模版

GET _template/user_instagram  # 查看模版PUT _template/user_instagram  # 修改模版{跟字段信息数据}GET user_instagram/_mapping  # 查看索引信息PUT user_instagram/_mapping  # 修改索引信息{跟字段信息数据}

模版中如果有name字段，存的时候会在索引中自动匹配

模版中如果没有age字段，存的时候索引找不到字段，存不进去。

需要现在模版中添加字段，再到索引中添加字段，索引生成之后需要手动添加字段，不会自动生成

# 查看索引信息---》mapping字典---》映射（类型，表类型，表结构）GET user_instagram/_mapping# 6.x以后一个索引只能有一个映射类型（只能有一个表）# 创建映射# 创建索引，并设置映射PUT _template/user_instagram{    "order" : 1,    "index_patterns" : [      "user_instagram-v1_0"    ],    "settings" : {      "index" : {        "default_pipeline" : "auto_timestamp_pipeline",        "mapping" : {          "total_fields" : {            "limit" : "10000"          }        },        "refresh_interval" : "600s",        "number_of_shards" : "8",        "number_of_replicas" : "0",        "max_inner_result_window" : "50000"      }    },    "mappings" : {      "_meta" : {        "software_version_mapping" : "1.0"      },      "dynamic" : "strict",      "properties" : {        "is_private" : {          "type" : "boolean"        },        "full_name" : {          "type" : "text"        },        "create_time" : {          "type" : "date"        },        "avatar_url" : {          "type" : "text"        },        "user_id" : {          "eager_global_ordinals" : true,          "type" : "keyword"        },        "follower_num" : {          "type" : "integer"        },        "following_num" : {          "type" : "integer"        },        "post_count" : {          "type" : "integer"        },        "nickname" : {          "type" : "text",          "fields" : {            "keyword" : {              "ignore_above" : 256,              "type" : "keyword"            }          },          "doc_values" : false        },        "requested_by_viewer" : {          "type" : "boolean"        },        "is_verified" : {          "type" : "boolean"        },        "followed_by_viewer" : {          "type" : "boolean"        }      }    },    "aliases" : {      "user_instagram" : { }    }  }# 插入测试数据PUT books/_doc/1{  "title":"大头儿子小偷爸爸",  "price":100,    "addr":"北京天安门",  "company":{    "name":"我爱北京天安门",    "company_addr":"我的家在东北松花江傻姑娘",    "employee_count":10  },  "publish_date":"2019-08-19"}PUT books/_doc/2{  "title":"白雪公主和十个小矮人",  "price":"99",  "addr":"黑暗森里",  "company":{    "name":"我的家乡在上海",    "company_addr":"朋友一生一起走",    "employee_count":10  },  "publish_date":"2018-05-19"}PUT books/_doc/3{  "title":"白雪公主和十个小矮人",  "price":"99",  "addr":"黑暗森里",  "age":18}# 查看映射GET booksGET books/_mapping

映射是什么？映射有什么用？ 规定了表结构（不是强制的），规定了哪个字段是可以用来全文检索，是否是数字类型，布尔类型

mapping类型一旦确定，以后就不能修改了，但是可以插入字段

9 ik分词

# 全文检索，有了映射，决定了我可以对某个字段做全文检索# es默认分词对英文友好，使用中文分词器（es的插件），ik（作者，中国人，elasticsearch开源社区负责人）# 是es的一个插件（es如何安装插件）#第一种：命令行（内置插件）      bin/elasticsearch-plugin install analysis-smartcn  安装中文分词器#第二种：url安装（第三方插件）      bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.5.0/elasticsearch-analysis-ik-7.5.0.zip#第三种：手动安装（推荐用）  #下载，解压到es的plugins路径下，重启es即可  #注意：ik分词器跟es版本一定要对应# 两种分词方式  # ik_smart：分词分的  # ik_max_word ：分词分的多  # ik_smart分的词少，粒度大  GET _analyze  {    "analyzer": "ik_smart",    "text": "上海自来水来自海上"  }  # ik_smart分的词多，粒度小  GET _analyze  {    "analyzer": "ik_max_word",    "text": "上海自来水来自海上"  }# 在创建映射的时候配置# 以后你的操作：#文章标题：ik_max_word#文章内容：ik_smart#摘要#作者#创建时间

10 term和match的区别

# match:我们今天出去玩 ----》分词---》按分词去搜#term：我们今天出去玩---》直接拿着[我们今天出去玩]--->去索引中查询# 查不到内容，直接拿着  Python爬虫 去查，因为没有索引，所以查不到GET books/_search{  "query":{    "term":{      "title":"Python爬虫"    }  }}# 能查到，而且带python的都查出来了# Python   爬虫  分了词，分别拿着这两个词去查，带python关键字，带爬虫关键字都能查到GET books/_search{  "query":{    "match":{      "title":"Python爬虫"    }  }}

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