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1、使用 Elasticsearch 的 API 来进行查询,例如:
GET /{index_name}/_search
查看index大小
curl '246.111.x.x:9200/_cat/indices?v&s=store.size:desc'
查看内容
curl -XGET '246.111.x.x:9200/index_name'
curl -XGET '246.111.x.x:9200/index_name/_search'
curl -X GET "10.10.170.165:31092/your_index_name/_mapping?pretty" --type
curl -s "10.10.170.165:31092/qfrds-vastbase-log-2024.01.19/_search" | jq '.hits.hits[]._source' | tr -d '\n' | jq .
其中 {index_name} 是要查询的 index 名称。
要同时打印多个索引的内容,您可以使用 Elasticsearch 的 Multi Search API。以下是一个示例的 curl 命令:
curl -X POST "10.10.170.165:31092/_msearch" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{ "index": "qfrds-vastbase-log-2024.01.19" }
{ "query": { "match_all": {} }, "size": 10 }
{ "index": "qfrds-vastbase-log-2024.01.20" }
{ "query": { "match_all": {} }, "size": 10 }
'
在上面的示例中,我们通过多个 { "index": "索引名" }
来指定要查询的索引,然后对每个索引指定相应的查询条件。在这里,我们使用了 "query": { "match_all": {} }
来匹配所有文档,并设置 "size": 10
来限制每个索引的结果数量为 10。
请根据您的需求修改索引名称和查询条件。执行命令后,将会得到多个索引的查询结果。
2、使用 Kibana 工具来进行查询,Kibana 是一个基于 Elasticsearch 的数据分析和可视化平台,可以通过 Kibana 的界面来查询 Elasticsearch 中的数据。
3、使用 Elasticsearch 的客户端库,例如 Python 的 elasticsearch-py 库,可以通过编写 Python 脚本来查询 Elasticsearch 中的数据。
Elasticsearch 中的 index 是一种数据存储和检索的逻辑结构,类似于传统数据库中的表,用于存储和索引文档数据。在 Elasticsearch 中,index 是由一个或多个分片(shard)组成的,每个分片是一个独立的 Lucene 索引。
一个 index 可以包含多种类型(type)的文档数据,每种类型可以定义不同的字段映射(mapping),也可以有不同的设置。在 Elasticsearch 7.0 版本之后,type 被废弃,一个 index 只能包含一个类型的文档数据。
每个 index 都有一个名称,名称必须是小写字母,可以包含数字、连字符和下划线,长度不能超过 255 个字符。在创建 index 时,可以指定分片数和备份数,还可以定义字段映射、分词器、分析器等参数。
索引是 Elasticsearch 的核心概念之一,合理的 index 设计可以提高数据检索的效率和准确性。
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