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ElastchSearch 基本使用姿势_elatiscsearch 使用

作者：Cpp五条 | 2024-05-06 09:00:07

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elatiscsearch 使用

ElastchSearch 基本使用姿势，如常见的

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  • 常见的查询姿势

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1. 添加文档

首次添加文档时，若索引不存在会自动创建；借助 kibana 的dev-tools来实现 es 的交互

  1. POST first-index/_doc
  2. {
  3.   "@timestamp": "2021-03-31T01:12:00",
  4.   "message": "GET /search HTTP/1.1 200 1070000",
  5.   "user": {
  6.     "id": "YiHui",
  7.     "name": "一张三"
  8.   },
  9.   "addr": {
  10.     "country": "cn",
  11.     "province": "hubei",
  12.     "city": "wuhan"
  13.   },
  14.   "age": 18
  15. }
  16.  
  17. ## 添加两个数据进行测试
  18. POST first-index/_doc
  19. {
  20.   "@timestamp": "2021-03-31T02:12:00",
  21.   "message": "GET /search HTTP/1.1 200 1070000",
  22.   "user": {
  23.     "id": "ErHui",
  24.     "name": "二张三"
  25.   },
  26.   "addr": {
  27.     "country": "cn",
  28.     "province": "hubei",
  29.     "city": "wuhan"
  30.   },
  31.   "age": 19
  32. }

当然也可以直接使用 http 进行交互，下面的方式和上面等价（后面都使用 kibanan 进行交互，更直观一点）

  1. curl  -X POST 'http://localhost:9200/first-index/_doc?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d '
  2. {
  3.   "@timestamp": "2021-03-31T01:12:00",
  4.   "message": "GET /search HTTP/1.1 200 1070000",
  5.   "user": {
  6.     "id": "YiHui",
  7.     "name": "一张三"
  8.   },
  9.   "addr": {
  10.     "country": "cn",
  11.     "province": "hubei",
  12.     "city": "wuhan"
  13.   },
  14.   "age": 18
  15. }'

2. 查询文档

2.0 kibana 配置并查询

除了基础的查询语法之外，直接使用 kibana 进行查询，对于使用方而言，门槛最低；首先配置上面的 es 索引

  • Management -> Stack Management -> Kiabana Index Patterns

  • index pattern name

  • 时间字段，选择 @timestamp 这个与实际的文档中的 field 有关

 

 

 

接下来进入Discover 进行查询

比如字段查询

 

2.1 查询所有

不加任何匹配，捞出文档(当数据量很多时，当然也不会真的全部返回，也是会做分页的)

  1. GET my-index/_search
  2. {
  3.   "query": {
  4.     "match_all": {
  5.     }
  6.   }
  7. }

 

2.2 term 精确匹配

根据 field 进行 value 匹配，忽略大小写;

查询语法，形如: `{"query": {"term": {"成员名": {"value": "查询值"}}}}

  • query, term, value 三个 key 为固定值

  • 成员名: 为待查询的成员

  • 查询值: 需要匹配的值

(说明：后面语法中，中文的都是需要替换的，英文的为固定值)

  1. GET first-index/_search
  2. {
  3.   "query": {
  4.     "term": {
  5.       "user.id": {
  6.         "value": "yihui"
  7.       }
  8.     }
  9.   }
  10. }

 当 value 不匹配，或者查询的 field 不存在，则查不到的对应的信息，如

2.3 terms 多值匹配

term 表示 value 的精确匹配，如果我希望类似value in (xxx)的查询，则可以使用 terms

语法:

  1. {
  2.  "query": {
  3.   "terms": {
  4.    "成员名": [成员值, 成员值]
  5.   }
  6.  }
  7. }

实例如

  1. GET first-index/_search
  2. {
  3.   "query": {
  4.     "terms": {
  5.       "user.id": ["yihui", "erhui"]
  6.     }
  7.   }
  8. }

 

2.4 range 范围匹配

适用于数值、日期的比较查询，如常见的 >, >=, <, <=

查询语法

  1. {
  2.  "query": {
  3.         "range": {
  4.             "成员名": {
  5.                 "gte": "查询下界" ,
  6.                 "lte": "查询下界"
  7.             }
  8.         }
  9.  }
  10. }
范围操作符说明
gt大于 >
gte大于等于 >=
lt小于 <
lte小于等于 <=

实例如下

  1. GET first-index/_search
  2. {
  3.   "query": {
  4.     "range": {
  5.       "age": {
  6.         "gte": 10,
  7.         "lte": 18
  8.       }
  9.     }
  10.   }
  11. }

2.5 字段过滤

根据是否包含某个字段来查询， 主要有两个 exists 表示要求存在， missing表示要求不存在

查询语法

  1. {
  2.     "query": {
  3.         "exists/missing": {
  4.             "field": "字段值"
  5.         }
  6.     }
  7. }

实例如下

  1. GET first-index/_search
  2. {
  3.   "query": {
  4.     "exists": {
  5.       "field": "age"
  6.     }
  7.   }
  8. }

2.6 组合查询

上面都是单个查询条件，单我们需要多个查询条件组合使用时，可以使用bool + must/must_not/should来实现

查询语法

  1. {
  2.     "query": {
  3.         "bool": {
  4.             "must": [ # 相当于and查询
  5.                 "查询条件1",
  6.                 "查询条件2"
  7.             ],
  8.             "must_not": [ # 多个查询条件相反匹配，相当与not
  9.                 ...
  10.             ],
  11.             "should": [ # 有一个匹配即可， 相当于or
  12.                 ...
  13.             ]
  14.         }
  15.     }
  16. }

实例如下

  1. ## user.id = yihui and age < 20
  2. GET first-index/_search
  3. {
  4.   "query": {
  5.     "bool": {
  6.       "must": [
  7.         {
  8.           "term": {
  9.             "user.id": {
  10.               "value": "yihui"
  11.             }
  12.           }
  13.         },
  14.         {
  15.           "range": {
  16.             "age": {
  17.               "lt": 20
  18.             }
  19.           }
  20.         }
  21.       ]
  22.     }
  23.   }
  24. }
  25.  
  26. # !(user.id) = yihui and !(age>20)
  27. GET first-index/_search
  28. {
  29.   "query": {
  30.     "bool": {
  31.       "must_not": [
  32.         {
  33.           "term": {
  34.             "user.id": {
  35.               "value": "yihui"
  36.             }
  37.           }
  38.         },
  39.         {
  40.           "range": {
  41.             "age": {
  42.               "gt": 20
  43.             }
  44.           }
  45.         }
  46.       ]
  47.     }
  48.   }
  49. }
  50.  
  51. # user.id = 'yihui' or age>20
  52. GET first-index/_search
  53. {
  54.   "query": {
  55.     "bool": {
  56.       "should": [
  57.         {
  58.           "term": {
  59.             "user.id": {
  60.               "value": "yihui"
  61.             }
  62.           }
  63.         },
  64.         {
  65.           "range": {
  66.             "age": {
  67.               "gt": 20
  68.             }
  69.           }
  70.         }
  71.       ]
  72.     }
  73.   }
  74. }

下面截图以 must_not 输出示意

说明

  • 前面根据字段查询 existing 只能单个匹配，可以借助这里的组合来实现多个的判断

2.7 match 查询

最大的特点是它更适用于模糊查询，比如查询某个 field 中的字段匹配

语法

  1. {
  2.     "query": {
  3.         "match": {
  4.             "字段名": "查询值"
  5.         }
  6.     }
  7. }

举例说明

  1. GET first-index/_search
  2. {
  3.   "query": {
  4.     "match": {
  5.       "user.name": "张og"
  6.     }
  7.   }
  8. }

 

说明，如果有精确查询的需求，使用前面的 term，可以缓存结果

2.8 multi_match 查询

更多相关信息，可以查看: 官网-multi_match 查询

多个字段中进行查询

语法

  • type: best_fields 、 most_fields 和 cross_fields （最佳字段、多数字段、跨字段）

  • 最佳字段 ：当搜索词语具体概念的时候，比如 “brown fox” ，词组比各自独立的单词更有意义

  • 多数字段：为了对相关度进行微调，常用的一个技术就是将相同的数据索引到不同的字段，它们各自具有独立的分析链。

  • 混合字段：对于某些实体，我们需要在多个字段中确定其信息，单个字段都只能作为整体的一部分

  1. {
  2.     "query": {
  3.         "multi_match": {
  4.             "query":                "Quick brown fox",
  5.             "type":                 "best_fields",
  6.             "fields":               [ "title", "body" ],
  7.             "tie_breaker":          0.3,
  8.             "minimum_should_match": "30%"
  9.         }
  10.     }
  11. }

实例演示

  1. GET first-index/_search
  2. {
  3.   "query": {
  4.     "multi_match": {
  5.       "query": "汉",
  6.       "fields": ["user.id", "addr.city"]
  7.     }
  8.   }
  9. }

 

上面除了写上精确的字段之外，还支持模糊匹配，比如所有字段中进行匹配

  1. GET first-index/_search
  2. {
  3.   "query": {
  4.     "multi_match": {
  5.       "query": "blog",
  6.       "fields": ["*"]
  7.     }
  8.   }
  9. }
2.9 wildcard 查询

shell 统配符

  • ?: 0/1 个字符

  • *: 0/n 个字符

  1. GET first-index/_search
  2. {
  3.   "query": {
  4.     "wildcard": {
  5.       "user.id": {
  6.         "value": "*Hu?"
  7.       }
  8.     }
  9.   }
  10. }

说明，对中文可能有问题

2.10 regexp 查询

正则匹配

  1. GET first-index/_search
  2. {
  3.   "query": {
  4.     "regexp": {
  5.       "user.name": ".*log"
  6.     }
  7.   }
  8. }
2.11 prefix 查询

前缀匹配

  1. GET first-index/_search
  2. {
  3.   "query": {
  4.     "prefix": {
  5.       "user.name": "一"
  6.     }
  7.   }
  8. }
2.12 排序

查询结果排序，根据 sort 来指定

  1. {
  2.  "sort": [
  3.         {
  4.           "成员变量": {
  5.             "order": "desc"
  6.           }
  7.         }
  8.    ]
  9. }

实例如下

  1. GET first-index/_search
  2. {
  3.   "query":{
  4.     "match_all": {}
  5.   },
  6.   "sort": [
  7.     {
  8.       "@timestamp": {
  9.         "order": "desc"
  10.       }
  11.     }
  12.   ]
  13. }
2.13 更多

更多操作姿势，可以在官方文档上获取

官方教程

3. 删除文档

需要根据文档 id 进行指定删除

DELETE first-index/_doc/gPYLh3gBF9fSFsHNEe58

 

删除成功

 

4.更新文档

4.1 覆盖更新

使用 PUT 来实现更新，同样通过 id 进行

  • 覆盖更新

  • version 版本会+1

  • 如果 id 对应的文档不存在，则新增

  1. PUT first-index/_doc/f_ZFhngBF9fSFsHNte7f
  2. {
  3.   "age": 28
  4. }

 

4.2 增量更新

采用 POST 来实现增量更新

  • field 存在，则更新

  • field 不存在，则新增

  1. POST first-index/_update/gvarh3gBF9fSFsHNuO49
  2. {
  3.   "doc": {
  4.     "age": 25
  5.   }
  6. }

此外还可以采用 script 脚本更新

  • 在原来的 age 基础上 + 5

  1. POST first-index/_update/gvarh3gBF9fSFsHNuO49
  2. {
  3.   "script": "ctx._source.age += 5"
  4. }
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