官网 elastic 简单的搜索使用

来源：互联网发布：quest bar 知乎编辑：程序博客网时间：2024/06/15 05:10

elastic 搜索

原文摘取位置：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html
写这篇文章的时候是用的5.6.3 版本。

安装遇到的问题：

在：安装 ./bin/kibana plugin –install elastic/sense 的时候发现无法安装上去，提示：unknown command plugin ，然后经过各种尝试发现还是安装不上，其中kibana-plugin也尝试了一下。然后就查了一下这个问题。竟然在kibana 5.*以后已经默认安装这个了。所以打开http://localhost:5601/app/kibana#/dev_tools/console?_g=() 这个就是可以直接可以操作啦。

简单操作

计算集群数量

原始写法：

curl -XGET 'localhost:9200/_count?pretty' -d '{    "query": {        "match_all": {}    }}'

sense写法：

GET /_count{    "query": {        "match_all": {}    }}

员工的操作

添加员工

PUT /megacorp/employee/1{    "first_name" : "John",    "last_name" :  "Smith",    "age" :        25,    "about" :      "I love to go rock climbing",    "interests": [ "sports", "music" ]}PUT /megacorp/employee/2{    "first_name" :  "Jane",    "last_name" :   "Smith",    "age" :         32,    "about" :       "I like to collect rock albums",    "interests":  [ "music" ]}PUT /megacorp/employee/3{    "first_name" :  "Douglas",    "last_name" :   "Fir",    "age" :         35,    "about":        "I like to build cabinets",    "interests":  [ "forestry" ]}

解释：
注意，路径 /megacorp/employee/1 包含了三部分的信息：

megacorp：索引名称
employee：类型名称
1：特定雇员的ID

查询编号：

GET /megacorp/employee/1

查询所有员工

GET /megacorp/employee/_search

根据指定条件查询

GET /megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith

根据指定表达式查询

GET /megacorp/employee/_search{    "query" : {        "match" : {            "last_name" : "Smith"        }    }}

复杂的表达式查询

GET /megacorp/employee/_search{    "query" : {        "bool": {            "must": {                "match" : {                    "last_name" : "smith"                 }            },            "filter": {                "range" : {                    "age" : { "gt" : 30 }                 }            }        }    }}

这部分与我们之前使用的 match 查询一样。
这部分是一个 range 过滤器，它能找到年龄大于 30 的文档，其中 gt 表示_大于(_great than)

精准匹配查询

GET /megacorp/employee/_search{    "query" : {        "match_phrase" : {            "about" : "rock climbing"        }    }}

高亮搜索

GET /megacorp/employee/_search{    "query" : {        "match_phrase" : {            "about" : "rock climbing"        }    },    "highlight": {        "fields" : {            "about" : {}        }    }}

分析函数

GET /megacorp/employee/_search{  "aggs": {    "all_interests": {      "terms": { "field": "interests" }    }  }}

官网上的这个我没有执行过去，报错：
org.elasticsearch.transport.RemoteTransportException:[node_1][127.0.0.1:9300][indices:data/read/search[phase/query]]
这个节点在启动的时候，已经查看到啦，然后将 terms去掉提示：
Missing definition for aggregation [all_interests] 说明这个是可以用的。由此将interests替换成age 就可以看到结果了

"aggregations": {    "all_interests": {      "doc_count_error_upper_bound": 0,      "sum_other_doc_count": 0,      "buckets": [        {          "key": 25,          "doc_count": 1        },        {          "key": 32,          "doc_count": 1        },        {          "key": 35,          "doc_count": 1        }      ]    }  }

找到答案：
搜了一下应该是5.x后对排序，聚合这些操作用单独的数据结构(fielddata)缓存到内存里了，需要单独开启，官方解释在此fielddata

简单来说就是在聚合前执行如下操作

PUT megacorp/_mapping/employee/
{
“properties”: {
“interests”: {
“type”: “text”,
“fielddata”: true
}
}
}
文章链接http://blog.csdn.net/u011403655/article/details/71107415

聚合附带查询条件

GET /megacorp/employee/_search{  "query": {    "match": {      "last_name": "smith"    }  },  "aggs": {    "all_interests": {      "terms": {        "field": "interests"      }    }  }}

聚合还支持分级汇总

GET /megacorp/employee/_search{    "aggs" : {        "all_interests" : {            "terms" : { "field" : "interests" },            "aggs" : {                "avg_age" : {                    "avg" : { "field" : "age" }                }            }        }    }}

输出基本是第一次聚合的加强版。依然有一个兴趣及数量的列表，只不过每个兴趣都有了一个附加的 avg_age 属性，代表有这个兴趣爱好的所有员工的平均年龄。
即使现在不太理解这些语法也没有关系，依然很容易了解到复杂聚合及分组通过 Elasticsearch 特性实现得很完美。可提取的数据类型毫无限制。

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