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    ElasticSearch 进阶

    SearchAPI

    ES 支持两种基本方式检索 :

    • 一个是通过使用 REST request URI 发送搜索参数(uri+检索参数)
    • 一个是通过使用 REST request body 来发送它们(uri+请求体)

    检索信息

    请求参数 详情
    GET bank/_search 检索 bank 下所有信息，包括 type 和 docs
    GET bank/_search?q=*&sort=account_number:asc 请求参数方式检索 
    响应结果解释：
took - Elasticsearch 执行搜索的时间（毫秒）
time_out - 告诉我们搜索是否超时
_shards - 告诉我们多少个分片被搜索了，以及统计了成功/失败的搜索分片
hits - 搜索结果
hits.total - 搜索结果
hits.hits - 实际的搜索结果数组（默认为前 10 的文档） 
sort - 结果的排序 key（键）（没有则按 score 排序） 
score 和 max_score –相关性得分和最高得分（全文检索用）
    • uri+请求体
    # GET查询 kibana查询
GET bank/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "account_number": "asc"
    },
    {
      "balance": "desc"
    }
  ]
}

HTTP 客户端工具（POSTMAN），get 请求不能携带请求体，我们变为 post 也是一样的我们 POST 一个 JSON 风格的查询请求体到 _search API。
需要了解，一旦搜索的结果被返回，Elasticsearch 就完成了这次请求，并且不会维护任何
服务端的资源或者结果的 cursor（游标）

    Query DSL

    基本语法格式

    Elasticsearch 提供了一个可以执行查询的 Json 风格的 DSL（domain-specific language 领域特定语言）。这个被称为Query DSL。该查询语言非常全面，并且刚开始的时候感觉有点复杂， 学好它的方法是从一些基础的示例开始的。

    # 查询语句
{
  QUERY_NAME: { 
    ARGUMENT: VALUE, 
    ARGUMENT: VALUE,
    ...
  }
}

# 查询语句-针对某个字段
{
  QUERY_NAME: { 
    FIELD_NAME: {
      ARGUMENT: VALUE, 
      ARGUMENT: VALUE,
      ...
    }
  }
}

    查询-match

    # kibana查询
GET bank/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 0,
  "size": 5,
  "sort": [
    {
      "account_number": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

query :定义查询
match_all 查询类型: 代表查询所有的所有
from+size 限定: 分页功能
sort : 排序

# kibana查询-返回部分字段
GET bank/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 0,
  "size": 5,
  "_source": ["age","balance"]
}

# kibana查询-match查询
基本类型(非字符串)，精确匹配;match 返回 account_number=20 的数据
GET bank/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "account_number": "20"
    }
  }
}

# kibana查询-字符串查询
最终查询出 address 中包含 mill 单词的所有记录
GET bank/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "address": "mill"
    }
  }
}

注: match 当搜索字符串类型的时候，会进行全文检索，并且每条记录有相关性得分。

# 字符串，多个单词(分词+全文检索)

    查询-match_phrase

    不分词匹配

    # 查出 address 中包含 mill road 的所有记录，并给出相关性得分
GET bank/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "address": "mill road"
    }
  }
}

    查询-multi_match

    多字段匹配

    # state 或 address 包含 mill 或 movico
GET bank/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "mill Movico",
      "fields": ["state","address"]
    }
  }
}

    查询-bool复合查询

    bool 用来做复合查询：
    复合语句可以合并任何它查询语句,包括复合语句,了解这一点是很重要的。
    复合语句之间可以互相嵌套，可以表达非常复杂的逻辑。

    # 查询address必须为mill age必须为28 lastname可为helloand也可不为helloand的数据

# must：必须达到 must 列举的所有条件
# must_not 必须不是指定的情况
# should：应该达到 should 列举的条件，如果达到会增加相关文档的评分，并不会改变查询的结果。

GET bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "address": "mill"
          }
        },
        {
          "match": {
            "gender": "M"
          }
        }
      ],
      "must_not": [
        {"match": {
          "age": "28"
        }}
      ],
      "should": [
        {
          "match": {
            "lastname": "Holland"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

    查询-filter过滤

    并不是所有的查询都需要产生分数，特别是那些仅用于 “filtering”（过滤）的文档。为了不计算分数 Elasticsearch 会自动检查场景并且优化查询的执行。

    GET bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "range": {
            "age": {
              "gte": 18,
              "lte": 30
            }
          }
        },
        {
          "match": {
            "address": "mill"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

GET bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "range": {
            "age": {
              "gte": 18,
              "lte": 30
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

    查询-term

    和 match 一样。匹配某个属性的值。全文检索字段用 match，其他非 text 字段匹配用 term。
    Term-query-Elasticsearch-Reference-7-5-Elastic.png

    # 检索时 非text字段则使用term
GET bank/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "balance": "32838"
    }
  }
}

GET bank/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "balance": "32838"
    }
  }
}

    Aggregations

    Aggregations结构:

    "aggregations" : {
    "<aggregation_name>" : {
        "<aggregation_type>" : {
            <aggregation_body>
        }
        [,"meta" : {  [<meta_data_body>] } ]?
        [,"aggregations" : { [<sub_aggregation>]+ } ]?
    }
    [,"<aggregation_name_2>" : { ... } ]*
}

    Aggregations范例：

    # 搜索 address 中包含mill的所有人的年龄分布以及平均年龄,但不显示这些人的详情
GET bank/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "address": "mill"
    }
  },
  "aggs": {
    "ageAgg": {
      "terms": {
        "field": "age",
        "size": 10
      }
    },
    "ageAvg":{
      "avg":{
        "field":"age"
      }
    },
    "balanceAvg":{
      "avg": {
        "field": "balance"
      }
    }
  },
  "size": 0
}

# 按照年龄聚合，并且请求这些年龄段的这些人的平均薪资
GET bank/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "ageAgg": {
      "terms": {
        "field": "age",
        "size": 100
      },
      "aggs": {
        "ageAvg": {
          "avg": {
            "field": "balance"
          }
        }
      }
    }
  }
}

# 查出所有年龄分布，并且这些年龄段中 M 的平均薪资和 F 的平均薪资以及这个年龄段的总体平均薪资
GET bank/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "ageAgg": {
      "terms": {
        "field": "age",
        "size": 100
      },
      "aggs": {
        "genderAgg": {
          "terms": {
            "field": "gender.keyword",
            "size": 10
          },
          "aggs": {
            "balanceAvg": {
              "avg": {
                "field": "balance"
              }
            }
          }
        },
        "ageBalanceAvg":{
          "avg": {
            "field": "balance"
          }
        }
      }
    }
  }
}

    Mapping

    Mapping 是用来定义一个文档（document），以及它所包含的属性（field）是如何存储和索引的。

    查看索引
    # 查看 mapping 信息 kibana dev Tools执行
GET bank/_mapping
    创建索引

    创建索引-创建索引并指定映射

    PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "age": {"type": "integer"},
      "email": {"type": "keyword"},
      "name": {"type": "text"}
    }
  }
}
    添加新字段映射
    # 添加新字段映射
PUT /my_index/_mapping
{
  "properties":{
    "employee_id":{
      "type":"keyword",
      "index":false
    }
  }
}
    更新映射

    images/Mapping-Elasticsearch-Reference-7-5-Elastic.png
    对于已经存在的映射字段，我们不能更新。更新必须创建新的索引进行数据迁移

    # 查看存在映射
GET /my_index/_mapping

GET /bank/_search

# 更新索引映射
PUT /newbank
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "account_number": {
        "type": "long"
      },
      "address": {
        "type": "text"
      },
      "age": {
        "type": "integer"
      },
      "balance": {
        "type": "long"
      },
      "city": {
        "type": "keyword"
      },
      "email": {
        "type": "keyword"
      },
      "employer": {
        "type": "keyword"
      },
      "firstname": {
        "type": "text"
      },
      "gender": {
        "type": "keyword"
      },
      "lastname": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 256
          }
        }
      },
      "state": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}

# 获取新索引
GET /newbank/_mapping
    数据迁移

    先创建出 new_twitter的正确映射。
    数据迁移格式:

    # elasticsearch 新版本数据迁移
POST _reindex	[固定写法]
{
    "source": {
        "index": "twitter"
    },
    "dest": {
        "index": "new_twitter"
    }
}

# elasticsearch 老版本数据迁移
# 旧索引的 type 下的数据进行迁移
POST _reindex
{
    "source": {
        "index": "twitter",
        "type": "tweet"
    },
    "dest": {
        "index": "tweets"
    }
}

    数据迁移:

    # 查看存在映射
GET /my_index/_mapping

GET /bank/_search

# 更新索引映射
PUT /newbank
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "account_number": {
        "type": "long"
      },
      "address": {
        "type": "text"
      },
      "age": {
        "type": "integer"
      },
      "balance": {
        "type": "long"
      },
      "city": {
        "type": "keyword"
      },
      "email": {
        "type": "keyword"
      },
      "employer": {
        "type": "keyword"
      },
      "firstname": {
        "type": "text"
      },
      "gender": {
        "type": "keyword"
      },
      "lastname": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 256
          }
        }
      },
      "state": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}

GET /newbank/_mapping

# 数据迁移 老版本迁移
POST _reindex
{
  "source": {
    "index": "bank",
    "type": "account"
  },
  "dest": {
    "index": "newbank"
  }
}
  
GET /newbank/_search

# 不用type 老数据可以迁移过来

    分词

    一个 tokenizer（分词器）接收一个字符流，将之分割为独立的 tokens（词元，通常是独立的单词），然后输出 tokens 流。

    例如，whitespace tokenizer 遇到空白字符时分割文本。它会将文本 "Quick brown fox!" 分割为[Quick, brown, fox!]。

    该 tokenizer（分词器）还负责记录各个 term（词条）的顺序或 position 位置（用于 phrase 短语和 word proximity 词近邻查询），以及 term（词条）所代表的原始 word（单词）的 start
    （起始）和 end（结束）的 character offsets（字符偏移量）（用于高亮显示搜索的内容）。Elasticsearch 提供了很多内置的分词器，可以用来构建custom analyzers（自定义分词器）。

    # 支持英文分词器 对中文的分词不友好
POST _analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog's bone."
}

    安装IK分词器

    IK分词器下载-点我传送

    # wget下载 /mydata/elasticsearch/plugin
$ wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.4.2/elasticsearch-analysis-ik-7.4.2.zip

# 进入docker容器
$ docker exec -it elasticsearch /bin/bash
$ cd /bin/
$ elasticsearch-plugin
$ elasticsearch-plugin -h

# 列出系统的分词器
$ elasticsearch-plugin list

# 重启容器
$ docker restart elasticsearch

    测试IK分词器

    # ik分词器
POST _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "我是中国人"
}

# ik分词器
POST _analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "我是中国人"
}

    自定义词库

    修改/mydata/elasticsearch/plugins/elasticsearch-analysis-ik-7.4.2/config中的 IKAnalyzer.cfg.xml

    # IKAnalyzer.cfg.xml 配置文件内容
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
        <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
        <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
        <entry key="ext_dict"></entry>
         <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
        <entry key="ext_stopwords"></entry>
        <!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
        <!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> -->
        <!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
        <!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>

    添加自定义词库:

    # 获取 自定义词库的地址 一般是安装在nginx上
http://192.168.188.128/es/fenci.txt

# IK config配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
        <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
        <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
        <entry key="ext_dict"></entry>
         <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
        <entry key="ext_stopwords"></entry>
        <!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
        <entry key="remote_ext_dict">http://192.168.188.128/es/fenci.txt</entry>
        <!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
        <!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>

# 重启elasticsearch、nginx
$ docker restart elasticsearch
$ docker restart nginx
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