ES 入门

基于es 5.4和es 5.6，列举的是个人工作中经常用到的查询（只是工作中使用的是Java API），如果需要看完整的，可以参考官方相关文档
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.4/search.html。

1、查询

先使用一个快速入门来引入，然后后面列出的各种查询都是用得比较多的（在我的工作环境是这样），其它没怎么用的这里就不列出了。

1.1 快速入门

1.1.1 查询全部

GET index/type/_search
{
    "query":{
        "match_all":{}
    }
}

或

GET index/type/_search

1.1.2 分页（以term为例）

GET index/type/_search
{
    "from":0,
    "size":100,
    "query":{
        "term":{
            "area":"GuangZhou"
        }
    }
}

1.1.3 包含指定字段（以term为例）

GET index/type/_search
{
    "_source":["hobby", "name"],
    "query":{
        "term":{
            "area":"GuangZhou"
        }
    }
}

1.1.4 排序（以term为例）

单个字段排序：

GET index/type/_search
{
    "query":{
        "term":{
            "area":"GuangZhou"
        }
    },
    "sort":[
        {"user_id":{"order":"asc"}},
        {"salary":{"order":"desc"}}
    ]
}

1.2 全文查询

查询字段会被索引和分析，在执行之前将每个字段的分词器（或搜索分词器）应用于查询字符串。

1.2.1 match query

{
  "query": {
    "match": {
      "content": {
        "query": "里皮恒大",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

operator默认是or，也就是说，“里皮恒大”被分词为“里皮”和“恒大”，只要content中出现两个之一，都会搜索到；设置为and之后，只有同时出现都会被搜索到。

1.2.2 match_phrase query

文档同时满足下面两个条件才会被搜索到：

• （1）分词后所有词项都要出现在该字段中
• （2）字段中的词项顺序要一致

{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "content": "里皮恒大"
    }
  }
}

1.3 词项查询

词项搜索时对倒排索引中存储的词项进行精确匹配，词项级别的查询通过用于结构化数据，如数字、日期和枚举类型。

1.3.1 term query

{
  "query": {
    "term": {
      "postdate": "2015-12-10 00:41:00"
    }
  }
}

1.3.2 terms query

term的升级版，如上面查询的postdate字段，可以设置多个。

{
  "query": {
    "terms": {
      "postdate": [
        "2015-12-10 00:41:00",
        "2016-02-01 01:39:00"
      ]
    }
  }
}

因为term是精确匹配，所以不要问，[]中的关系怎么设置and？这怎么可能，既然是精确匹配，一个字段也不可能有两个不同的值。

1.3.3 range query

匹配某一范围内的数据型、日期类型或者字符串型字段的文档，注意只能查询一个字段，不能作用在多个字段上。

数值：

{
  "query": {
    "range": {
      "reply": {
        "gte": 245,
        "lte": 250
      }
    }
  }
}

支持的操作符如下：

gt：大于，gte：大于等于，lt：小于，lte：小于等于

日期：

{
  "query": {
    "range": {
      "postdate": {
        "gte": "2016-09-01 00:00:00",
        "lte": "2016-09-30 23:59:59",
        "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
      }
    }
  }
}

format不加也行，如果写的时间格式正确。

1.3.4 exists query

返回对应字段中至少有一个非空值的文档，也就是说，该字段有值（待会会说明这个概念）。

{
  "query": {
    "exists": {
      "field": "user"
    }
  }
}

参考《从Lucene到Elasticsearch：全文检索实战》中的说明。

以下文档会匹配上面的查询：

文档	说明
{"user":"jane"}	有user字段，且不为空
{"user":""}	有user字段，值为空字符串
{"user":"-"}	有user字段，值不为空
{"user":["jane"]}	有user字段，值不为空
{"user":["jane",null]}	有user字段，至少一个值不为空即可

下面的文档不会被匹配：

文档	说明
{"user":null}	虽然有user字段，但是值为空
{"user":[]}	虽然有user字段，但是值为空
{"user":[null]}	虽然有user字段，但是值为空
{"foo":"bar"}	没有user字段

1.3.5 ids query

查询具有指定id的文档。

{
  "query": {
    "ids": {
      "type": "news",
      "values": "2101"
    }
  }
}

类型是可选的，也可以以数据的方式指定多个id。

{
  "query": {
    "ids": {
      "values": [
        "2101",
        "2301"
      ]
    }
  }
}

1.4 复合查询

1.4.1 bool query

因为工作中接触到关于es是做聚合、统计、分类的项目，经常要做各种复杂的多条件查询，所以实际上，bool query用得非常多，因为查询条件个数不定，所以处理的逻辑思路时，外层用一个大的bool query来进行承载。（当然，项目中是使用其Java API）

bool query可以组合任意多个简单查询，各个简单查询之间的逻辑表示如下：

属性	说明
must	文档必须匹配must选项下的查询条件，相当于逻辑运算的AND
should	文档可以匹配should选项下的查询条件，也可以不匹配，相当于逻辑运算的OR
must_not	与must相反，匹配该选项下的查询条件的文档不会被返回
filter	和must一样，匹配filter选项下的查询条件的文档才会被返回，但是filter不评分，只起到过滤功能

一个例子如下：

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match": {
          "content": "里皮"
        }
      },
      "must_not": {
        "match": {
          "content": "中超"
        }
      }
    }
  }
}

需要注意的是，同一个bool下，只能有一个must、must_not、should和filter。

如果希望有多个must时，比如希望同时匹配"里皮"和"中超"，但是又故意分开这两个关键词（因为事实上，一个must，然后使用match，并且operator为and就可以达到目的），怎么操作？注意must下使用数组，然后里面多个match对象就可以了：

{
  "size": 1,
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "content": "里皮"
          }
        },
        {
          "match": {
            "content": "恒大"
          }
        }
      ]
    }
  },
  "sort": [
    {
      "id": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

当然must下的数组也可以是多个bool查询条件，以进行更加复杂的查询。

上面的查询等价于：

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match": {
          "content": {
            "query": "里皮恒大",
            "operator": "and"
          }
        }
      }
    }
  },
  "sort": [
    {
      "id": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

1.5 嵌套查询

先添加下面一个索引：

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "my_type": {
      "properties": {
        "user":{
          "type": "nested",
          "properties": {
            "first":{"type":"keyword"},
            "last":{"type":"keyword"}
          }
        },
        "group":{
          "type": "keyword"
        }
      }
    }
  }
}

添加数据：

PUT my_index/my_type/1
{
  "group":"GuangZhou",
  "user":[
    {
      "first":"John",
      "last":"Smith"
    },
    {
      "first":"Alice",
      "last":"White"
    }
  ]
}

PUT my_index/my_type/2
{
  "group":"QingYuan",
  "user":[
    {
      "first":"Li",
      "last":"Wang"
    },
    {
      "first":"Yonghao",
      "last":"Ye"
    }
  ]
}

查询：

较简单的查询：

{
  "query": {
    "nested": {
      "path": "user",
      "query": {
        "term": {
          "user.first": "John"
        }
      }
    }
  }
}

较复杂的查询：

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"nested": {
          "path": "user",
          "query": {
            "term": {
              "user.first": {
                "value": "Li"
              }
            }
          }
        }},
        {
          "nested": {
            "path": "user",
            "query": {
              "term": {
                "user.last": {
                  "value": "Wang"
                }
              }
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

1.6 补充：数组查询与测试

添加一个索引：

PUT my_index2
{
  "mappings": {
    "my_type2":{
      "properties": {
        "message":{
          "type": "text"
        },
        "keywords":{
          "type": "keyword"
        }
      }
    }
  }
}

添加数据：

PUT /my_index2/my_type/1
{
  "message":"keywords test1",
  "keywords":["美女","动漫","电影"]
}

PUT /my_index2/my_type/2
{
  "message":"keywords test2",
  "keywords":["电影","美妆","广告"]
}

搜索：

{
  "query": {
    "term": {
      "keywords": "广告"
    }
  }
}

Note1：注意设置字段类型时，keywords设置为keyword，所以使用term查询可以精确匹配，但设置为text，则不一定——如果有添加分词器，则可以搜索到；如果没有，而是使用默认的分词器，只是将其分为一个一个的字，就不会被搜索到。这点尤其需要注意到。

Note2：对于数组字段，也是可以做桶聚合的，做桶聚合的时候，其每一个值都会作为一个值去进行分组，而不是整个数组进行分组，可以使用上面的进行测试，不过需要注意的是，其字段类型不能为text，否则聚合会失败。

Note3：所以根据上面的提示，一般纯数组比较适合存放标签类的数据，就像上面的案例一样，同时字段类型设置为keyword，而不是text，搜索时进行精确匹配就好了。

1.7 滚动查询scroll

如果一次性要查出来比如10万条数据，那么性能会很差，此时一般会采取用scoll滚动查询，一批一批的查，直到所有数据都查询完处理完（es返回的scrollId，可以理解为是es进行此次查询的操作句柄标识，每发送一次该scrollId，es都会操作一次，或者说循环一次，直到时间窗口到期）。

使用scoll滚动搜索，可以先搜索一批数据，然后下次再搜索一批数据，以此类推，直到搜索出全部的数据来，scoll搜索会在第一次搜索的时候，保存一个当时的视图快照，之后只会基于该旧的视图快照提供数据搜索，如果这个期间数据变更，是不会让用户看到的，每次发送scroll请求，我们还需要指定一个scoll参数，指定一个时间窗口，每次搜索请求只要在这个时间窗口内能完成就可以了（也就是说，该scrollId只在这个时间窗口内有效，视图快照也是）。

GET spnews/news/_search?scroll=1m
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "size": 10,
  "_source": ["id"]
}

GET _search/scroll
{
  "scroll":"1m",
  "scroll_id":"DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoAwAAAAAAADShFmpBMjJJY2F2U242RFU5UlAzUzA4MWcAAAAAAAA0oBZqQTIySWNhdlNuNkRVOVJQM1MwODFnAAAAAAAANJ8WakEyMkljYXZTbjZEVTlSUDNTMDgxZw=="
}

2、聚合

2.1 指标聚合

相当于MySQL的聚合函数。

max

{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "max_id": {
      "max": {
        "field": "id"
      }
    }
  }
}

size不设置为0，除了返回聚合结果外，还会返回其它所有的数据。

min

{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "min_id": {
      "min": {
        "field": "id"
      }
    }
  }
}

avg

{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "avg_id": {
      "avg": {
        "field": "id"
      }
    }
  }
}

sum

{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "sum_id": {
      "sum": {
        "field": "id"
      }
    }
  }
}

stats

{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "stats_id": {
      "stats": {
        "field": "id"
      }
    }
  }
}

2.2 桶聚合

相当于MySQL的group by操作，所以不要尝试对es中text的字段进行桶聚合，否则会失败。

Terms

相当于分组查询，根据字段做聚合。

{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "per_count": {
      "terms": {
        "size":100,
        "field": "vtype",
        "min_doc_count":1
      }
    }
  }
}

在桶聚合的过程中还可以进行指标聚合，相当于mysql做group by之后，再做各种max、min、avg、sum、stats之类的：

{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "per_count": {
      "terms": {
        "field": "vtype"
      },
      "aggs": {
        "stats_follower": {
          "stats": {
            "field": "realFollowerCount"
          }
        }
      }
    }
  }
}

Filter

相当于是MySQL根据where条件过滤出结果，然后再做各种max、min、avg、sum、stats操作。

{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "gender_1_follower": {
      "filter": {
        "term": {
          "gender": 1
        }
      },
      "aggs": {
        "stats_follower": {
          "stats": {
            "field": "realFollowerCount"
          }
        }
      }
    }
  }
}

上面的聚合操作相当于是：查询gender为1的各个指标。

Filters

在Filter的基础上，可以查询多个字段各自独立的各个指标，即对每个查询结果分别做指标聚合。

{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "gender_1_2_follower": {
      "filters": {
        "filters": [
          {
            "term": {
              "gender": 1
            }
          },
          {
            "term": {
              "gender": 2
            }
          }
        ]
      },
      "aggs": {
        "stats_follower": {
          "stats": {
            "field": "realFollowerCount"
          }
        }
      }
    }
  }
}

Range

{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "follower_ranges": {
      "range": {
        "field": "realFollowerCount",
        "ranges": [
          {
            "to": 500
          },
          {
            "from": 500,
            "to": 1000
          },
          {
            "from": 1000,
            "to": 1500
          },
          {
            "from": "1500",
            "to": 2000
          },
          {
            "from": 2000
          }
        ]
      }
    }
  }
}

to：小于，from：大于等于

Date Range

跟上面一个类似的，其实只是字段为日期类型的，然后范围值也是日期。

Date Histogram Aggregation

这个功能十分有用，可以根据年月日来对数据进行分类。
索引下面的文档：

DELETE my_blog

PUT my_blog
{
  "mappings": {
    "article":{
      "properties": {
        "title":{"type": "text"},
        "postdate":{
          "type": "date"
          , "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
        }
      }
    }
  }
}

PUT my_blog/article/1
{
  "title":"Elasticsearch in Action",
  "postdate":"2014-09-23 23:34:12"
}

PUT my_blog/article/2
{
  "title":"Spark in Action",
  "postdate":"2015-09-13 14:12:22"
}

PUT my_blog/article/3
{
  "title":"Hadoop in Action",
  "postdate":"2016-08-23 23:12:22"
}

按年对数据进行聚合：

GET my_blog/article/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "agg_year": {
      "date_histogram": {
        "field": "postdate",
        "interval": "year",
        "order": {
          "_key": "asc"
        }
      }
    }
  }
}

{
  "took": 18,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 3,
    "max_score": 0,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "agg_year": {
      "buckets": [
        {
          "key_as_string": "2014-01-01 00:00:00",
          "key": 1388534400000,
          "doc_count": 1
        },
        {
          "key_as_string": "2015-01-01 00:00:00",
          "key": 1420070400000,
          "doc_count": 1
        },
        {
          "key_as_string": "2016-01-01 00:00:00",
          "key": 1451606400000,
          "doc_count": 1
        }
      ]
    }
  }
}

按月对数据进行聚合：

GET my_blog/article/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "agg_year": {
      "date_histogram": {
        "field": "postdate",
        "interval": "month",
        "order": {
          "_key": "asc"
        }
      }
    }
  }
}

这样聚合的话，包含的年份的每一个月的数据都会被分类，不管其是否包含文档。

按日对数据进行聚合：

GET my_blog/article/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "agg_year": {
      "date_histogram": {
        "field": "postdate",
        "interval": "day",
        "order": {
          "_key": "asc"
        }
      }
    }
  }
}

这样聚合的话，包含的年份的每一个月的每一天的数据都会被分类，不管其是否包含文档。