zoukankan      html  css  js  c++  java

  • elasticsearch 第一篇(入门篇)

    介绍

    elasticsearch是一个高效的、可扩展的全文搜索引擎

    基本概念

    • Near Realtime(NRT): es是一个接近实时查询平台，意味从存储一条数据到可以索引到数据时差很小，通常在1s内
    • Cluster: es是一个分布式、可扩展的平台, 可由一个或多个服务器通过定义的cluster.name（默认为elasticsearch）标识共建同一个集群
    • Node: 通常一台服务器上部署一台es node，作为集群的一部分，用于数据的存储和提供搜索功能，在一个集群中节点通过node.name区分，默认在node启动时随机生成一个的字符串做为节点名称，可配置
    • Index: 类似于关系型数据库中的database，用于组织一类功能相似的数据，在一个集群中可以定义任意个索引，索引的名称只能由小写字母组成，在数据索引，更新，搜索，删除时作为数据标识的一部分
    • Type: 类似于关系型数据库中的table，在Index中可以定义多个Type，原则上一个Type是由相同属性组成的数据集合
    • Document: 类似于关系型数据库中的record，是数据的最基本存储单元，使用json形式表示，Document在物理上存储在Index下，但是在逻辑上会分配到具体的Type下
    • Shards & Replica:
      一个Index可能存储大量的数据(超过单个节点的硬件限制)，不管是数据存储还是数据索引，为解决数据单节点存储并提高并发，es将每一个Index物理分为多个片，从而水平扩展存储容量，提高并发（可以同时对个shard进行索引和搜索）
      为防止某个存储单元出现故障后数据不能索引的情况，es提供将shard进行复制功能，将主shard出现故障后，复制shard替代主shard进行数据索引操作，已此方式实现其高可用性，因为在搜索时可以使用复制shard，从而提高的数据搜索的并发性
      在Index创建时可以进行分片数量和复制数量的设置，默认创建每个Index设置5个shard和1个Replica，表示该Index由5个逻辑存储单元进行存储，每个逻辑存储单元具有一个复制节点进行备灾，注意，shard只能在创建Index时进行设置，shard数量与document分配到哪个shard上存储有关(通常使用hash(document _id) % shard num计算 document存储在哪个shard上)
      在es将主shard和replic分片在不同的Node上

    安装

    • elasticsearch使用java语言实现，在使用时必须安装java虚拟机（目前es1.6和1.7版本均可选择1.8版本java）
    • 下载地址
    • 解压到安装目录 C:Program Fileselasticsearch
    • 运行 cd "C:Program Fileselasticsearchin" && elasticsearch.bat
    • 安装到服务 service install elasticsearch
    • 启动服务 net start elasticsearch
    • 停止服务 net stop elasticsearch
    • 测试
      访问地址: http://localhost:9200
      访问结果: 
      1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

      {
  status: 200,
  name: "Smart Alec",
  cluster_name: "elasticsearch",
  version: {
    number: "1.6.0",
    build_hash: "cdd3ac4dde4f69524ec0a14de3828cb95bbb86d0",
    build_timestamp: "2015-06-09T13:36:34Z",
    build_snapshot: false,
    lucene_version: "4.10.4"
  },
  tagline: "You Know, for Search"
}

    接口

    es对外提供标准RESTAPI接口，使用他进行集群的所有操作：

    • 集群、节点、索引的状态和统计信息查看
    • 管理集群、节点、索引和类型
    • 执行CURD操作（创建，更新，读取，删除）和索引
    • 执行高级搜索功能，比如排序，分页，筛选，聚合，js脚本执行等

    格式：curl -X<REST verb> <Node>:<Port>/<Index>/<Type>/<ID>

    使用marvel插件

    • 运行 cd "C:Program Fileselasticsearchin" && plugin -i elasticsearch/marvel/latest
    • 访问地址
    • marvel提供sense工具调用es的RESTAPI借口, 访问地址, 以下操作使用sense或使用linux curl命令行练习

    状态查询

    • 集群状态查询
      输入: GET _cat/health?v
      输出: 
      1
2

      epoch      timestamp cluster       status node.total node.data shards pri relo init unassign pending_tasks
1442227489 18:44:49  elasticsearch yellow          1         1     50  50    0    0       50             0

    说明:
    status:表示集群的健康状态，值可能为green,yellow,red, green表示主shard和replica(至少一个)正常，yellow表示主shard正常但replica都不正常，red表示有的主shard和replica都有问题
    node.total:表示集群中节点的数量

    • 节点状态查询
      输入: GET /_cat/nodes?v
      输出: 
      1
2

      host      ip             heap.percent ram.percent load node.role master name
silence   192.168.1.111            30          51      d         *      Thunderbird

    查询所有索引

    输入: GET /_cat/indices?v
    输出:

    1
2
3

    health status index              pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
yellow open   .marvel-2015.09.02   1   1      93564            0     78.4mb         78.4mb
yellow open   .marvel-2015.09.01   1   1      39581            0     45.9mb         45.9mb

    创建索引

    输入: PUT /test1?pretty
    输出:

    1
2
3

    {
  "acknowledged" : true
}

    查询所有索引:

    1
2

    health status index              pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
yellow open   test1                5   1          0            0       575b           575b

    说明:
    health:由于只运行一个节点，replica不能与主shard在同一node中，因此replica不正常，该index的状态为yellow
    index:为索引名称
    pri:表示主shard个数
    rep:表示每个shard的复制个数
    docs.count:表示index中document的个数

    索引、读取、删除文档

    索引文档

    • 方法1:
      输入: 
      1
2

      PUT /test1/user/1?pretty
{"name": "silence1"}

    输出:

    1
2
3
4
5
6
7

    {
  "_index" : "test1
  "_type" : "user",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "created" : true
}
    • 方法2:
      输入: 
      1
2

      POST /test1/user/2?pretty
{"name": "silence2"}

    输出:

    1
2
3
4
5
6
7

    {
  "_index" : "test1",
  "_type" : "user",
  "_id" : "2",
  "_version" : 1,
  "created" : true
}
    • 方法3:
      输入: 
      1
2

      POST /test1/user?pretty
{"name": "silence3"}

    输出:

    1
2
3
4
5
6
7

    {
  "_index" : "test1",
  "_type" : "user",
  "_id" : "AU_MdQoXRYiHSIs7UGBQ",
  "_version" : 1,
  "created" : true
}

    说明: 在索引文档时若需要指定文档ID值则需要使用PUT或者POST提交数据并显示指定ID值，若需要由es自动生成ID，则需要使用POST提交数据

    读取文档：
    输入: GET /test1/user/1?pretty
    输出:

    1
2
3
4
5
6
7
8

    {
  "_index" : "test1",
  "_type" : "user",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "found" : true,
  "_source":{"name": "silence1"}
}

    说明:
    _index,_type:表示文档存储的Index和Type信息
    _id:表示文档的编号
    _version:表示文档的版本号，主要用于并发处理时使用乐观锁防止脏数据
    found:表示请求的文档是否存在
    _souce:格式为json，为文档的内容

    注意:在之前我们并未创建user的Type，在进行文档索引时自动创建了user，在es中可以不显示的创建Index和Type而使用默认参数或者根据提交数据自定义，但不建议这么使用，在不清楚可能导致什么情况时显示创建Index和Type并设置参数

    删除文档:
    输入: DELETE /test1/user/1?pretty
    输出:

    1
2
3
4
5
6
7

    {
  "found" : true,
  "_index" : "test1",
  "_type" : "user",
  "_id" : "1",
  "_version" : 2
}

    再次读取文档输出:

    1
2
3
4
5
6

    {
  "_index" : "test1",
  "_type" : "user",
  "_id" : "1",
  "found" : false
}

    删除索引

    输入: DELETE /test1?pretty
    输出:

    1
2
3

    {
  "acknowledged" : true
}

    修改文档

    初始化文档输入:

    1
2

    PUT /test1/user/1?pretty
{"name" : "silence2", "age":28}

    修改文档输入:

    1
2

    PUT /test1/user/1?pretty
{"name" : "silence1"}

    读取文档输出:

    1
2
3
4
5
6
7
8

    {
  "_index" : "test1",
  "_type" : "user",
  "_id" : "1",
  "_version" : 2,
  "found" : true,
  "_source":{"name" : "silence1"}
}

    更新文档

    更新数据输入:

    1
2

    POST /test1/user/1/_update?pretty
{"doc" : {"name" : "silence3", "age":28}}

    读取数据输出:

    1
2
3
4
5
6
7
8

    {
  "_index" : "test1",
  "_type" : "user",
  "_id" : "1",
  "_version" : 3,
  "found" : true,
  "_source":{"name":"silence3","age":28}
}

    更新文档输入:

    1
2

    POST /test1/user/1/_update?pretty
{"script" : "ctx._source.age += 1"}

    读取文档输出:

    1
2
3
4
5
6
7
8

    {
  "_index" : "test1",
  "_type" : "user",
  "_id" : "1",
  "_version" : 4,
  "found" : true,
  "_source":{"name":"silence3","age":29}
}

    说明：需要POST使用script则必须在elasticsearch/config/elasticsearch.yml配置script.groovy.sandbox.enabled: true
    修改(PUT)和更新(POST+_update)的区别在于修改使用提交的文档覆盖es中的文档，更新使用提交的参数值覆盖es中文档对应的参数值

    根据查询删除文档

    输入:

    1
2

    DELETE /test1/user/_query?pretty
{"query" : {"match" : {"name" : "silence3"}}}

    输出:

    1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

    {
  "_indices" : {
    "test1" : {
      "_shards" : {
        "total" : 5,
        "successful" : 5,
        "failed" : 0
      }
    }
  }
}

    获取文档数量

    输入: GET /test1/user/_count?pretty
    输出:

    1
2
3
4
5
6
7
8

    {
  "count" : 0,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "failed" : 0
  }
}

    批量操作

    输入:

    1
2
3
4
5
6
7
8
9

    POST /test1/user/_bulk?pretty
{"index" : {"_id" : 1}}
{"name" : "silence1"}
{"index" : {"_id" : 2}}
{"name" : "silence2"}
{"index" : {}}
{"name" : "silence3"}
{"index" : {}}
{"name" : "silence4"}

    输入:

    1
2
3
4

    POST /test1/user/_bulk?pretty
{"update" : {"_id" : 1}}
{"doc" : {"age" : 28}}
{"delete" : {"_id" : 2}}

    通过文件导入数据: curl -XPOST "localhost:9200/test1/account/_bulk?pretty" --data-binary @accounts.json

    Query查询

    查询可以通过两种方式进行，一种为使用查询字符串进行提交参数查询，一种为使用RESTAPI提交requesbody提交参数查询

    获取所有文档输入: GET /test1/user/_search?q=*&pretty

    1
2
3
4

    POST /test1/user/_search?pretty
{
  "query" : {"match_all" : {}}
}

    输出：

    1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43

    {
   "took": 2,
   "timed_out": false,
   "_shards": {
      "total": 5,
      "successful": 5,
      "failed": 0
   },
   "hits": {
      "total": 3,
      "max_score": 1,
      "hits": [
         {
            "_index": "test1",
            "_type": "user",
            "_id": "1",
            "_score": 1,
            "_source": {
               "name": "silence1",
               "age": 28
            }
         },
         {
            "_index": "test1",
            "_type": "user",
            "_id": "AU_M2zgwLNdQvgqQS3MP",
            "_score": 1,
            "_source": {
               "name": "silence3"
            }
         },
         {
            "_index": "test1",
            "_type": "user",
            "_id": "AU_M2zgwLNdQvgqQS3MQ",
            "_score": 1,
            "_source": {
               "name": "silence4"
            }
         }
      ]
   }
}

    说明:
    took: 执行查询的时间(单位为毫秒)
    timed_out: 执行不能超时
    _shards: 提示有多少shard参与查询以及查询成功和失败shard数量
    hits: 查询结果
    hits.total: 文档总数
    _score, max_score: 为文档与查询条件匹配度和最大匹配度

    Query SDL

    输入:

    1
2
3
4
5
6
7
8
9

    POST /test1/account/_search?pretty
{
  "query" : {"match_all":{}},
  "size": 2,
  "from" : 6,
  "sort" : {
    "age" : {"order" : "asc"} 
  }
}

    说明:
    query: 用于定义查询条件过滤
    match_all: 表示查询所有文档
    size: 表示查询返回文档数量，若未设置默认为10
    from: 表示开始位置, es使用0作为开始索引，常与size组合进行分页查询，若未设置默认为0
    sort: 用于设置排序属性和规则

    • 使用_source设置查询结果返回的文档属性
      输入: 
      1
2
3
4
5
6
7

      POST /test1/account/_search?pretty
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "_source":["firstname", "lastname", "age"]
}

    输出:

    1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37

    {
   "took": 5,
   "timed_out": false,
   "_shards": {
      "total": 5,
      "successful": 5,
      "failed": 0
   },
   "hits": {
      "total": 1000,
      "max_score": 1,
      "hits": [
         {
            "_index": "test1",
            "_type": "account",
            "_id": "4",
            "_score": 1,
            "_source": {
               "firstname": "Rodriquez",
               "age": 31,
               "lastname": "Flores"
            }
         },
         {
            "_index": "test1",
            "_type": "account",
            "_id": "9",
            "_score": 1,
            "_source": {
               "firstname": "Opal",
               "age": 39,
               "lastname": "Meadows"
            }
         }
      ]
   }
}
    • 使用match设置查询匹配值
      输入: 
      1
2
3
4
5
6
7

      POST /test1/account/_search?pretty
{
  "query": {
    "match": {"address" : "986 Wyckoff Avenue"}
  },
  "size" : 2
}

    输出:

    1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53

    {
   "took": 1,
   "timed_out": false,
   "_shards": {
      "total": 5,
      "successful": 5,
      "failed": 0
   },
   "hits": {
      "total": 216,
      "max_score": 4.1231737,
      "hits": [
         {
            "_index": "test1",
            "_type": "account",
            "_id": "4",
            "_score": 4.1231737,
            "_source": {
               "account_number": 4,
               "balance": 27658,
               "firstname": "Rodriquez",
               "lastname": "Flores",
               "age": 31,
               "gender": "F",
               "address": "986 Wyckoff Avenue",
               "employer": "Tourmania",
               "email": "rodriquezflores@tourmania.com",
               "city": "Eastvale",
               "state": "HI"
            }
         },
         {
            "_index": "test1",
            "_type": "account",
            "_id": "34",
            "_score": 0.59278774,
            "_source": {
               "account_number": 34,
               "balance": 35379,
               "firstname": "Ellison",
               "lastname": "Kim",
               "age": 30,
               "gender": "F",
               "address": "986 Revere Place",
               "employer": "Signity",
               "email": "ellisonkim@signity.com",
               "city": "Sehili",
               "state": "IL"
            }
         }
      ]
   }
}

    说明：根据查询结果可见在查询结果中并非只查询address包含”986 Wyckoff Avenue”的文档，而是包含986,wychoff,Avenue三个词中任意一个，这就是es分词的强大之处
    可见查询结果中_score(与查询条件匹配度)按从大到小的顺序排列
    此时你可能想要值查询address包含”986 Wyckoff Avenue”的文档，怎么办呢？使用match_phrase
    输入:

    1
2
3
4
5
6

    POST /test1/account/_search?pretty
{
  "query": {
    "match_phrase": {"address" : "986 Wyckoff Avenue"}
  }
}

    可能你已经注意到, 以上query中只有一个条件，若存在多个条件，我们必须使用bool query将多个条件进行组合
    输入:

    1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

    POST /test1/account/_search?pretty
{
  "query": {
    "bool" : {
      "must":[
        {"match_phrase": {"address" : "986 Wyckoff Avenue"}},
        {"match" : {"age" : 31}}  
      ]
    }
  }
}

    说明: 查询所有条件都满足的结果

    输入:

    1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

    POST /test1/account/_search
{
  "query": {
    "bool" : {
      "should":[
        {"match_phrase": {"address" : "986 Wyckoff Avenue"}},
        {"match_phrase": {"address" : "963 Neptune Avenue"}}
      ]
    }
  }
}

    说明: 查询有一个条件满足的结果
    输入:

    1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

    POST /test1/account/_search
{
  "query": {
    "bool" : {
      "must_not":[
        {"match": {"city" : "Eastvale"}},
        {"match": {"city" : "Olney"}}
      ]
    }
  }
}

    说明: 查询有条件都不满足的结果

    在Query SDL中可以将must, must_not和should组合使用
    输入:

    1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

    POST /test1/account/_search
{
  "query": {
    "bool" : {
      "must": [{
        "match" : {"age":20}
      }],
      "must_not":[
        {"match": {"city" : "Steinhatchee"}}
      ]
    }
  }
}

    Filters 查询

    在使用Query 查询时可以看到在查询结果中都有_score值, _score值需要进行计算, 在某些情况下我们并不需要_socre值，在es中提供了Filters查询，它类似于Query查询，但是效率较高，原因:

    1. 不需要对查询结果进行_score值的计算
    2. Filters可以被缓存在内存中，可被重复搜索从而提高查询效率
    • range 过滤器， 用于设置条件在某个范围内
      输入: 
      1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18

      POST /test1/account/_search?pretty
{
  "query": {
    "filtered":{
      "query": {
        "match_all" : {}
      },
      "filter": {
        "range" : {
          "age" : {
            "gte" : 20,
            "lt" : 28
          }
        }
      }
    }
  }
}

    判断使用filter还是使用query的最简单方法就是是否关注_score值，若关注则使用query，若不关注则使用filter

    聚合分析

    es提供Aggregations支持分组和聚合查询，类似于关系型数据库中的GROUP BY和聚合函数，在ES调用聚合RESTAPI时返回结果包含文档查询结果和聚合结果，也可以返回多个聚合结果，从而简化API调用和减少网络流量使用
    输入:

    1
2
3
4
5
6
7
8
9

    POST /test1/account/_search?pretty
{
  "size" : 0,
  "aggs" : {
    "group_by_gender" : {
      "terms" : {"field":"gender"}
    }
  }
}

    输出:

    1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30

    {
   "took": 1,
   "timed_out": false,
   "_shards": {
      "total": 5,
      "successful": 5,
      "failed": 0
   },
   "hits": {
      "total": 1000,
      "max_score": 0,
      "hits": []
   },
   "aggregations": {
      "group_by_gender": {
         "doc_count_error_upper_bound": 0,
         "sum_other_doc_count": 0,
         "buckets": [
            {
               "key": "m",
               "doc_count": 507
            },
            {
               "key": "f",
               "doc_count": 493
            }
         ]
      }
   }
}

    说明:
    size: 返回文档查询结果数量
    aggs: 用于设置聚合分类
    terms: 设置group by属性值

    输入:

    1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24

    POST /test1/account/_search?pretty
{
  "size" : 0,
  "aggs" : {
    "group_by_gender" : {
      "terms" : {
        "field":"state",
        "order" : {"avg_age":"desc"},
        "size" : 3
      },
      "aggs" : {
        "avg_age" : {
          "avg" : {"field" : "age"}
        },
        "max_age" : {
          "max" : {"field": "age"}
        },
        "min_age" : {
          "min": {"field":"age"}
        }
      }
    }
  }
}

    输出:

    1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61

    {
   "took": 9,
   "timed_out": false,
   "_shards": {
      "total": 5,
      "successful": 5,
      "failed": 0
   },
   "hits": {
      "total": 1000,
      "max_score": 0,
      "hits": []
   },
   "aggregations": {
      "group_by_gender": {
         "doc_count_error_upper_bound": -1,
         "sum_other_doc_count": 992,
         "buckets": [
            {
               "key": "de",
               "doc_count": 1,
               "max_age": {
                  "value": 37
               },
               "avg_age": {
                  "value": 37
               },
               "min_age": {
                  "value": 37
               }
            },
            {
               "key": "il",
               "doc_count": 3,
               "max_age": {
                  "value": 39
               },
               "avg_age": {
                  "value": 36.333333333333336
               },
               "min_age": {
                  "value": 32
               }
            },
            {
               "key": "in",
               "doc_count": 4,
               "max_age": {
                  "value": 39
               },
               "avg_age": {
                  "value": 36
               },
               "min_age": {
                  "value": 34
               }
            }
         ]
      }
   }
}

    说明:根据state进行分类，并查询每种分类所有人员的最大，最小，平均年龄, 查询结果按平均年龄排序并返回前3个查询结果
    若需要按照分类总数进行排序时可以使用_count做为sort的field值
    在聚合查询时通过size设置返回的TOP数量，默认为10

    在聚合查询中可任意嵌套聚合语句进行查询
    输入:

    1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39

    POST /test1/account/_search?pretty
{
  "size" : 0,
  "aggs" : {
    "group_by_age" : {
      "range" : {
        "field": "age",
        "ranges" : [{
          "from" : 20,
          "to" : 30
        }, {
          "from": 30,
          "to" : 40
        },{
          "from": 40,
          "to": 50
        }]
      },
      "aggs":{
        "group_by_gender" : {
          "terms" : {"field": "gender"},
          "aggs" : {
            "group_by_balance" :{
              "range" : {
                "field":"balance",
                "ranges" : [{
                  "to" : 5000
                }, {
                  "from" : 5000
                }
                ]
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

    输出:

    1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182

    {
   "took": 1,
   "timed_out": false,
   "_shards": {
      "total": 5,
      "successful": 5,
      "failed": 0
   },
   "hits": {
      "total": 1000,
      "max_score": 0,
      "hits": []
   },
   "aggregations": {
      "group_by_age": {
         "buckets": [
            {
               "key": "20.0-30.0",
               "from": 20,
               "from_as_string": "20.0",
               "to": 30,
               "to_as_string": "30.0",
               "doc_count": 451,
               "group_by_gender": {
                  "doc_count_error_upper_bound": 0,
                  "sum_other_doc_count": 0,
                  "buckets": [
                     {
                        "key": "m",
                        "doc_count": 232,
                        "group_by_balance": {
                           "buckets": [
                              {
                                 "key": "*-5000.0",
                                 "to": 5000,
                                 "to_as_string": "5000.0",
                                 "doc_count": 9
                              },
                              {
                                 "key": "5000.0-*",
                                 "from": 5000,
                                 "from_as_string": "5000.0",
                                 "doc_count": 223
                              }
                           ]
                        }
                     },
                     {
                        "key": "f",
                        "doc_count": 219,
                        "group_by_balance": {
                           "buckets": [
                              {
                                 "key": "*-5000.0",
                                 "to": 5000,
                                 "to_as_string": "5000.0",
                                 "doc_count": 20
                              },
                              {
                                 "key": "5000.0-*",
                                 "from": 5000,
                                 "from_as_string": "5000.0",
                                 "doc_count": 199
                              }
                           ]
                        }
                     }
                  ]
               }
            },
            {
               "key": "30.0-40.0",
               "from": 30,
               "from_as_string": "30.0",
               "to": 40,
               "to_as_string": "40.0",
               "doc_count": 504,
               "group_by_gender": {
                  "doc_count_error_upper_bound": 0,
                  "sum_other_doc_count": 0,
                  "buckets": [
                     {
                        "key": "f",
                        "doc_count": 253,
                        "group_by_balance": {
                           "buckets": [
                              {
                                 "key": "*-5000.0",
                                 "to": 5000,
                                 "to_as_string": "5000.0",
                                 "doc_count": 26
                              },
                              {
                                 "key": "5000.0-*",
                                 "from": 5000,
                                 "from_as_string": "5000.0",
                                 "doc_count": 227
                              }
                           ]
                        }
                     },
                     {
                        "key": "m",
                        "doc_count": 251,
                        "group_by_balance": {
                           "buckets": [
                              {
                                 "key": "*-5000.0",
                                 "to": 5000,
                                 "to_as_string": "5000.0",
                                 "doc_count": 21
                              },
                              {
                                 "key": "5000.0-*",
                                 "from": 5000,
                                 "from_as_string": "5000.0",
                                 "doc_count": 230
                              }
                           ]
                        }
                     }
                  ]
               }
            },
            {
               "key": "40.0-50.0",
               "from": 40,
               "from_as_string": "40.0",
               "to": 50,
               "to_as_string": "50.0",
               "doc_count": 45,
               "group_by_gender": {
                  "doc_count_error_upper_bound": 0,
                  "sum_other_doc_count": 0,
                  "buckets": [
                     {
                        "key": "m",
                        "doc_count": 24,
                        "group_by_balance": {
                           "buckets": [
                              {
                                 "key": "*-5000.0",
                                 "to": 5000,
                                 "to_as_string": "5000.0",
                                 "doc_count": 3
                              },
                              {
                                 "key": "5000.0-*",
                                 "from": 5000,
                                 "from_as_string": "5000.0",
                                 "doc_count": 21
                              }
                           ]
                        }
                     },
                     {
                        "key": "f",
                        "doc_count": 21,
                        "group_by_balance": {
                           "buckets": [
                              {
                                 "key": "*-5000.0",
                                 "to": 5000,
                                 "to_as_string": "5000.0",
                                 "doc_count": 0
                              },
                              {
                                 "key": "5000.0-*",
                                 "from": 5000,
                                 "from_as_string": "5000.0",
                                 "doc_count": 21
                              }
                           ]
                        }
                     }
                  ]
               }
            }
         ]
      }
   }
}

    使用head插件

    • 运行 cd "C:Program Fileselasticsearchin" && plugin -install mobz/elasticsearch-head
    • 访问地址
  • 相关阅读:
    jvm内存模型学习
    sparkstreaming容错
    yum命里详解
    rpm包的安装及卸载
    git命令记录
    ElaticSearch基本查询
    入门elaticsearch
    Java网络编程学习(一)
    JAVA多线程之生产消费模型
    Java线程同步详解
  • 原文地址：https://www.cnblogs.com/wdpnodecodes/p/7407182.html
Copyright © 2011-2022 走看看