1、索引样例数据

    下载样例数据集链接 下载后解压到ES的bin目录,然后加载到elasticsearch集群

    

    curl -XPOST 127.0.0.1:9200/bank/account/_bulk?pretty --data-binary @accounts.json

    如果accounts.json文件和bin目录并列:curl -XPOST 127.0.0.1:9200/bank/account/_bulk?pretty --data-binary @..\accounts.json

    

    查看索引:curl localhost:9200/_cat/indices?v

    

    上面结果,说明我们成功bulk 1000个文档到bank索引中了

    删除索引bank:curl -XDELETE http://127.0.0.1:9200/bank

  2、搜索数据API

    有两种方式:一种方式是通过 REST 请求 URI ,发送搜索参数;另一种是通过REST 请求体,发送搜索参数。而请求体允许你包含更容易表达和可阅读的JSON格式。

    2.1、通过 REST 请求 URI

      curl localhost:9200/bank/_search?pretty

    

    pretty,参数告诉elasticsearch,返回形式打印JSON结果

    2.2、通过REST 请求体

      

      curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"match_all\": {} }}"

      query:告诉我们定义查询 
      match_all:运行简单类型查询指定索引中的所有文档

      

      除了指定查询参数,还可以指定其他参数来影响最终的结果。

      2.3、match_all & 只返回前两个文档:

      

      curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"match_all\": {} }, \"size\" : 2}"

      

    如果不指定size,默认是返回10条文档信息

    2.4、match_all & 返回第11到第20的10个文档信息

    

    curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"match_all\": {} }, \"from\" : 10, \"size\" : 10}"

    from:指定文档索引从哪里开始,默认从0开始

    size:从from开始,返回多个文档

    这feature在实现分页查询很有用

      

    

    2.5、match_all and 根据account 的balance字段 降序排序 & 返回10个文档(默认10个)

    

    curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"match_all\": {} }, \"sort\" : {\"balance\" : {\"order\" : \"desc\" }}}"

    2.6、比如只返回account_number 和balance两个字段

    默认的,我们搜索返回完整的JSON文档。而source(_source字段搜索点击量)。如果我们不想返回完整的JSON文档,我们可以使用source返回指定字段。

    

    比如只返回account_number 和balance两个字段

    

    curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"match_all\": {} }, \"_source\": [\"account_number\", \"balance\"]}"

    

    match 查询,可作为基本字段搜索查询  

   

    2.7、返回 account_number=20:

    

    curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"match\": {\"account_number\": 20 } }}"

    

    

    2.8、返回 address=mill:

    

    curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"match\": {\"address\": \"mill\" } }}"

    

    

    2.9、返回 address=mill or address=lane:

    

    curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"match\": {\"address\": \"mill lane\" } }}"

    

    2.10、返回 短语匹配 address=mill lane:

    

    curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"match_phrase\": {\"address\": \"mill lane\" } }}"

    

    2.11、布尔值(bool)查询

      返回 匹配address=mill & address=lane:

      

      must:要求所有条件都要满足(类似于&&)

      curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"bool\": {\"must\": [{\"match\": {\"address\": \"mill\" }},{\"match\": {\"address\": \"lane\" }}]}}}"

    2.12、返回 匹配address=mill or address=lane

      

      curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"bool\": {\"should\": [{\"match\": {\"address\": \"mill\" }},{\"match\": {\"address\": \"lane\" }}]}}}"

      should:任何一个满足就可以(类似于||)

     2.13、返回 不匹配address=mill & address=lane

      

      curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"bool\": {\"must_not\": [{\"match\": {\"address\": \"mill\" }},{\"match\": {\"address\": \"lane\" }}]}}}"

      must_not:所有条件都不能满足(类似于! (&&))

      

    2.14、返回 age=40 & state!=ID

      

      curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d "{\"query\": {\"bool\": {\"must\": [{\"match\": {\"address\": \"mill\" }}],\"must_not\": [{\"match\": {\"state\": \"ID\" }}]}}}"

 

  3、执行过滤器

    文档中score(_score字段是搜索结果)。score是一个数字型的,是一种相对方法匹配查询文档结果。分数越高,搜索关键字与该文档相关性越高;越低,搜索关键字与该文档相关性越低。

    在elasticsearch中所有的搜索都会触发相关性分数计算。如果我们不使用相关性分数计算,那要使用另一种查询能力,构建过滤器

    过滤器是类似于查询的概念,除了得以优化,更快的执行速度的两个主要原因:

    1、过滤器不计算得分,所以他们比执行查询的速度

    2、过滤器可缓存在内存中,允许重复搜索

    为了便于理解过滤器,先介绍过滤器搜索(like match_all, match, bool, etc.),可以与其他的普通查询搜索组合一个过滤器。

    range filter,允许我们通过一个范围值来过滤文档,一般用于数字或日期过滤

    使用过滤器搜索返回 balances[ 20000,30000]。换句话说,balance>=20000 && balance<=30000

    

POST /bank/_search?pretty
{
"query": {
"bool": {
"must": { "match": { "age": 39 }},
"must_not": { "match": { "employer":"Digitalus" }},
"filter":
{
"range":
{ "balance":
{
"gte": 20000,
"lte": 30000
}
}
}
}
}
}

  3、执行聚合

    聚合提供从你的数据中分组和提取统计能力, 类似于关系型数据中的SQL GROUP BY和SQL 聚合函数。

    在Elasticsearch中,你有能力执行搜索返回命中结果,同时拆分命中结果,然后统一返回结果。当你使用简单的API运行搜索和多个聚合,然后返回所有结果避免网络带宽过大的情况是高效的。

    3.1、根据state分组,降序统计top 10 state

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