前言
经过前两篇文章得实践，我们已经了解了ElasticSearch的基础知识，本篇文章让我来操作一些更真实的数据集。
我们可以利用生成如下的文档结构：
{ "account_number": 1, "balance": 39225, "firstname": "Amber", "lastname": "Duke", "age": 32, "gender": "M", "address": "880 Holmes Lane", "employer": "Pyrami", "email": "amberduke@pyrami.com", "city": "Brogan", "state": "IL"}加载简单数据集
我们可以下载es提供的数据集accounts.json，然后推送到ES集群
curl -H "Content-Type: application/json" -XPOST "localhost:9200/bank/_doc/_bulk?pretty&refresh" --data-binary "@accounts.json"
curl "localhost:9200/_cat/indices?v"
我们可以看到1000个文档已经索引到bank索引下了。
[root@XXXXX cusD]# curl "localhost:9200/_cat/indices?v"health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size yellow open index 3BGZ895tTNa8qtM_nA3YmA 5 1 1 0 4.4kb 4.4kb green open .kibana qCbYeswVT2WCogz_E9Y3Ag 1 0 2 0 13.7kb 13.7kb yellow open customer x57uWBR3Rg-w2_Dz7Djduw 5 1 1 0 4.5kb 4.5kb yellow open customerb 80DoY8e3RtinVNV4VGU4Cg 5 1 1 0 4.5kb 4.5kb yellow open best3 DPh-_bOLQBimS9jqWVyyjw 5 1 3 0 10.9kb 10.9kb yellow open best1 oD5uUlCbSnqevbRfLvl2Iw 5 1 1 0 5.5kb 5.5kb yellow open customer2 VyIXSBK6R9yHNYNDlsni3A 5 1 0 0 1.2kb 1.2kb yellow open customerc Nbglz5hbRO28jyt_XyPNTA 5 1 1 0 4.5kb 4.5kb yellow open cust xuYth97RShixNtgNpbyxBA 5 1 1 0 4.4kb 4.4kb yellow open customerf osKgtSLxTPKblJW7mrmO0Q 5 1 1 0 5.1kb 5.1kb yellow open bank Wrk49iM6TjGItiZKWdnzJA 5 1 1000 0 474.7kb 474.7kb yellow open customer3 101ZzeNmRuCn9d_NOx5oZg 5 1 0 0 1.2kb 1.2kb yellow open customere p2BWLci9Qz-1VnOh0vSSQA 5 1 2 0 7.6kb 7.6kb
搜索API
让我们开始运行一些简单的搜索api,有两种方式：
发送参数到REST request URI
发送请求到REST request body，请求body支持json格式，易读易使用。
GET /bank/_search?q=*&sort=account_number:asc&pretty
让我们分析下这个搜索请求。我们正在用_search搜索 bank索引。q=代表Es会匹配索引内的全部文档。sort=account_number:asc代表每个文档的字段以account_number升序对结果进行排序。pretty*代表结果以漂亮的json格式输出。
这里摘选部分结果
{ "took": 53, "timed_out": false, "_shards": { "total": 5, "successful": 5, "skipped": 0, "failed": 0
}, "hits": { "total": 1000, "max_score": null, "hits": [
{ "_index": "bank", "_type": "_doc", "_id": "0", "_score": null, "_source": { "account_number": 0, "balance": 16623, "firstname": "Bradshaw", "lastname": "Mckenzie", "age": 29, "gender": "F", "address": "244 Columbus Place", "employer": "Euron", "email": "bradshawmckenzie@euron.com", "city": "Hobucken", "state": "CO"
}, "sort": [ 0
]
},
}took - Elasticsearch执行搜索的时间（以毫秒为单位）
timed_out - 告诉我们搜索是否超时
_shards - 告诉我们搜索了多少个分片，以及搜索成功/失败分片的计数
hits - 搜索结果
hits.total - 符合我们搜索条件的文档总数
hits.hits - 实际的搜索结果数组（默认为前10个文档）
hits.sort - 对结果进行排序（如果按分数排序则丢失）
hits._score并max_score- 暂时忽略这些字段
也可以用Request Body方式执行搜索,格式如下：
GET /bank/_search
{ "query": { "match_all": {} }, "sort": [
{ "account_number": "asc" }
]
}介绍查询语言【Query Language】
Elasticsearch提供了一种JSON样式的特定于域的语言，可用于执行查询。这被称为查询DSL。查询语言非常全面，乍一看可能令人生畏，但实际学习它的最佳方法是从一些基本示例开始。
回到上面的例子，我们执行查询：
GET /bank/_search
{ "query": { "match_all": {} }
}解析上面的内容，该query部分告诉我们查询定义是什么，match_all部分只是我们想要运行的查询类型。该match_all查询仅仅是在指定索引的所有文件进行搜索。
除了query参数，我们还可以传递其他参数来影响搜索结果。在上面我们传入的部分的示例中 sort，我们传入size：
GET /bank/_search
{ "query": { "match_all": {} }, "size": 1
}请注意，如果size未指定，则默认为10。
此示例执行一个 match_all并返回文档10到19：
GET /bank/_search
{ "query": { "match_all": {} }, "from": 10, "size": 10
}from规定文档开始的索引，size指定了查询文档的大小。在实现分页时，这两个参数非常有用。from如果不传，默认为0。
下面的示例执行一个 match_all并按帐户余额降序对结果进行排序，返回前10个（默认大小）文档。
GET /bank/_search
{ "query": { "match_all": {} }, "sort": { "balance": { "order": "desc" } }
}执行搜索
上面我们已经看到了一些基本的查询示例，让我们再深入了解下QueryDSL。让我们来看下返回的json文档的字段。默认情况下会返回命中文档的所有字段。这被称为源（_source代表命中的字段）。有些情况下，我们只需要部分字段，如下：
GET /bank/_search
{ "query": { "match_all": {} }, "_source": ["account_number", "balance"]
}下面我们来说说查询部分。之前我们讲过match_all是匹配所有文档，现在让我们了解一个match query，它能针对特定字段或字段集进行搜索。
下面这个示例能搜索account_number为20的数据：
GET /bank/_search
{ "query": { "match": { "account_number": 20 } }
}此示例返回地址中包含术语“mill”或“lane”的所有帐户，这里格外注意【空格隔开的两个单词是or查询】：
GET /bank/_search
{ "query": { "match": { "address": "mill lane" } }
}此示例演示地址种包含“mill lane”的所有账户，【用match_phrase查询时，空格隔开的依然是一个单词】
GET /bank/_search
{ "query": { "match_phrase": { "address": "mill lane" } }
}然后我们继续介绍下 bool query，它允许我们使用布尔查询将更小的查询组合成更大的查询。
must 同时满足条件此示例组成两个match查询并返回地址中包含“mill”和“lane”的所有帐户：
GET /bank/_search
{ "query": { "bool": { "must": [
{ "match": { "address": "mill" } },
{ "match": { "address": "lane" } }
]
}
}
}在上面的示例中，该bool must子句指定必须为true才能将文档视为匹配的所有查询。
should或满足一个即可 此示例组成两个match查询并返回地址中包含“mill”或“lane”的所有帐户:
GET /bank/_search
{ "query": { "bool": { "should": [
{ "match": { "address": "mill" } },
{ "match": { "address": "lane" } }
]
}
}
}在上面的示例中，该bool should子句指定了一个查询列表，其中任何一个查询都必须为true，才能将文档视为匹配项。
must_not都不包含 此示例组成两个match查询并返回地址中既不包含“mill”也不包含“lane”的所有帐户：
GET /bank/_search
{ "query": { "bool": { "must_not": [
{ "match": { "address": "mill" } },
{ "match": { "address": "lane" } }
]
}
}
}我们可以在查询中同时组合must，should和must_not子句bool。此外，我们可以bool在任何这些bool子句中组合查询来模仿任何复杂的多级布尔逻辑。
此示例返回任何40岁但不住在ID（aho）的人的所有帐户
GET /bank/_search
{ "query": { "bool": { "must": [
{ "match": { "age": "40" } }
], "must_not": [
{ "match": { "state": "ID" } }
]
}
}
}执行过滤器
上面的示例中，我们跳过了一个称为文档分数的小细节（_score搜索结果中的字段）。分数是一个数值，它是文档与我们指定的搜索查询匹配程度的相对度量。分数越高，文档越相关，分数越低，文档的相关性越低。
但是查询并不总是需要产生分数，特别是当它们仅用于“过滤”文档集时。Elasticsearch会检测这些情况并自动优化查询执行，以便不计算无用的分数。
我们在上面示例介绍的bool查询还支持filter允许使用查询来限制将与其他子句匹配的文档的子句，而不会更改计算得分的方式。作为示例，让我们介绍一下range查询，它允许我们按一系列值过滤文档。一般数字或日期会用到range。
此示例使用bool查询返回余额大于或等于20000且小于或等于30000的帐户。
GET /bank/_search
{ "query": { "bool": { "must": { "match_all": {} }, "filter": { "range": { "balance": { "gte": 20000, "lte": 30000
}
}
}
}
}
}解析上面的内容，bool查询包含match_all查询（查询部分）和range查询（过滤部分）。我们可以将任何其他查询替换为查询和过滤器部分。
除了match_all，match，bool，和range查询，有很多可用的其他查询类型的,这里暂时不讲了，我们了解了大致的工作原理后，将这些知识应用于学习和试验其他查询类型应该不会太困难。
执行聚合
聚合提供了从数据中分组和提取统计信息的功能。考虑聚合的最简单方法是将其大致等同于SQL GROUP BY和SQL聚合函数。在Elasticsearch中，您可以执行返回匹配的搜索，同时在一个响应中返回与命中相关的聚合结果。这是非常强大和高效的，因为您可以运行查询和多个聚合，并一次性获取两个（或任一）操作的结果，避免使用简洁和简化的API进行网络往返。
首先，此示例按state对所有帐户进行分组，然后返回按计数降序排序的前10个（默认）states（也是默认值），（这里的group_by_state可理解成自定义的聚合名称，可以自定义改变）：
GET /bank/_search
{ "size": 0, "aggs": { "group_by_state": { "terms": { "field": "state.keyword"
}
}
}
}在SQL中，上面的聚合类似：
SELECT state, COUNT() FROM bank GROUP BY state ORDER BY COUNT() DESC LIMIT 10;
返回结果如下。
{ "took": 0, "timed_out": false, "_shards": { "total": 5, "successful": 5, "skipped": 0, "failed": 0
}, "hits": { "total": 1000, "max_score": 0, "hits": []
}, "aggregations": { "group_by_state": { "doc_count_error_upper_bound": 20, "sum_other_doc_count": 770, "buckets": [
{ "key": "ID", "doc_count": 27
},
{ "key": "TX", "doc_count": 27
},
{ "key": "AL", "doc_count": 25
},
{ "key": "MD", "doc_count": 25
},
{ "key": "TN", "doc_count": 23
},
{ "key": "MA", "doc_count": 21
},
{ "key": "NC", "doc_count": 21
},
{ "key": "ND", "doc_count": 21
},
{ "key": "ME", "doc_count": 20
},
{ "key": "MO", "doc_count": 20
}
]
}
}
}我们可以看到key为ID的有27个账户，TX也是27个账户，AL的是25个账户，以此类推。
请注意，我们设置size=0为不显示搜索匹配，因为我们只希望在响应中看到聚合结果。
在前一个聚合的基础上，此示例按州计算平均帐户余额（同样仅针对按降序排序的前10个州）：
GET /bank/_search
{ "size": 0, "aggs": { "group_by_state": { "terms": { "field": "state.keyword"
}, "aggs": { "average_balance": { "avg": { "field": "balance"
}
}
}
}
}
}请注意我们如何嵌套average_balance聚合内的group_by_state聚合。这是所有聚合的常见模式。您可以在聚合中任意嵌套聚合，以从数据中提取所需的轮转摘要。
在前一个聚合的基础上，我们现在按降序排列平均余额：
GET /bank/_search
{ "size": 0, "aggs": { "group_by_state": { "terms": { "field": "state.keyword", "order": { "average_balance": "desc"
}
}, "aggs": { "average_balance": { "avg": { "field": "balance"
}
}
}
}
}
}此示例演示了我们如何按年龄段（20-29岁，30-39岁和40-49岁）进行分组，然后按性别分组，最后得到每个年龄段的平均帐户余额：
GET /bank/_search
{ "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.keyword"
}, "aggs": { "average_balance": { "avg": { "field": "balance"
}
}
}
}
}
}
}
}还有许多其他聚合功能，我们在此不再详述。如果您想进行进一步的实验，聚合参考指南是一个很好的起点。
作者：范存威
链接：https://www.jianshu.com/p/fc8f0bb65b9f