前言 在上一篇中介紹了 "ElasticSearch集群和kinaba的安裝教程" ,本篇文章就來講解下 ElasticSearch的DSL語句使用。 ElasticSearch DSL 介紹 Elasticsearch提供了基於JSON的完整查詢DSL(特定於域的語言)來定義查詢。將查詢DSL視為 ...
前言
在上一篇中介紹了ElasticSearch集群和kinaba的安裝教程,本篇文章就來講解下 ElasticSearch的DSL語句使用。
ElasticSearch DSL 介紹
Elasticsearch提供了基於JSON的完整查詢DSL(特定於域的語言)來定義查詢。將查詢DSL視為查詢的AST(抽象語法樹),它由兩種子句組成:
- 葉子查詢子句:
葉查詢子句中尋找一個特定的值在某一特定領域,如 match,term或 range查詢。這些查詢可以自己使用。 - 複合查詢子句
複合查詢子句包裝其他葉查詢或複合查詢,並用於以邏輯方式組合多個查詢(例如 bool或dis_max查詢),或更改其行為(例如 constant_score查詢)。
查詢子句的行為會有所不同,具體取決於它們是在 查詢上下文中還是在過濾器上下文中使用。
我們在使用ElasticSearch的時候,避免不了使用DSL語句去查詢,就像使用關係型資料庫的時候要學會SQL語法一樣。如果我們學習好了DSL語法的使用,那麼在日後使用和使用Java Client調用時候也會變得非常簡單。
ElasticSearch DSL 語句使用
這裡我們先來介紹下DSL 語句簡單的使用,從最常用的增刪改查開始!
一、新增數據
ElasticSearch可以直接新增數據,只要你指定了index(索引庫名稱)和type(類型)即可。在新增的時候你可以自己指定主鍵ID,也可以不指定,由 ElasticSearch自身生成。
新增數據命令示例:
POST test1/_doc/1
{
"uid" : "1234",
"phone" : "12345678909",
"message" : "qq",
"msgcode" : "1",
"sendtime" : "2019-03-14 01:57:04"
}
kinaba示例圖:
**註: POST test1/_doc/1 這是指定主鍵ID為1,如果POST test1/_doc 的話,那麼便是es自身生成ES語句。**
這裡我們還可以通過 GET test1/
或 GET test1/_settings
和GET test1/_mapping
查看該index的狀態,也就是 setting(設置選項) 和mapping(數據結構)。
二、創建索引庫
在上述示例中,我們通過直接通過創建數據從而創建了索引庫,但是沒有創建索引庫而通過ES自身生成的這種並不友好,因為它會使用預設的配置,欄位結構都是text(text的數據會分詞,在存儲的時候也會額外的占用空間),分片和索引副本採用預設值,預設是5和1,ES的分片數在創建之後就不能修改,除非reindex(下麵會講到),所以這裡我們還是指定數據模板進行創建。
這裡先簡單介紹一下ES的數據結構,以下的數據結構為ES的6.x版本。
- 核心數據類型
text 和 keyword - 數值數據類型
long,integer,short,byte,double,float,half_float,scaled_float - 日期數據類型
date - 布爾數據類型
boolean - 二進位數據類型
binary 範圍數據類型
integer_range,float_range,long_range,double_range,date_range- 複雜數據類型編輯
- 對象數據類型
object 用於單個JSON對象 嵌套數據類型
nested 用於JSON對象數組- 地理數據類型編輯
- 地理位置數據類型
geo_point 緯度/經度積分 地理形狀數據類型
geo_shape 用於多邊形等複雜形狀- 專業數據類型編輯
- IP數據類型
ip 用於IPv4和IPv6地址 - 完成數據類型
completion 提供自動完成建議 - 令牌計數數據類型
token_count 計算字元串中令牌的數量
mapper-murmur3
murmur3 在索引時計算值的哈希並將其存儲在索引中
mapper-annotated-text
annotated-text 索引包含特殊標記的文本(通常用於標識命名實體) - 滲濾器類型
接受來自query-dsl的查詢 - join 數據類型
為同一索引內的文檔定義父/子關係 別名數據類型
為現有欄位定義別名。多欄位編輯
為不同的目的以不同的方式對同一欄位建立索引通常很有用。例如,一個string欄位可以映射為text用於全文搜索的欄位,也可以映射為keyword用於排序或聚合的欄位。或者,您可以使用standard分析儀, english分析儀和 french分析儀索引文本欄位。
這是多領域的目的。大多數數據類型通過fields參數支持多欄位。
上面介紹的欄位介紹雖然比較複雜,但是我們常用的幾個類型也就是這幾種 text、keyword、byte、short、integer、long、float、double、boolean、date
,其中text和keyword都是string類型,選擇區分很簡單,需要進行分詞用text,不需要並且進行排序或聚合的可以用keyword。
關於ES的數據結構就到這裡了,我們來進行索引庫的創建吧!
新增索引庫的命令示例:
PUT test1
{
"settings" : {
"number_of_shards" : 10,
"number_of_replicas" : 1,
"refresh_interval" : "1s"
},
"mappings" : {
"_doc" : {
"properties" : {
"uid" : { "type" : "long" },
"phone" : { "type" : "long" },
"message" : { "type" : "keyword" },
"msgcode" : { "type" : "long" },
"sendtime" : {
"type" : "date",
"format" : "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
}
}
}
}
}
示例圖:
註:
- number_of_shards: 是設置的分片數,設置之後無法更改!
- refresh_interval: 是設置es緩存的刷新時間,如果寫入較為頻繁,但是查詢對實時性要求不那麼高的話,可以設置高一些來提升性能。可以更改
- number_of_replicas : 是設置該索引庫的副本數,建議設置為1以上。
其中這裡還有幾個重要參數也順便說一下:
- store: true/false 表示該欄位是否存儲,預設存儲。
- doc_values: true/false 表示該欄位是否參與聚合和排序。
- index: true/false 表示該欄位是否建立索引,預設建立。
關於這幾個欄位的取值可以參考一下的示例圖:
三、修改數據
其實ES的新增和修改可以看做是一樣,存在則修改,不存在則新增,不過這裡還是簡單的介紹下吧。
修改數據的方式主要有兩種,一種是通過主鍵ID進行修改,這種比較簡單,就是和新增一樣即可。
另一種則是通過條件進行修改,相當於SQL更新語句的 where條件。
根據主鍵修改的命令示例:
POST test1/_doc/1
{
"uid" : "1234",
"phone" : "12345678909",
"message" : "qq",
"msgcode" : "1",
"sendtime" : "2019-03-14 01:57:04"
}
根據條件修改的命令示例:
POST test1/_update_by_query
{
"query": {
"term": {
"phone": "12345678909"
}
} ,
"script": {
"source": "ctx._source['message'] = 'xuwujing'"
}
}
原有的數據:
修改後的數據:
註:這裡的根據條件進行修改用到的腳本語言,ES除了使用DSl語句之後,使用一些官方定義的腳本語言和SQL語句也能進行操作,腳本語言和SQL語句的操作留到以後在來講下。
四、刪除數據、欄位和索引庫
ES根據主鍵刪除數據的命令示例是DELETE 索引庫/id
,簡單實用,但是一定要要加上ID,不然就是刪除索引庫了!
根據主鍵刪除數據命令示例:
DELETE test1/1
根據條件刪除數據的命令示例:
POST test/_delete_by_query
{
"query": {
"term": {
"phone": "12345678909"
}
}
}
當然ES還可以根據條件只刪除某一個欄位的數據,比如刪除欄位msgcode的數據。
刪除欄位數據的命令示例:
POST test/_doc/_update_by_query
{
"script":{
"lang":"painless",
"inline":"ctx._source.remove(\"msgcode\")"
}
}
示例圖:
查詢語句
查詢所有
match_all可以查詢集群所有索引庫的信息,包括一些隱藏索性庫的信息。
命令示例:
GET _search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
示例圖:
查詢索引庫所有的數據,命令格式為GET 索引庫名稱/索引庫類型/_search
,也可以不需要索引庫類型。
命令示例:
GET test1/_doc/_search
如果根據ID查詢某一條數據的話,也比較簡單,只需要將上述的_search換成主鍵ID即可。
命令示例:
GET test1/_doc/2
等值(term)查詢
term主要用於精確匹配哪些值,比如數字,日期,布爾值或 not_analyzed 的字元串(未經分析的文本數據類型)
比如根據手機號進行查詢。
命令示例:
GET test1/_doc/_search
{
"query": {
"term": {
"phone": "12345678909"
}
}
}
當然,如果想在一個欄位匹配多個值的話,可以使用terms,相當於SQL的in語法。
命令示例:
GET test1/_doc/_search
{
"query": {
"terms": {
"uid": [
1234,
12345,
123456
]
}
}
}
示例圖:
註:上述中是沒有123456這條數據,這樣只是為了做下簡單的測試而已。
範圍(range )查詢
range可以理解為SQL中的><符號,其中gt是大於,lt是小於,gte是大於等於,lte是小於等於。
命令示例:
GET test1/_doc/_search
{
"query": {
"range": {
"uid": {
"gt": 1234,
"lte": 12345
}
}
}
}
存在(exists)查詢
exists可以理解為SQL中的exists函數,就是判斷是否存在該欄位。
這裡我們新增一條沒有msgcode的欄位,然後用exists去查詢。
POST test1/_doc/3
{
"uid" : "123456",
"phone" : "12345678909",
"message" : "qq",
"sendtime" : "2019-03-14 01:57:04"
}
存在查詢命令示例:
GET test1/_doc/_search
{
"query": {
"exists": {
"field":"msgcode"
}
}
}
示例圖:
組合(bool)查詢
bool 可以用來合併多個過濾條件查詢結果的布爾邏輯,它包含這如下幾個操作符:
- must : 多個查詢條件的完全匹配,相當於 and。
- must_not ::多個查詢條件的相反匹配,相當於 not。
- should : 至少有一個查詢條件匹配, 相當於 or。
查詢的命令示例:
GET /test1/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"term": {
"phone": "12345678909"
}
},
"must_not": {
"term": {
"uid": 12345
}
},
"should": [
{
"term": {
"uid": 1234
}
},
{
"term": {
"uid": 123456
}
}
],
"adjust_pure_negative": true,
"boost": 1
}
}
}
示例圖:
模糊(wildcard)查詢
wildcard查詢相當於SQL語句中的like語法,只不過它查詢的數據需要加上*符號。
模糊查詢命令示例:
GET /test1/_search
{
"query": {
"wildcard": {
"message":"*wu*"
}
}
}
正則(regexp)查詢
regexp可以支持正則查詢,比如查詢簡訊內容中的驗證碼之類的。
下麵的這個示例就是查詢以xu開頭,後面是0-9數字的內容的數據。
正則查詢命令示例:
GET /test1/_search
{
"query": {
"regexp": {
"message":"xu[0-9]"
}
}
}
示例圖:
查詢語句的示例到這裡就差不多就結束了,這裡在推薦一下kinaba查詢的幾個小技巧,如圖所示:
其它
參考:
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html
ElasticSearch個人已經使用一年多了,在學習的過程中也積攢了一些相關資料其,只不過今年特別忙,沒有太多時間將其整理成博客進行分享了。說來慚愧,今年寫博客的數量有些少了,下半年自己從一個周更博主變成了月更博主了,不過後面若是時間充足的話也會多些一些的,再忙每個月至少也會寫一篇 ヾ(◍°∇°◍)ノ゙
ElasticSearch實戰系列:
ElasticSearch實戰系列一: ElasticSearch集群+Kinaba安裝教程
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作者:虛無境
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