Es6.x语法探索【结束】
2019-09-21
- script使用表达式expression进行打分
/** * 使用打分函数来进行排序 * @Author: jiangyu * @Time: 2019/9/20 18:00 */ function search_func_score(){ $params = [ 'index' => 'func_score', 'type' => 'doc', 'body' => [ 'query' => [ 'function_score' => [ 'query' => ['match' => ['test' => "quick brown fox"]], 'script_score' => [ 'script' => [ 'lang' => 'expression', 'source' => "_score * doc['popularity']" ] ] ] ] ] ]; $client = ClientBuilder ::create() -> build(); echo json_encode($client -> search($params)); }使用表达式打分的话注意lang要选用expression,此外与painless不同的是，souce中获取文档内容字段不能再使用ctx._source.xx的形式,ctx是应用在update、update-by-query、reindex上的，而是doc[xx]的格式是查询聚合的方式来获取文档字段值。如上图的表达式是将打完分后的分值再乘上popularity的值，最后汇总打分并按照分值倒排来返回结果。
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脚本获取参数值
function search_func_score(){ $params = [ 'index' => 'func_score', 'type' => 'doc', 'body' => [ 'query' => [ 'function_score' => [ 'query' => ['match' => ['test' => "quick brown fox"]], 'script_score' => [ 'script' => [ 'lang' => 'expression', 'source' => "_score + count", 'params' => ['count' => 2], ] ] ] ] ] ]; $client = ClientBuilder ::create() -> build(); echo json_encode($client -> search($params)); }查询打分使用的expression脚本，获取参数值时不再使用params.xx来获取params数组中的参数值，而是直接使用params中参数的key名来获取值。
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给一个字段打分
function search_script_field(){ $params = [ 'index' => 'func_score', 'type' => 'doc', 'body' => [ 'query' => [ 'match_all' => new \stdClass() ], 'script_fields' => [ 'test1' => [ //脚本获取文章值并计算积 'script' => [ 'lang' => 'painless', 'source' => "doc['popularity'].value * 2" ] ], 'test2' => [ //脚本获取参数值并与文档值乘积 'script' => [ 'lang' => 'painless', 'source' => "doc['popularity'].value * params.count", 'params' => ['count' => 3] ] ], 'test3' => [ //给这个字段打分，但注意无法使用painless及paramas数组传值 'script' => "params['_source']['popularity'] * 4" ], ] ] ]; $client = ClientBuilder ::create() -> build(); echo json_encode($client -> search($params)); }这里要区分脚本字段打分中的参数 doc[xxx].value 和 params['_source'][xxx],第一个使用doc关键字，将导致将该字段的术语加载到内存中（缓存），这将导致执行速度更快，但会占用更多内存。另外，该
doc[...]表示法仅允许使用简单的值字段（您不能从中返回json对象），并且仅对未分析或基于单个术语的字段有意义。但是，仍然建议使用doc[...]来访问文档中的值（如果可能的话）因为_source每次使用时都必须对其进行加载和解析。使用_source非常慢。 -
游标查询（深分页）
public function search_by_scrolling(){ $client = ClientBuilder ::create() -> build(); $params = [ 'index' => 'func_score', 'type' => 'doc', 'scroll' => "30s", //设置游标时间 'size' => 1, //设置每次查询数量 'body' => ['query' => ['match_all' => new \stdClass()], ] ]; $response = $client->search($params); $result = isset($response['hits']['hits']) ? $response['hits']['hits'] : []; //缓存初次结果 while (isset($response['hits']['hits']) && count($response['hits']['hits']) > 0) { $scroll_id = $response['_scroll_id']; $response = $client->scroll([ "scroll_id" => $scroll_id, // 使用上个请求获取到的 _scroll_id "scroll" => "30s" // 时间窗口保持一致 ] ); $result_tmp = isset($response['hits']['hits']) ? $response['hits']['hits'] : []; $result = array_merge($result,$result_tmp); }es深分页问题，es不允许查10000条以后的数据，es的配置中index.max_result_window:10000，来限制最大查询，如果要查询10000条以后的数据可以使用scroll游标查询，而不可以使用form-size的方式。因为如果使用from-size的方式查从第20调数据向后查20条数据，es就不得不去除所有分片上的1-20条数据然后进行排序最后取form-size条数据，假如你有12个分片，那么查20条数据，那么就要在内存获取到 12*（20+20）记录后再做一次全局排序，当数据达到一定数量时，就很容易出现内存用完的情况。所以当我们非得要获取到1w条数据之后，建议使用scroll游标查询。当然，游标查询不适合实时搜索，它适合后台的批处理。这里分享一个关于游标查询的文章https://blog.csdn.net/weixin_40341116/article/details/80821655 希望对大家有所帮助
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聚合-平均值
function agg_search(){ $client = ClientBuilder ::create() -> build(); $params = [ 'index' => 'func_score', 'type' => 'doc', 'size' => 0, 'body' => [ 'aggs' => [ 'avg_popularity' => ['avg' => ['field' => 'popularity']], //根据文档去除字段计算平均值 'avg_populartiy_by_script' => ['avg' => ['script' => ['source' => "doc.popularity.value * 2",]]], //使用脚本计算平均值 'avg_def' => ['avg' => ['field' => 'grade','missing' => 10]] //文档中不存在的字段聚合结果是null,也可以指定确实字段值 ], ] ]; $response = $client->search($params); echo json_encode($response); }es的聚合使用关键词agg，单纯的聚合我们并不关心bool查询，因此我们舍弃掉body中的bool参数，并且将size设置为0,这样返回中我们会的到如下结构的响应
{ "took":2, "timed_out":false, "_shards":{ "total":5, "successful":5, "skipped":0, "failed":0 }, "hits":{ "total":2, "max_score":0, "hits":[ ] }, "aggregations":{ "avg_def":{ "value":null }, "avg_populartiy_by_script":{ "value":6 }, "avg_popularity":{ "value":3 } } }我们在查询语句中指定的聚合查询名称作为响应中返回的key，其值value即我们要获取的平均值结果，上列代码演示了三种计算平均值得方法，第一种是直接获取文档内得字段然后进行聚合计算，第二种则是使用脚本得方式进行聚合打分，第三种是对不存在的字段进行聚合，前两种方式都可以对日常字段聚合，但个人举得脚本会更灵活，第三种如果文档中不存在这个字段，聚合结果会是null,如果是用missing参数指定确实字段默认值，则聚合结果为此默认值
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2019-09-23更新
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单值、多值聚合查询
//单值、多值聚合 function agg_extends_stats(){ $client = ClientBuilder ::create() -> build(); $params = [ 'index' => 'func_score', 'type' => 'doc', 'size' => 0, 'body' => [ 'aggs' => [ 'min' => ['min' => ['field' => 'popularity']], //最小值聚合 'max' => ['max' => ['field' => 'popularity']], //最大值聚合 'avg' => ['avg' => ['field' => 'popularity']], //均值聚合 'sum' => ['sum' => ['field' => 'popularity']], //和值聚合 'cardinality' => ['cardinality' =>['field' => 'popularity']], //基数聚合，比如你文档中设置的性别有 男女两种，则基数为2 'stats' => ['stats' => ['field' => 'popularity']], //基础度量，获取文档中此字段的基数、均值、最大、最小、和值 'extended_stats' => ['extended_stats' => ['field' => 'popularity']], //额外度量聚合 'terms' => ['terms' => ['field' => 'popularity']], //键值聚合，可以统计某个字段中每个键出现的次数 'value_count' => ['value_count' => ['script' => ['source' => "doc.value"]]] //值统计，有几个值 ], ] ]; $response = $client->search($params); echo json_encode($response); }以下是响应，agg中第一维数组是聚合的名称，返回值会以聚合名称-聚合值的形式返回，如下
{ "took":23, "timed_out":false, "_shards":{ "total":5, "successful":5, "skipped":0, "failed":0 }, "hits":{ "total":2, "max_score":0, "hits":[ ] }, "aggregations":{ "avg":{ "value":3 }, "min":{ "value":1 }, "terms":{ "doc_count_error_upper_bound":0, "sum_other_doc_count":0, "buckets":[ { "key":1, "doc_count":1 }, { "key":5, "doc_count":1 } ] }, "extended_stats":{ "count":2, "min":1, "max":5, "avg":3, "sum":6, "sum_of_squares":26, "variance":4, "std_deviation":2, "std_deviation_bounds":{ "upper":7, "lower":-1 } }, "stats":{ "count":2, "min":1, "max":5, "avg":3, "sum":6 }, "max":{ "value":5 }, "sum":{ "value":6 }, "value_count":{ "value":2 }, "cardinality":{ "value":2 } } }其中常见聚合 min \ max \ agv\sum\value_count(值统计) 此处不做解释。
这里说一下基数聚合cardinality,他统计的是字段的基数，比如文档中有性别字段gender中有 男\女 两个case, cardinality统计的就是有几种case，这里就是2。
接下来我们说一下stats\extended_stats这两个是多值聚合，其聚合值涵盖了min\max\agv\cardinality\sum等内容，这个应用时根据情况自选聚合类型。
这里有个比较重要的就是terms聚合，这个聚合我理解的就是和cardinality聚合类似，不过terms聚合明确指出了聚合的key-value,key就是字段值中的case,而value则是这个case在es里所有文档中出现的次数，term有数据不确定性，比如：
我们想要获取popularity字段中出现频率最高的前5个。
此时，客户端向ES发送聚合请求，主节点接收到请求后，会向每个独立的分片发送该请求。
分片独立的计算自己分片上的前5个popularity，然后返回。当所有的分片结果都返回后，在主节点进行结果的合并，再求出频率最高的前5个，返回给客户端。这样就会造成一定的误差，比如最后返回的前5个中，有一个叫A的，有50个文档；B有49。 但是由于每个分片独立的保存信息，信息的分布也是不确定的。 有可能第一个分片中B的信息有2个，但是没有排到前5，所以没有在最后合并的结果中出现。 这就导致B的总数少计算了2，本来可能排到第一位，却排到了A的后面。
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term聚合排序
function agg_search_term_sort(){ $client = ClientBuilder ::create() -> build(); $params = [ 'index' => 'func_score', 'type' => 'doc', 'size' => 0, 'body' => [ 'aggs' => [ #根据聚合后的term及响应聚合中的key进行排序只在histogram 和 date_histogram中使用,事实上也能在terms使用，也叫字典排序 'terms_by_key' => ['terms' => ['field' => 'popularity','order' => ['_key' => 'desc']]], #根据聚合后响应中的doc_count进行排序，对terms\histogram\date_histogram中使用 'terms_by_count' => ['terms' => ['field' => 'popularity','order' => ['_count' => 'desc']]], #根据词项的字符串的字母顺序排序，只在terms中使用，term在6.0中已经被废弃，如果使用成功是因为代码中使用了key来代替term 'terms_by_term' => ['terms' => ['field' => 'popularity','order' => ['_term' => 'desc']]] ], ] ]; $response = $client->search($params); echo json_encode($response); }使用terms对popularity字段进行分桶，分桶的结果根据响应中的key或者doc_count进行排序，6.0之前还有种内置排序是term，根据词项的字符串顺序排序，只在terms中使用，term在6.0中已经废弃，6.0之后使用term关键词依旧可以使用，但是实际上代码里使用了key来代替了term
2019-09-24更新
- 聚合查询中增加过滤语句
function agg_search_filter(){ $client = ClientBuilder ::create() -> build(); $params = [ 'index' => 'func_score', 'type' => 'doc', 'size' => 0, 'body' => [ 'aggs' => [ 'agg_filter' => [ 'filter' => ['term' => ['test' => "aaaaa"]], 'aggs' => ['terms' => ['terms' => ['field' => 'popularity']]] ] ], ] ]; $response = $client->search($params); echo json_encode($response); }单桶聚合并关联一个筛选项，以下是响应
{ "took":15, "timed_out":false, "_shards":{ "total":5, "successful":5, "skipped":0, "failed":0 }, "hits":{ "total":5, "max_score":0, "hits":[ ] }, "aggregations":{ "agg_filter":{ "doc_count":1, "terms":{ "doc_count_error_upper_bound":0, "sum_other_doc_count":0, "buckets":[ { "key":13, "doc_count":1 } ] } } } } -
多桶聚合，每个桶关联一个筛选项
function agg_multi_search_filter(){ $client = ClientBuilder ::create() -> build(); $params = [ 'index' => 'func_score', 'type' => 'doc', 'size' => 0, 'body' => [ 'aggs' => [ 'multi_aggs' => [ 'filters' => [ 'other_bucket_key' => "other_bucket", 'filters' => [ 'popularity13' => ['term' => ['popularity' => 13]], 'popularity22' => ['term' => ['popularity' => 22]], ] ] ] ], ] ]; $response = $client->search($params); echo json_encode($response); }上列代码中multi_agg为相应中字典的keym，第一个filters对应响应中返回的bucket的类型为 other_bucket\popularity13\popularity22三个桶，其中13、22这两个桶关联各自的过滤筛选，符合筛选的则落入对应的桶中，不符合筛选的落入other_buket桶中。以下是响应，
{ "took":46, "timed_out":false, "_shards":{ "total":5, "successful":5, "skipped":0, "failed":0 }, "hits":{ "total":5, "max_score":0, "hits":[ ] }, "aggregations":{ "multi_aggs":{ "buckets":{ "popularity13":{ "doc_count":2 }, "popularity22":{ "doc_count":1 }, "other_bucket":{ "doc_count":2 } } } } }看响应中，buckets有三个桶，正好对应请求中的三个分桶
2019-09-30更新
- 嵌套对象索引创建
function nested_mapping_create(){ $client = ClientBuilder ::create() -> build(); $mappings = [ 'properties' => [ 'user' => [ 'type' => 'nested', 'properties' => [ 'name' => ['type' => 'keyword'], 'age' => ['type' => 'integer'] ] ] ] ]; $params = [ 'index' => 'user', 'body' => [ 'doc' => $mappings, ] ]; var_dump($client->indices()->create($params)); }nested嵌套对象，类型纪委nested,关联一个properties,其下为一个数组或者多维数组，可以存多个数据
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嵌套对象输入存入
function nseted_doc_create(){ $client = ClientBuilder ::create() -> build(); $params = [ 'index' => 'user', 'type' => 'doc', 'id' => 6, 'body' => [ 'user' => [ ['name' => 'Pythoner','age' => 30], ['name' => 'Javaer','age' => 20], ] ] ]; var_dump($client->create($params)); }user嵌套内可以存多个数组
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嵌套对象搜索
function nested_doc_search(){ $client = ClientBuilder ::create() -> build(); $params = [ 'index' => 'user', 'type' => 'doc', 'body' => [ 'query' => [ 'nested' => [ 'path' => 'user', 'query' => [ 'term' => ['user.name'=>'PHPer'] ] ] ] ] ]; echo json_encode($client->search($params)); }需要用path关键词指定嵌套对象
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基本过滤方式，过滤不进行打分，只筛选，可以缓存
function base_filter(){ $client = ClientBuilder ::create() -> build(); $params = [ 'index' => 'func_score', 'type' => 'doc', 'body' => [ 'query' => [ 'bool' => [ 'filter' => [ 'bool' => [ 'must' => [ ['terms' => ['test' => ["aaaaa",'hahah']]], ['term' => ['popularity' => 13]], ] ] ], ] ] ] ]; echo json_encode($client->search($params)); }es5.0之后废弃了filtered关键词，进行了查询筛选合并，分为查询时筛选和查询后筛选，上列代码为查询时筛选，并没有写查询语句，单纯的筛选，外层的query\bool内使用filter关键词指明是过滤操作，内部使用bool关键词来进行条件合并，使用must关键词知名多条件且过滤。
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基本查询方式，会对文档就进行打分，不能进行缓存
function base_search(){ $client = ClientBuilder ::create() -> build(); $params = [ 'index' => 'func_score', 'type' => 'doc', 'body' => [ 'query' => [ 'bool' => [ 'must' => [ ['term' => ['test' => 'asdaa']], ['term' => ['popularity' => 22]], ], ], ] ] ]; echo json_encode($client->search($params)); }基本查询与基本过滤差不多，在外层的query\bool内不指定filter关键词即没有过滤操作，直接使用must关键词指明是多个查询且关系。
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基本查询筛选
function base_search_filter(){ $client = ClientBuilder ::create() -> build(); $params = [ 'index' => 'func_score', 'type' => 'doc', 'body' => [ 'query' => [ 'bool' => [ 'must_not' => [ ['term' => ['test' => 'asdaa']], ['term' => ['popularity' => 22]], ], 'filter' => [ 'term' => ['test' => 'aaaaa'] ] ], ] ] ]; echo json_encode($client->search($params)); }查询时过滤，辉县进行完过滤，然后对过滤的结果进行筛选，尽量使用这种方式，会提高性能