Elasticsearch的DSL操作命令大全（一）
文章目录
- 前言：
- 增加：
- 删除：
- 更新：
- 搜索：
- 聚合统计：
- 全局桶：
- 合并查询语句：
- 返回指定的字段：
以下执行命令都是基于阿里es提供的kibana。
前言：
以前在服务器上直接使用curl命令就可以进行es的查询，后来公司用了阿里的es后，在阿里给的服务器上执行命令居然会报错
[root@Alihui ~]# curl -XGET es-cn-huiiiiiiiiiiiii.elasticsearch.aliyuncs.com:9200
{"error":{"root_cause":[{"type":"security_exception","reason":"missing authentication token for REST request [/]","header":{"WWW-Authenticate":"Basic realm=\"security\" charset=\"UTF-8\""}}],"type":"security_exception","reason":"missing authentication token for REST request [/]","header":{"WWW-Authenticate":"Basic realm=\"security\" charset=\"UTF-8\""}},"status":401}[root@Ali98 ~]# timed out waiting for input: auto-logout
解决：原来是人家阿里做了相应的控制，需要输入用户和密码按人家的套路才能访问，详情请看https://help.aliyun.com/document_detail/57877.html?spm=a2c4g.11186623.6.548.AAW08d
正确的连接姿势：
[root@Ali98 ~]# curl -u hui:hui -XGET es-cn-huiiiiiiiiiiiii.elasticsearch.aliyuncs.com:9200
{
"name" : "huihui",
"cluster_name" : "es-cn-huiiiiiiiiiiiii",
"cluster_uuid" : "huiiiiiiiiiiiii_iiiii",
"version" : {
"number" : "5.5.3",
"build_hash" : "930huihui",
"build_date" : "2017-09-07T15:56:59.599Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "6.6.0"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}
查看该服务器所有的索引信息：
GET _cat/indices?v
查看该服务器指定的索引信息：
GET _cat/indices/xiao-2018-9-*?v
补充：java api获取索引列表（来自http://www.hillfly.com/2016/131.html）
与 index 相关的文档可参考官网：Indices APIs。而相应的，JAVA-API 中与 index 相关的 API 被统一封装在 IndicesAdminClient 下，可以通过 client.admin().indices() 获取当前的 IndicesAdminClient。
那么我们如何获取 ES 当前的索引信息，比如我想要知道目前有多少个索引，给我个索引列表？
答案是纠结的。因为截至今天（2016.11.26），我在官网中也木有找到仅获取 indexList 的 API，也可能是本渣眼瞎没有发现::>_<::。
但是可以通过别的 API 间接获取到：
比如通过以下 HTTP API：http://10.1.109.77:9200/_all
对应 JAVA API 为： GetIndexResponse resp = client.admin().indices().prepareGetIndex().execute().actionGet();
这里我就不贴运行结果了，大家可以自己试试，可以发现返回的信息很多，除了 indexList 外，还有 mappings 等信息。
但是我更偏向使用另一个 API 来获取索引列表：
HTTP： http://10.1.109.77:9200/_stats
JAVA-API：IndicesStatsResponse resp = client.admin().indices().prepareStats().execute().actionGet();
为什么偏向使用这个？因为这个接口还有返回索引的存储信息，包括缓存大小、索引大小等等，方便我们作为优化参考。
这里偏个题，如果需要通过这个 API 获取某个索引的存储信息，比如我要获取索引名为 HILL-INDEX-TEST1 的存储信息，可以这么做：
HTTP：http://10.1.109.77:9200/HILL-INDEX-TEST1/_stats;
JAVA-API：
IndicesStatsResponse resp = client.admin().indices().prepareStats() .setIndices("HILL-INDEX-TEST1") .execute().actionGet();
另外 setIndices 还支持通配符查询，比如我要查询以 HILL - 开头的所有索引的存储信息：setIndices(“HILL-*”)。
单纯只想要索引名称而没有其他信息的列表，可以这样做：
Map indexStatsMap = resp.getIndices();
TreeSet set = new TreeSet();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-M-d");//设置日期格式
for (String key : indexStatsMap.keySet()) {
long timestamp = df.parse(key.substring(7)).getTime();
set.add(timestamp);
}
String maxIndex = "xiaoqiang-"+df.format(new Date(set.last()));
获取索引的mapping：
GET /xiao-2018-6-12/Socials/_mapping
增加：
1.增加一个文档：
POST hualong_word/word/AWM6zjWeB-kQcwLD8Zjp?routing=word
{
"text" : "科技服务客服"
}
2.增加指定字段name的值为xiaoqiang：
注：AWM6zjWeB-kQcwLD8Zjp这条文档已经存在，name字段有没有都可以。
POST mei_toutiao/News/AWM6zjWeB-kQcwLD8Zjp/_update?routing=news
{
"script" : "ctx._source.name = \"xiaoqiang\""
}
删除：
1.删除指定字段：
POST mei_toutiao/News/AWM6zjWeB-kQcwLD8Zjp/_update?routing=news
{
"script" : "ctx._source.remove(\"name_of_new_field\")"
}
2.删除一条数据：
DELETE mei_toutiao/News/AWM6zjWeB-kQcwLD8Zjp?routing=news
3.根据多个条件批量删除：
POST mei_toutiao/News/_delete_by_query?routing=news
{
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"bool" : {
"must" : [
{ "term" : { "mediaNameZh" : "5time悦读" } },
{ "term" : { "codeName" : "美发" } }
]
}
}
}
}
}
更新：
1.局部更新：
POST mei_toutiao/News/AWM6zjWeB-kQcwLD8Zjp/_update?routing=news
{
"doc" : {
"userName": "hao" //有这个字段则修改，没有则增加该字段
}
}
2.更新字符串数组：
POST mei_toutiao/News/AWPN8pLjs4TGXdjfL8_b/_update?routing=news
{
"doc" : {
"littleUrls": [
"http://shishanghui.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/700d2d2936f40fabe5a70b1449f07f9df080.jpg?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1",
"http://shishanghui.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/ed7ad5d1e23441880c59abf0cfd7a89df080.jpg?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1"
]
}
}
3.全部更新：
（不管有没有下面这些字段，都变为只有下面这些内容即全部替换掉下面的，所以慎用！！！）
PUT mei_toutiao/News/AWM6zjWeB-kQcwLD8Zjp?routing=news
{
"counter" : 1,
"tags" : ["red"]
}
4.批量重置评论量大于0的文章的评论量为0：
POST mei_toutiao/News/_update_by_query?routing=news
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"range": {
"atdCnt": {
"gt": 0
}
}
}
]
}
},
"script": {
"inline":"ctx._source.atdCnt = 0"
}
}
可参考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs-update-by-query.html
5.批量增加相应字段并赋值：
POST hui/News/_update_by_query
{
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"bool" : {
"must" : {
"term" : {
"hui": "hehe"
}
}
}
}
}
},
"script": {
"inline":"ctx._source.name = \"xiaoqiang\""
}
}
6.使用脚本更新：
当文档存在时，把文档的counter字段设置为3；当文档不存在时，插入一个新的文档，文档的counter字段的值是2
POST mei_toutiao/News/AWM6zjWeB-kQcwLD8Zjp/_update?routing=news
{
"script":{
"inline":"ctx._source.counter = 3"
},
"upsert":{"counter":2}
}
counter字段加4：
参考（版本号是6.4，官方文档用的是"source"，我的阿里es是5.5.3，用"inline"才好使）：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs-update.html
POST mei_toutiao/News/AWM6zjWeB-kQcwLD8Zjp/_update?routing=news
{
"script" : {
"inline": "ctx._source.counter += 4"
}
}
或者：
{
"script" : {
"inline": "ctx._source.counter += params.count",
"lang": "painless",
"params" : {
"count" : 4
}
}
}
搜索：
GET mei_toutiao/_search
{
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"term" : {
"_id": "AWNcz4IrB-kQcwLDJ93q"
}
}
}
}
}
注：
1.“constant_score"的用处参考https://blog.csdn.net/dm_vincent/article/details/42157577
2.match和term的区别可参考https://www.cnblogs.com/yjf512/p/4897294.html
3.term里面也可以是数据相对应的字段（如"newType” : 1），根据字段查可能会返回很多条数据，但是根据_id查只会返回一条数据。
1.搜索一条数据：
GET mei_toutiao/hui/AWNcz4IrB-kQcwLDJ93q?routing=hui
2.搜索全部数据：
GET mei_toutiao/_search
注：可以全部搜索到，但是默认返回10条数据
3.搜索所有newType字段为1的数据：
GET mei_toutiao/_search
{
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"bool" : {
"must" : {
"term" : {
"newType": "1"
}
}
}
}
}
}
}
搜索所有newType字段不为1的数据：
GET mei_toutiao/_search
{
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"bool" : {
"must_not" : {
"term" : {
"newType": "1"
}
}
}
}
}
}
}
注意：
GET mei_toutiao/_search
{
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"bool" : {
"must" : {
"match_phrase" : {
"userId": "1C210E82-21B7-4220-B267-ED3DA6635F6F"
}
}
}
}
}
}
}
上面可以查到相应的数据，而下面却不行
GET mei_toutiao/_search
{
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"bool" : {
"must" : {
"term" : {
"userId": "1C210E82-21B7-4220-B267-ED3DA6635F6F"
}
}
}
}
}
}
}
4.存在该字段的文档：
GET mei_toutiao/_search
{
"query":{
"exists": {
"field": "newType"
}
}
}
不存在该字段的文档：
GET mei_toutiao/_search
{
"query":{
"bool": {
"must_not": {
"exists": {
"field": "newType"
}
}
}
}
}
5.多字段查询：
GET mei_toutiao/_search
{
"size" : 0,
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"bool" : {
"must" : [
{ "term" : { "sourceType" : "FORUM" } },
{ "term" : { "flwCnt" : 0 } }
]
}
}
}
}
}
6.按pubTime字段降序：升序是asc
GET mei_toutiao/_search
{
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"bool" : {
"must" : {
"term" : {
"newType": "1"
}
}
}
}
}
}
, "sort": [
{
"pubTime": "desc"
}
]
}
7.视频分类中过滤掉抖音：
GET mei_toutiao/_search
{
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"bool" : {
"must" : {
"term" : {
"codeName": "视频"
}
},
"must_not" : {
"term" : {
"mediaNameZh": "抖音"
}
}
}
}
}
}
, "sort": [
{
"pubTime": "desc"
}
]
}
对应的java api：
query.must(QueryBuilders.termQuery("codeName", "视频"))
.mustNot(QueryBuilders.matchQuery("mediaNameZh", "抖音"));
client.setQuery(fqb).addSort("pubTime", SortOrder.DESC);
分页加排序：
client.setQuery(fqb).setFrom((message.getInt("pageNo")-1)*10).setSize(10).addSort("pubTime", SortOrder.DESC);
8.根据时间范围搜索：
参考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-range-query.html
GET mei_toutiao/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"range": {
"pubDay": {
"gte": "2018-05-11",
"lte": "2018-05-12"
}
}
}
]
}
}
}
昨天到现在：
GET mei_toutiao/_search
{
"query": {
"range" : {
"pubDay" : {
"gte" : "now-1d/d",
"lt" : "now/d"
}
}
}
}
按相应的时间格式查询：
GET mei_toutiao/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"range": {
"pubDay": {
"gte": "2018-05-29 00:00:00",
"lte": "2018-05-30 00:00:00",
"format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
}
}
}
]
}
}
}
或者：
GET mei_toutiao/_search
{
"query": {
"range" : {
"pubDay" : {
"gte": "30/05/2018",
"lte": "2019",
"format": "dd/MM/yyyy||yyyy"
}
}
}
}
对应的java api：
QueryBuilder fqb = QueryBuilders.boolQuery().filter(new RangeQueryBuilder("pubDay").gte("2018-05-29 12:00:00").lte("2018-05-30 00:00:00").format("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")).filter(filterQuery(message));
9.script查询微信url字段包含__biz的数据：
GET xiaoqiang-2018-11-6/Socials/_search
{
"query": {
"bool" : {
"must" : [
{
"term": {
"sourceType":"weixin"
}
},
{
"script" : {
"script" : "if (doc['url'].value.length() > 31) {doc['url'].value.substring(26,31) == '__biz';}"
}
}
]
}
}
}
聚合统计：
1.分类聚合：
GET mei_toutiao/_search
{
"size" : 0,
"aggs" : {
"per_count" : {
"terms" : {
"size" : 3, //不加这个默认只会返回10条数据
"field" : "codeName"
}
}
}
}
结果：
{
"took": 3,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 10,
"successful": 10,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 52766,
"max_score": 0,
"hits": []
},
"aggregations": {
"per_count": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "视频",
"doc_count": 17258
},
{
"key": "旅游",
"doc_count": 10132
},
{
"key": "娱乐",
"doc_count": 8867
}
]
}
}
}
注：可参考官网https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/cardinality.html
2.sourceType字段为论坛的媒体名称聚合：
GET xiao-2018-4-1/Socials/_search
{
"size" : 0,
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"bool" : {
"must" : {
"term" : {
"sourceType" : "FORUM"
}
}
}
}
}
},
"aggs" : {
"per_count" : {
"terms" : {
"size" : 10000,
"field" : "website.keyword"
}
}
}
}
3.根据name字段聚合，并且得出每个分类下的最大阅读量：
GET xiao-2018-4-1/Socials/_search
{
"size" : 0,
"aggs" : {
"per_count" : {
"terms" : {
"size" : 10000,
"field" : "name"
},
"aggs" : {
"max_count" : {
"max" : {
"field" : "view"
}
}
}
}
}
}
stats：返回聚合分析后所有有关stat的指标。具体哪些是stat指标是ES定义的，共有5项。（参考：https://blog.csdn.net/zxjiayou1314/article/details/53741586）
{
"aggs" : {
"grades_stats" : { "stats" : { "field" : "grade" } }
}
}
执行结果：
{
"aggregations": {
"grades_stats": {
"count": 6,
"min": 60,
"max": 98,
"avg": 78.5,
"sum": 471
}
}
}
Extended Stats：返回聚合分析后所有指标
{
"aggs" : {
"grades_stats" : { "extended_stats" : { "field" : "grade" } }
}
}
执行结果：
{
"aggregations": {
"grade_stats": {
"count": 9,
"min": 72,
"max": 99,
"avg": 86,
"sum": 774,
# 平方和
"sum_of_squares": 67028,
# 方差
"variance": 51.55555555555556,
# 标准差
"std_deviation": 7.180219742846005,
#平均加/减两个标准差的区间，用于可视化你的数据方差
"std_deviation_bounds": {
"upper": 100.36043948569201,
"lower": 71.63956051430799
}
}
}
}
补充：一些常用聚合查询api（参考：https://blog.csdn.net/earthhour/article/details/79602809）
（1）统计某个字段的数量
ValueCountBuilder vcb= AggregationBuilders.count("count_uid").field("uid");
（2）去重统计某个字段的数量（有少量误差）
CardinalityBuilder cb= AggregationBuilders.cardinality("distinct_count_uid").field("uid");
（3）聚合过滤
FilterAggregationBuilder fab= AggregationBuilders.filter("uid_filter").filter(QueryBuilders.queryStringQuery("uid:001"));
（4）按某个字段分组
TermsBuilder tb= AggregationBuilders.terms("group_name").field("name");
（5）求和
SumBuilder sumBuilder= AggregationBuilders.sum("sum_price").field("price");
（6）求平均
AvgBuilder ab= AggregationBuilders.avg("avg_price").field("price");
（7）求最大值
MaxBuilder mb= AggregationBuilders.max("max_price").field("price");
（8）求最小值
MinBuilder min= AggregationBuilders.min("min_price").field("price");
（9）按日期间隔分组
DateHistogramBuilder dhb= AggregationBuilders.dateHistogram("dh").field("date");
（10）获取聚合里面的结果
TopHitsBuilder thb= AggregationBuilders.topHits("top_result");
（11）嵌套的聚合
NestedBuilder nb= AggregationBuilders.nested("negsted_path").path("quests");
（12）反转嵌套
AggregationBuilders.reverseNested("res_negsted").path("kps ");
4.查询平媒最近每天的日更量+有多少数据源（聚合结果去重排序）：
GET xiao-2018-4-1/News/_search
{
"size" : 0,
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"bool" : {
"must" : [
{
"term" : {
"mediaTname": "平媒"
}
},
{
"range": {
"pubDay": {
"gt": "2018-08-31",
"lt": "2018-09-09"
}
}
}
]
}
}
}
},
"aggs" : {
"all_interests" : {
"terms" : {
"field" : "pubDay",
"order" : { "distinct_mediaNameZh" : "desc" }
},
"aggs" : {
"distinct_mediaNameZh" : {
"cardinality" : {
"field" : "mediaNameZh"
}
}
}
}
}
}
结果：
{
"took": 1067,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 350,
"successful": 350,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 98312,
"max_score": 0,
"hits": []
},
"aggregations": {
"all_interests": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": 1536278400000,
"key_as_string": "2018-09-07",
"doc_count": 20946,
"distinct_mediaNameZh": {
"value": 389
}
},
{
"key": 1535932800000,
"key_as_string": "2018-09-03",
"doc_count": 14651,
"distinct_mediaNameZh": {
"value": 383
}
},
{
"key": 1536019200000,
"key_as_string": "2018-09-04",
"doc_count": 18325,
"distinct_mediaNameZh": {
"value": 381
}
},
{
"key": 1536192000000,
"key_as_string": "2018-09-06",
"doc_count": 20659,
"distinct_mediaNameZh": {
"value": 378
}
},
{
"key": 1536105600000,
"key_as_string": "2018-09-05",
"doc_count": 12752,
"distinct_mediaNameZh": {
"value": 321
}
},
{
"key": 1536364800000,
"key_as_string": "2018-09-08",
"doc_count": 8071,
"distinct_mediaNameZh": {
"value": 246
}
},
{
"key": 1535760000000,
"key_as_string": "2018-09-01",
"doc_count": 1706,
"distinct_mediaNameZh": {
"value": 147
}
},
{
"key": 1535846400000,
"key_as_string": "2018-09-02",
"doc_count": 1202,
"distinct_mediaNameZh": {
"value": 112
}
}
]
}
}
}
注：
1.根据查询到文档数量排序
"order" : { "_count" : "desc" }
api：
.order(Terms.Order.count(true));
2.根据聚合字段排序（让结果按pubDay字段排序，该字段类似"2018-08-24"）
"order" : { "_term" : "desc" }
api：
AggregationBuilder aggregationBuilder = AggregationBuilders.terms("timeinterval")
.script(new Script("String he=new SimpleDateFormat('HH').format(new Date(doc['timeHour'].value)); if(he.equals('01')){return he;}else{return null;}"))
.size(24).order(Terms.Order.term(false));
注意：(1)fase表示desc，true表示asc (2).script也可换成.field(“timeHour”)
3.根据子聚合结果排序
"order" : { "distinct_mediaNameZh" : "desc" }
api：
.order(Terms.Order.aggregation("distinct_mediaNameZh", true));
5.sourceType字段为论坛的媒体名称聚合：
（并且每个媒体名称取出一个文章的url链接）
GET xiao-2018-4-1/Socials/_search
{
"size" : 0,
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"bool" : {
"must" : {
"term" : {
"sourceType" : "FORUM"
}
}
}
}
}
},
"aggs" : {
"all_interests" : {
"terms" : {
"size" : 10000, //这个语句是没有问题，但是这么大的量扛不住（嵌套聚合导致处理的数据量指数型爆炸增加），总是报连接超时
"field" : "website.keyword"
},
"aggs" : {
"per_count" : { //这个字段名字随意取
"terms" : {
"size" : 1,
"field" : "url"
}
}
}
}
}
}
解决上面的性能问题（转换思路）：
参考官方文档：Top Hits Aggregation
GET xiao-2018-4-1/Socials/_search
{
"size" : 0,
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"bool" : {
"must" : {
"term" : {
"sourceType" : "FORUM"
}
}
}
}
}
},
"aggs" : {
"all_interests" : {
"terms" : {
"size" : 10000,
"field" : "website.keyword"
},
"aggs": {
"top_age": {
"top_hits": {
"_source": {
"includes": [
"url"
]
},
"size": 1,
"from" : 0
}
}
}
}
}
}
top_hits下面的选项：
size：每组显示的数据
from：要获取的第一个结果的偏移量。注意：这里是偏移量而不是第几页的意思！！！
sort：每组的排序
_source.includes：每组显示哪些属性值
注：后来想用“字段折叠”来实现的(参考：https://elasticsearch.cn/article/132)，但发现不能满足全部需求，只能满足“每个媒体名称取出一个文章的url链接”的需求，而不能满足“sourceType字段为论坛的媒体名称聚合”的需求从而无法得知聚合后的媒体名称的数量。看来这个字段折叠功能也只有在特定的场景下才适用啊。
全局桶：
GET xiao-2018-4-1/Socials/_search
{
"size" : 0,
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"bool" : {
"must" : {
"term" : {
"sourceType" : "FORUM"
}
}
}
}
}
},
"aggs" : {
"per_count": {
"terms" : { "field" : "website.keyword" }
},
"all": {
"global" : {},
"aggs" : {
"per_count": {
"terms" : { "field" : "website.keyword" }
}
}
}
}
}
可参考：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/_scoping_aggregations.html
合并查询语句：
{
"bool": {
"must": { "match": { "email": "business opportunity" }},
"should": [
{ "match": { "starred": true }},
{ "bool": {
"must": { "match": { "folder": "inbox" }},
"must_not": { "match": { "spam": true }}
}}
],
"minimum_should_match": 1
}
}
注：上面这个语句逻辑比较复杂需要好好思考一下（找出信件正文包含business opportunity的星标邮件，或者在收件箱正文包含business opportunity的非垃圾邮件），该列子来自官网https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/query-dsl-intro.html
返回指定的字段：
1.store：返回有newType字段数据的codeName和view的内容
GET mei_toutiao/_search
{
"stored_fields" : ["codeName", "view"],
"query":{
"exists": {
"field": "newType"
}
}
}
SearchRequestBuilder request = getTransportClient().prepareSearch(esProperties.getES_Index()).setTypes(type)
.setRouting(routing).storedFields(new String[] {"titleZh", "uuid"});
参考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-request-stored-fields.html
前提：mapping中相应的字段store参数为true
（参考https://blog.csdn.net/napoay/article/details/73100110?locationNum=9&fps=1#323-store）默认情况下，自动是被索引的也可以搜索，但是不存储，这也没关系，因为_source字段里面保存了一份原始文档。在某些情况下，store参数有意义，比如一个文档里面有title、date和超大的content字段，如果只想获取title和date，可以这样：
PUT my_index
{
"mappings": {
"my_type": {
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"store": true
},
"date": {
"type": "date",
"store": true
},
"content": {
"type": "text"
}
}
}
}
}
PUT my_index/my_type/1
{
"title": "Some short title",
"date": "2015-01-01",
"content": "A very long content field..."
}
GET my_index/_search
{
"stored_fields": [ "title", "date" ]
}
查询结果：
{
"took": 1,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1,
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "my_index",
"_type": "my_type",
"_id": "1",
"_score": 1,
"fields": {
"date": [
"2015-01-01T00:00:00.000Z"
],
"title": [
"Some short title"
]
}
}
]
}
}
Stored fields返回的总是数组，如果想返回原始字段，还是要从_source中取。
注意：在java代码中需要将field放在数组中，否则只会返回数组中的第一个
JSONObject hitJson = JSONObject.fromObject(hit.getFields());
String[] fields = [ "keywordsZh", "littleUrls"];
for (Object field : fields) {
if (hit.getFields().containsKey(field)) {
if (field.equals("keywordsZh")) {
@SuppressWarnings("unchecked")
List keywordsZh = (List) hitJson.getJSONObject(field.toString()).get("values");
json.put(field, keywordsZh);
// json.put(field, hitJson.getJSONObject(field.toString()).get("value")); // 只返回该数组的第一个值
}
}
}
2.返回一个指定的字段：
GET mei_toutiao/_search
{
"_source": "newType",
"query":{
"term": {
"uuid": "b6a0d42731c94db1a75383c192b5544a"
}
}
}
或者：
GET mei_toutiao/_search
{
"_source": {
"includes": "newType"
},
"query":{
"term": {
"uuid": "b6a0d42731c94db1a75383c192b5544a"
}
}
}
3.只返回newType和keywordsZh字段：
GET mei_toutiao/_search
{
"_source": [ "newType", "keywordsZh" ]
}
或者：
GET mei_toutiao/_search
{
"_source": {
"includes": [ "newType", "keywordsZh" ]
}
}
4.返回字段前缀名为t的：
GET mei_toutiao/_search
{
"_source": "t*"
}
5.返回除newType和keywordsZh字段的：
GET mei_toutiao/_search
{
"_source": {
"excludes": [ "newType", "keywordsZh" ]
}
}
参考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-request-source-filtering.html
SearchRequestBuilder request = getTransportClient().prepareSearch(esProperties.getES_Index()).setTypes(type)
.setRouting(routing).setFetchSource(new String[] {"titleZh", "uuid"} , null);
注：如果同时存在includes和excludes则取他两的交集