兀坐晴窗独饮茶

Elasticsearch7.x - REST 基础操作

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  - 范围查询
  - 组合+范围查询
  - 模糊查询
  - 单字排序
  - 多字段排序
  - 高亮查询
  - 分页查询
  - 聚合查询
  - State聚合
  - 桶聚合查询
- QA
- - failed to create query: Cannot search on field [age] since it is not indexed.

索引操作

创建索引

对比关系型数据库，创建索引就等同于创建数据库
在 Postman 中，向 ES 服务器发 **PUT **请求：http://127.0.0.1:9200/shopping

{
  "acknowledged"【响应结果】: true, # true 操作成功
  "shards_acknowledged"【分片结果】: true, # 分片操作成功
  "index"【索引名称】: "shopping"
}
# 注意：创建索引库的分片数默认 1 片，在 7.0.0 之前的 Elasticsearch 版本中，默认 5 片

如果重复添加索引，会返回错误信息

查看所有索引

在 Postman 中，向 ES 服务器发 **GET **请求：http://127.0.0.1:9200/_cat/indices?v
:::warning
这里请求路径中的_cat 表示查看的意思，indices 表示索引，所以整体含义就是查看当前 ES
服务器中的所有索引，就好像 MySQL 中的 show tables 的感觉，服务器响应结果如下
:::

查看单个索引

在 Postman 中，向 ES 服务器发 **GET **请求：http://127.0.0.1:9200/shopping
查看索引向 ES 服务器发送的请求路径和创建索引是一致的。但是 HTTP 方法不一致。这里
可以体会一下 RESTful 的意义，
请求后，服务器响应结果如下：

{
   "shopping"【索引名】: { 
     "aliases"【别名】: {},
     "mappings"【映射】: {},
     "settings"【设置】: {
     "index"【设置 - 索引】: {
     "creation_date"【设置 - 索引 - 创建时间】: "1614265373911",
     "number_of_shards"【设置 - 索引 - 主分片数量】: "1",
     "number_of_replicas"【设置 - 索引 - 副分片数量】: "1",
     "uuid"【设置 - 索引 - 唯一标识】: "eI5wemRERTumxGCc1bAk2A",
     "version"【设置 - 索引 - 版本】: {
     "created": "7080099"
   },
 	"provided_name"【设置 - 索引 - 名称】: "shopping"
 	}	
 }
 }
}

删除索引

在 Postman 中，向 ES 服务器发 **DELETE **请求：http://127.0.0.1:9200/shopping

重新访问索引时，服务器返回响应：索引不存在

文档操作

创建文档

索引已经创建好了，接下来我们来创建文档，并添加数据。这里的文档可以类比为关系型数
据库中的表数据，添加的数据格式为 JSON 格式
在 Postman 中，向 ES 服务器发 **POST 请求：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc **
请求体内容为：

{
 "title":"小米手机",
 "category":"小米",
 "images":"http://www.gulixueyuan.com/xm.jpg",
 "price":3999.00
}

此处发送请求的方式必须为 POST，不能是 PUT，否则会发生错误

 {
    "_index"【索引】: "shopping",
    "_type"【类型-文档】: "_doc",
    "_id"【唯一标识】: "Xhsa2ncBlvF_7lxyCE9G", #可以类比为 MySQL 中的主键，随机生成
    "_version"【版本】: 1,
    "result"【结果】: "created", #这里的 create 表示创建成功
    "_shards"【分片】: {
        "total"【分片 - 总数】: 2,
        "successful"【分片 - 成功】: 1,
        "failed"【分片 - 失败】: 0
    },
    "_seq_no": 0,
    "_primary_term": 1
}

上面的数据创建后，由于没有指定数据唯一性标识（ID），默认情况下，ES 服务器会随机
生成一个。
如果想要自定义唯一性标识，需要在创建时指定：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/**1**

查看文档

查看文档时，需要指明文档的唯一性标识，类似于 MySQL 中数据的主键查询
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1

修改文档

和新增文档一样，输入相同的 URL 地址请求，如果请求体变化，会将原有的数据内容覆盖
在 Postman 中，向 ES 服务器发 **POST **请求：http://127.0.0.1:9200/shopping**/_doc/1**

{
 "title":"华为手机",
 "category":"华为",
 "images":"http://www.gulixueyuan.com/hw.jpg",
 "price":4999.00
}

修改字段

修改数据时，也可以只修改某一给条数据的局部信息
在 Postman 中，向 ES 服务器发 **POST **请求：http://127.0.0.1:9200/shopping/**_update/1 **
请求体内容为：

{ 
 "doc": {
 "price":3000.00
 } 
}

根据唯一性标识，查询文档数据，文档数据已经更新

删除文档

删除一个文档不会立即从磁盘上移除，它只是被标记成已删除（逻辑删除）。
在 Postman 中，向 ES 服务器发 **DELETE **请求：http://127.0.0.1:9200/shopping**/_doc/1**

删除后再查询当前文档信息

如果删除一个并不存在的文档

“result”【结果】: “not_found”, # not_found 表示未查找到

条件删除文档

一般删除数据都是根据文档的唯一性标识进行删除，实际操作时，也可以根据条件对多条数
据进行删除
首先分别增加多条数据:

{
 "title":"小米手机",
 "category":"小米",
 "images":"http://www.gulixueyuan.com/xm.jpg",
 "price":4000.00
}
{
 "title":"华为手机",
 "category":"华为",
 "images":"http://www.gulixueyuan.com/hw.jpg",
 "price":4000.00
}

向 ES 服务器发 POST 请求：http://127.0.0.1:9200/shopping/_delete_by_query

{
 "query":{
   "match":{
   "price":4000.00
   }
 }
}

删除成功后，服务器响应结果：

映射操作

有了索引库，等于有了数据库中的 database。接下来就需要建索引库(index)中的映射了，类似于数据库(database)中的表结构(table)。
创建数据库表需要设置字段名称，类型，长度，约束等；索引库也一样，需要知道这个类型
下有哪些字段，每个字段有哪些约束信息，这就叫做映射(mapping)。

创建映射

注意: 需要先创建索引
在 Postman 中，向 ES 服务器发 PUT 请求：http://127.0.0.1:9200/student/_mapping

{
    "properties": {
        "name": {
            "type": "text",
            "index": true
        },
        "sex": {
            "type": "text",
            "index": true
        },
        "age": {
            "type": "long",
            "index": true
        }
    }
}

映射数据说明：
字段名：任意填写，下面指定许多属性，例如：title、subtitle、images、price
type：类型，Elasticsearch 中支持的数据类型非常丰富，说几个关键的：

String 类型，又分两种：
- text：可分词
- keyword：不可分词，数据会作为完整字段进行匹配
Numerical：数值类型，分两类
- 基本数据类型：long、integer、short、byte、double、float、half_float
- 浮点数的高精度类型：scaled_float
Date：日期类型
Array：数组类型
Object：对象
index：是否索引，默认为 true，也就是说你不进行任何配置，所有字段都会被索引。
- true：字段会被索引，则可以用来进行搜索
- false：字段不会被索引，不能用来搜索
store：是否将数据进行独立存储，默认为 false
- 原始的文本会存储在_source 里面，默认情况下其他提取出来的字段都不是独立存储的，是从_source 里面提取出来的。当然你也可以独立的存储某个字段，只要设置 “store”: true 即可，获取独立存储的字段要比从_source 中解析快得多，但是也会占用更多的空间，所以要根据实际业务需求来设置。
analyzer：分词器，这里的 ik_max_word 即使用 ik 分词器,后面会有专门的章节学习

查看映射

在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求：http://127.0.0.1:9200/student/_mapping

索引映射关联

在 Postman 中，向 ES 服务器发 **PUT **请求：http://127.0.0.1:9200/student1

高级查询

Elasticsearch 提供了基于 JSON 提供完整的查询 DSL 来定义查询
定义数据 :

# POST /student/_doc/1001
{
"name":"zhangsan",
"nickname":"zhangsan",
 "sex":"男",
 "age":30
}
# POST /student/_doc/1002
{
"name":"lisi",
"nickname":"lisi",
 "sex":"男",
 "age":20
}
# POST /student/_doc/1003
{
"name":"wangwu",
 "nickname":"wangwu",
 "sex":"女",
 "age":40
}
# POST /student/_doc/1004
{
"name":"zhangsan1",
"nickname":"zhangsan1",
 "sex":"女",
 "age":50
}
# POST /student/_doc/1005
{
"name":"zhangsan2",
"nickname":"zhangsan2",
 "sex":"女",
 "age":30
}

查询所有文档

在 Postman 中，向 ES 服务器发 **GET **请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
"query": {
 "match_all": {}
 }
}
# "query"：这里的 query 代表一个查询对象，里面可以有不同的查询属性
# "match_all"：查询类型，例如：match_all(代表查询所有)， match，term ， range 等等
# {查询条件}：查询条件会根据类型的不同，写法也有差异

{
	"took": 791,
	"timed_out": false,
	"_shards": {
		"total": 1,
		"successful": 1,
		"skipped": 0,
		"failed": 0
	},
	"hits": {
		"total": {
			"value": 5,
			"relation": "eq"
		},
		"max_score": 1,
		"hits": [
			{
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1001",
				"_score": 1,
				"_source": {
					"name": "zhangsan",
					"nickname": "zhangsan",
					"sex": "男",
					"age": 30
				}
			},
			{
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1002",
				"_score": 1,
				"_source": {
					"name": "lisi",
					"nickname": "lisi",
					"sex": "男",
					"age": 20
				}
			},
			{
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1003",
				"_score": 1,
				"_source": {
					"name": "wangwu",
					"nickname": "wangwu",
					"sex": "女",
					"age": 40
				}
			},
			{
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1004",
				"_score": 1,
				"_source": {
					"name": "zhangsan1",
					"nickname": "zhangsan1",
					"sex": "女",
					"age": 50
				}
			},
			{
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1005",
				"_score": 1,
				"_source": {
					"name": "zhangsan2",
					"nickname": "zhangsan2",
					"sex": "女",
					"age": 30
				}
			}
		]
	}
}

匹配查询

match 匹配类型查询，会把查询条件进行分词，然后进行查询，多个词条之间是 or 的关系
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "query": {
        "match": {
            "name": "zhangsan"
        }
    }
}

执行结果

{
	"took": 3,
	"timed_out": false,
	"_shards": {
		"total": 1,
		"successful": 1,
		"skipped": 0,
		"failed": 0
	},
	"hits": {
		"total": {
			"value": 1,
			"relation": "eq"
		},
		"max_score": 1.3862942,
		"hits": [
			{
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1001",
				"_score": 1.3862942,
				"_source": {
					"name": "zhangsan",
					"nickname": "zhangsan",
					"sex": "男",
					"age": 30
				}
			}
		]
	}
}

字段匹配查询

multi_match 与 match 类似，不同的是它可以在多个字段中查询。
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
 "query": {
 "multi_match": {
 "query": "zhangsan",
 "fields": ["name","nickname"]
 }
 }
}

执行结果如下

{
	"took": 8,
	"timed_out": false,
	"_shards": {
		"total": 1,
		"successful": 1,
		"skipped": 0,
		"failed": 0
	},
	"hits": {
		"total": {
			"value": 1,
			"relation": "eq"
		},
		"max_score": 1.3862942,
		"hits": [
			{
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1001",
				"_score": 1.3862942,
				"_source": {
					"name": "zhangsan",
					"nickname": "zhangsan",
					"sex": "男",
					"age": 30
				}
			}
		]
	}
}

关键字精确查询

term 查询，精确的关键词匹配查询，不对查询条件进行分词。
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "query": {
        "term": {
            "name": {
                "value": "zhangsan"
            }
        }
    }
}

执行结果如下

{
	"took": 4,
	"timed_out": false,
	"_shards": {
		"total": 1,
		"successful": 1,
		"skipped": 0,
		"failed": 0
	},
	"hits": {
		"total": {
			"value": 1,
			"relation": "eq"
		},
		"max_score": 1.3862942,
		"hits": [
			{
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1001",
				"_score": 1.3862942,
				"_source": {
					"name": "zhangsan",
					"nickname": "zhangsan",
					"sex": "男",
					"age": 30
				}
			}
		]
	}
}

多关键字精确查询

terms 查询和 term 查询一样，但它允许你指定多值进行匹配。
如果这个字段包含了指定值中的任何一个值，那么这个文档满足条件，类似于 mysql 的 in
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "query": {
        "terms": {
            "name": [
                "zhangsan",
                "lisi"
            ]
        }
    }
}

执行结果

{
	"took": 12,
	"timed_out": false,
	"_shards": {
		"total": 1,
		"successful": 1,
		"skipped": 0,
		"failed": 0
	},
	"hits": {
		"total": {
			"value": 2,
			"relation": "eq"
		},
		"max_score": 1,
		"hits": [
			{
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1001",
				"_score": 1,
				"_source": {
					"name": "zhangsan",
					"nickname": "zhangsan",
					"sex": "男",
					"age": 30
				}
			},
			{
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1002",
				"_score": 1,
				"_source": {
					"name": "lisi",
					"nickname": "lisi",
					"sex": "男",
					"age": 20
				}
			}
		]
	}
}

指定查询字段

默认情况下，Elasticsearch 在搜索的结果中，会把文档中保存在_source 的所有字段都返回。
如果我们只想获取其中的部分字段，我们可以添加_source 的过滤
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
   "_source": ["name","nickname"], 
   "query": {
     "terms": {
       "nickname": ["zhangsan"]
     }
   }
}

执行结果如下 :

{
	"took": 18,
	"timed_out": false,
	"_shards": {
		"total": 1,
		"successful": 1,
		"skipped": 0,
		"failed": 0
	},
	"hits": {
		"total": {
			"value": 1,
			"relation": "eq"
		},
		"max_score": 1,
		"hits": [
			{
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1001",
				"_score": 1,
				"_source": {
					"name": "zhangsan",
					"nickname": "zhangsan"
				}
			}
		]
	}
}

过滤字段

我们也可以通过:

includes：来指定想要显示的字段
excludes：来指定不想要显示的字段

在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "_source": {
        "includes": [
            "name",
            "nickname"
        ]
    },
    "query": {
        "terms": {
            "nickname": [
                "zhangsan"
            ]
        }
    }
}

执行结果如下

{
	"took": 2,
	"timed_out": false,
	"_shards": {
		"total": 1,
		"successful": 1,
		"skipped": 0,
		"failed": 0
	},
	"hits": {
		"total": {
			"value": 1,
			"relation": "eq"
		},
		"max_score": 1,
		"hits": [
			{
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1001",
				"_score": 1,
				"_source": {
					"name": "zhangsan",
					"nickname": "zhangsan"
				}
			}
		]
	}
}

在 Postman 中，向 ES 服务器发 **GET **请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "_source": {
        "excludes": [
            "name",
            "nickname"
        ]
    },
    "query": {
        "terms": {
            "nickname": [
                "zhangsan"
            ]
        }
    }
}

执行结果如下 :

{
	"took": 1,
	"timed_out": false,
	"_shards": {
		"total": 1,
		"successful": 1,
		"skipped": 0,
		"failed": 0
	},
	"hits": {
		"total": {
			"value": 1,
			"relation": "eq"
		},
		"max_score": 1,
		"hits": [
			{
        
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1001",
				"_score": 1,
				"_source": {
					"sex": "男",
					"age": 30
				}
			}
		]
	}
}

组合查询

bool把各种其它查询通过must（必须）、must_not（必须不）、should（应该）的方
式进行组合
在 Postman 中，向 ES 服务器发 **GET **请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {
                    "match": {
                        "name": "zhangsan"
                    }
                }
            ],
            "must_not": [
                {
                    "match": {
                        "age": "40"
                    }
                }
            ],
            "should": [
                {
                    "match": {
                        "sex": "男"
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

执行结果如下 :

{
	"took": 238,
	"timed_out": false,
	"_shards": {
		"total": 1,
		"successful": 1,
		"skipped": 0,
		"failed": 0
	},
	"hits": {
		"total": {
			"value": 1,
			"relation": "eq"
		},
		"max_score": 2.261763,
		"hits": [
			{
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1001",
				"_score": 2.261763,
				"_source": {
					"name": "zhangsan",
					"nickname": "zhangsan",
					"sex": "男",
					"age": 30
				}
			}
		]
	}
}

范围查询

range 查询找出那些落在指定区间内的数字或者时间。range 查询允许以下字符

在 Postman 中，向 ES 服务器发 **GET **请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "query": {
        "range": {
            "age": {
                "gte": 30,
                "lte": 35
            }
        }
    }
}

查询年龄范围在 30 ~ 35 :

{
	"took": 7,
	"timed_out": false,
	"_shards": {
		"total": 1,
		"successful": 1,
		"skipped": 0,
		"failed": 0
	},
	"hits": {
		"total": {
			"value": 2,
			"relation": "eq"
		},
		"max_score": 1,
		"hits": [
			{
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1001",
				"_score": 1,
				"_source": {
					"name": "zhangsan",
					"nickname": "zhangsan",
					"sex": "男",
					"age": 30
				}
			},
			{
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1005",
				"_score": 1,
				"_source": {
					"name": "zhangsan2",
					"nickname": "zhangsan2",
					"sex": "女",
					"age": 30
				}
			}
		]
	}
}

组合+范围查询

在 Postman 中，向 ES 服务器发 **GET **请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

查询结果 :

{
	"took": 6,
	"timed_out": false,
	"_shards": {
		"total": 1,
		"successful": 1,
		"skipped": 0,
		"failed": 0
	},
	"hits": {
		"total": {
			"value": 1,
			"relation": "eq"
		},
		"max_score": 1.8754687,
		"hits": [
			{
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1001",
				"_score": 1.8754687,
				"_source": {
					"name": "zhangsan",
					"nickname": "zhangsan",
					"sex": "男",
					"age": 30
				}
			}
		]
	}
}

模糊查询

返回包含与搜索字词相似的字词的文档。
编辑距离是将一个术语转换为另一个术语所需的一个字符更改的次数。这些更改可以包括

更改字符（box → fox）
删除字符（black → lack）
插入字符（sic → sick）
转置两个相邻字符（act → cat）

为了找到相似的术语，fuzzy 查询会在指定的编辑距离内创建一组搜索词的所有可能的变体
或扩展。然后查询返回每个扩展的完全匹配。
**通过 fuzziness 修改编辑距离。一般使用默认值 AUTO，根据术语的长度生成编辑距离。 **
在 Postman 中，向 ES 服务器发 **GET **请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "query": {
        "fuzzy": {
            "name": {
                "value": "zhangsan"
            }
        }
    }
}

执行结果

{
	"took": 7,
	"timed_out": false,
	"_shards": {
		"total": 1,
		"successful": 1,
		"skipped": 0,
		"failed": 0
	},
	"hits": {
		"total": {
			"value": 3,
			"relation": "eq"
		},
		"max_score": 1.3862942,
		"hits": [
			{
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1001",
				"_score": 1.3862942,
				"_source": {
					"name": "zhangsan",
					"nickname": "zhangsan",
					"sex": "男",
					"age": 30
				}
			},
			{
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1004",
				"_score": 1.2130076,
				"_source": {
					"name": "zhangsan1",
					"nickname": "zhangsan1",
					"sex": "女",
					"age": 50
				}
			},
			{
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1005",
				"_score": 1.2130076,
				"_source": {
					"name": "zhangsan2",
					"nickname": "zhangsan2",
					"sex": "女",
					"age": 30
				}
			}
		]
	}
}

在 Postman 中，向 ES 服务器发 **GET **请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "query": {
        "fuzzy": {
            "name": {
                "value": "zhangsan",
                "fuzziness": 2
            }
        }
    }
}

执行结果如下 :

{
	"took": 3,
	"timed_out": false,
	"_shards": {
		"total": 1,
		"successful": 1,
		"skipped": 0,
		"failed": 0
	},
	"hits": {
		"total": {
			"value": 3,
			"relation": "eq"
		},
		"max_score": 1.3862942,
		"hits": [
			{
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1001",
				"_score": 1.3862942,
				"_source": {
					"name": "zhangsan",
					"nickname": "zhangsan",
					"sex": "男",
					"age": 30
				}
			},
			{
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1004",
				"_score": 1.2130076,
				"_source": {
					"name": "zhangsan1",
					"nickname": "zhangsan1",
					"sex": "女",
					"age": 50
				}
			},
			{
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1005",
				"_score": 1.2130076,
				"_source": {
					"name": "zhangsan2",
					"nickname": "zhangsan2",
					"sex": "女",
					"age": 30
				}
			}
		]
	}
}

单字排序

sort 可以让我们按照不同的字段进行排序，并且通过 order 指定排序的方式。desc 降序，asc
升序。
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "query": {
        "match": {
            "name": "zhangsan"
        }
    },
    "sort": [
        {
            "age": {
                "order": "desc"
            }
        }
    ]
}

执行结果如下

{
	"took": 1,
	"timed_out": false,
	"_shards": {
		"total": 1,
		"successful": 1,
		"skipped": 0,
		"failed": 0
	},
	"hits": {
		"total": {
			"value": 5,
			"relation": "eq"
		},
		"max_score": null,
		"hits": [
			{
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1004",
				"_score": null,
				"_source": {
					"name": "zhangsan1",
					"nickname": "zhangsan1",
					"sex": "女",
					"age": 50
				},
				"sort": [
					50
				]
			},
			{
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1003",
				"_score": null,
				"_source": {
					"name": "wangwu",
					"nickname": "wangwu",
					"sex": "女",
					"age": 40
				},
				"sort": [
					40
				]
			},
			{
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1001",
				"_score": null,
				"_source": {
					"name": "zhangsan",
					"nickname": "zhangsan",
					"sex": "男",
					"age": 30
				},
				"sort": [
					30
				]
			},
			{
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1005",
				"_score": null,
				"_source": {
					"name": "zhangsan2",
					"nickname": "zhangsan2",
					"sex": "女",
					"age": 30
				},
				"sort": [
					30
				]
			},
			{
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1002",
				"_score": null,
				"_source": {
					"name": "lisi",
					"nickname": "lisi",
					"sex": "男",
					"age": 20
				},
				"sort": [
					20
				]
			}
		]
	}
}

多字段排序

假定我们想要结合使用 age 和 _score 进行查询，并且匹配的结果首先按照年龄排序，然后
按照相关性得分排序
在 Postman 中，向 ES 服务器发 **GET **请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "sort": [
        {
            "age": {
                "order": "desc"
            }
        },
        {
            "_score": {
                "order": "desc"
            }
        }
    ]
}

执行结果

{
	"took": 3,
	"timed_out": false,
	"_shards": {
		"total": 1,
		"successful": 1,
		"skipped": 0,
		"failed": 0
	},
	"hits": {
		"total": {
			"value": 5,
			"relation": "eq"
		},
		"max_score": null,
		"hits": [
			{
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1004",
				"_score": 1,
				"_source": {
					"name": "zhangsan1",
					"nickname": "zhangsan1",
					"sex": "女",
					"age": 50
				},
				"sort": [
					50,
					1
				]
			},
			{
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1003",
				"_score": 1,
				"_source": {
					"name": "wangwu",
					"nickname": "wangwu",
					"sex": "女",
					"age": 40
				},
				"sort": [
					40,
					1
				]
			},
			{
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1001",
				"_score": 1,
				"_source": {
					"name": "zhangsan",
					"nickname": "zhangsan",
					"sex": "男",
					"age": 30
				},
				"sort": [
					30,
					1
				]
			},
			{
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1005",
				"_score": 1,
				"_source": {
					"name": "zhangsan2",
					"nickname": "zhangsan2",
					"sex": "女",
					"age": 30
				},
				"sort": [
					30,
					1
				]
			},
			{
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1002",
				"_score": 1,
				"_source": {
					"name": "lisi",
					"nickname": "lisi",
					"sex": "男",
					"age": 20
				},
				"sort": [
					20,
					1
				]
			}
		]
	}
}

高亮查询

在进行关键字搜索时，搜索出的内容中的关键字会显示不同的颜色，称之为高亮。

Elasticsearch 可以对查询内容中的关键字部分，进行标签和样式(高亮)的设置。
在使用 match 查询的同时，加上一个 highlight 属性：

pre_tags：前置标签
post_tags：后置标签
fields：需要高亮的字段
title：这里声明 title 字段需要高亮，后面可以为这个字段设置特有配置，也可以空

在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "query": {
        "match": {
            "name": "zhangsan"
        }
    },
    "highlight": {
        "pre_tags": "",
        "post_tags": "",
        "fields": {
            "name": {}
        }
    }
}

执行结果

{
	"took": 1,
	"timed_out": false,
	"_shards": {
		"total": 1,
		"successful": 1,
		"skipped": 0,
		"failed": 0
	},
	"hits": {
		"total": {
			"value": 1,
			"relation": "eq"
		},
		"max_score": 1.3862942,
		"hits": [
			{
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1001",
				"_score": 1.3862942,
				"_source": {
					"name": "zhangsan",
					"nickname": "zhangsan",
					"sex": "男",
					"age": 30
				},
				"highlight": {
					"name": [
						"zhangsan"
					]
				}
			}
		]
	}
}

分页查询

from：当前页的起始索引，默认从 0 开始。 from = (pageNum - 1) * size
size：每页显示多少条
在 Postman 中，向 ES 服务器发 **GET **请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "sort": [
        {
            "age": {
                "order": "desc"
            }
        }
    ],
    "from": 0,
    "size": 2
}

执行结果

{
	"took": 2,
	"timed_out": false,
	"_shards": {
		"total": 1,
		"successful": 1,
		"skipped": 0,
		"failed": 0
	},
	"hits": {
		"total": {
			"value": 5,
			"relation": "eq"
		},
		"max_score": null,
		"hits": [
			{
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1004",
				"_score": null,
				"_source": {
					"name": "zhangsan1",
					"nickname": "zhangsan1",
					"sex": "女",
					"age": 50
				},
				"sort": [
					50
				]
			},
			{
				"_index": "student",
				"_type": "_doc",
				"_id": "1003",
				"_score": null,
				"_source": {
					"name": "wangwu",
					"nickname": "wangwu",
					"sex": "女",
					"age": 40
				},
				"sort": [
					40
				]
			}
		]
	}
}

聚合查询

聚合允许使用者对 es 文档进行统计分析，类似与关系型数据库中的 group by，当然还有很
多其他的聚合，例如取最大值、平均值等等。
对某个字段取最大值 max
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "aggs": {
        "max_age": {
            "max": {
                "field": "age"
            }
        }
    },
    "size": 0
}

**对某个字段取最小值 min **
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "aggs": {
        "min_age": {
            "min": {
                "field": "age"
            }
        }
    },
    "size": 0
}

对某个字段求和 sum
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "aggs": {
        "sum_age": {
            "sum": {
                "field": "age"
            }
        }
    },
    "size": 0
}

对某个字段取平均值 avg
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "aggs": {
        "avg_age": {
            "avg": {
                "field": "age"
            }
        }
    },
    "size": 0
}

对某个字段的值进行去重之后再取总数
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "aggs": {
        "avg_age": {
            "avg": {
                "field": "age"
            }
        }
    },
    "size": 0
}

State聚合

stats 聚合，对某个字段一次性返回 count，max，min，avg 和 sum 五个指标
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "aggs": {
        "stats_age": {
            "stats": {
                "field": "age"
            }
        }
    },
    "size": 0
}

桶聚合查询

桶聚和相当于 sql 中的 group by 语句
terms 聚合，分组统计
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "aggs": {
        "age_groupby": {
            "terms": {
                "field": "age"
            }
        }
    },
    "size": 0
}

在 terms 分组下再进行聚合
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "aggs": {
        "age_groupby": {
            "terms": {
                "field": "age"
            },
            "aggs": {
                "sum_age": {
                    "sum": {
                        "field": "age"
                    }
                }
            }
        }
    },
    "size": 0
}

分组求年龄和执行结果

{
	"took": 5,
	"timed_out": false,
	"_shards": {
		"total": 1,
		"successful": 1,
		"skipped": 0,
		"failed": 0
	},
	"hits": {
		"total": {
			"value": 5,
			"relation": "eq"
		},
		"max_score": null,
		"hits": []
	},
	"aggregations": {
		"age_groupby": {
			"doc_count_error_upper_bound": 0,
			"sum_other_doc_count": 0,
			"buckets": [
				{
					"key": 30,
					"doc_count": 2,
					"sum_age": {
						"value": 60
					}
				},
				{
					"key": 20,
					"doc_count": 1,
					"sum_age": {
						"value": 20
					}
				},
				{
					"key": 40,
					"doc_count": 1,
					"sum_age": {
						"value": 40
					}
				},
				{
					"key": 50,
					"doc_count": 1,
					"sum_age": {
						"value": 50
					}
				}
			]
		}
	}
}

QA

failed to create query: Cannot search on field [age] since it is not indexed.

{
	"error": {
		"root_cause": [
			{
				"type": "query_shard_exception",
				"reason": "failed to create query: Cannot search on field [age] since it is not indexed.",
				"index_uuid": "TVDw9Y2TSkyVrSSr3YfAug",
				"index": "student"
			}
		],
		"type": "search_phase_execution_exception",
		"reason": "all shards failed",
		"phase": "query",
		"grouped": true,
		"failed_shards": [
			{
				"shard": 0,
				"index": "student",
				"node": "TKF8MSkJRCW3XVne72ASkQ",
				"reason": {
					"type": "query_shard_exception",
					"reason": "failed to create query: Cannot search on field [age] since it is not indexed.",
					"index_uuid": "TVDw9Y2TSkyVrSSr3YfAug",
					"index": "student",
					"caused_by": {
						"type": "illegal_argument_exception",
						"reason": "Cannot search on field [age] since it is not indexed."
					}
				}
			}
		]
	},
	"status": 400
}

如果索引映射已经存在, 就必须删除索引, 索引映射无法修改和删除

添加映射 , 开启 age 的索引

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2019-08-08 65454
东莞家庭聚会出行旅游去哪里玩住？想起来有很久没有和家里人聚会啦，这次组织家人来到威廉古堡别墅轰趴，一大家子27个人，在别墅订了一天办，玩的非常的开心，小孩子玩游戏机，也很放心不会丢，我们就在唱歌、打麻将、打桌球一系列的活动，还准备小次等小孩生日在别墅举办，还可以给孩子做一个生日的策划
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MYSQL面试系列-0417.关于redolog和binlog的刷盘机制、redolog、undolog作用、GTID是做什么的？innodb_flush_log_at_trx_commit及sync_binlog参数意义双117.1innodb_flush_log_at_trx_commit该变量定义了InnoDB在每次事务提交时，如何处理未刷入（flush）的重做日志信息（redolog）。它
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node.js学习实操及笔记温故node.js，node.js学习实操过程及笔记~node.js学习视频node.js官网node.js中文网实操笔记githubcsdn笔记为什么学node.js可以让别人访问我们编写的网页为后续的框架学习打下基础，三大框架vuereactangular离不开node.jsnode.js是什么官网：node.js是一个开源的、跨平台的运行JavaScript的运行
数据仓库——维度表一致性墨染丶eye 背诵数据仓库
数据仓库基础笔记思维导图已经整理完毕，完整连接为：数据仓库基础知识笔记思维导图维度一致性问题从逻辑层面来看，当一系列星型模型共享一组公共维度时，所涉及的维度称为一致性维度。当维度表存在不一致时，短期的成功难以弥补长期的错误。维度时确保不同过程中信息集成起来实现横向钻取货活动的关键。造成横向钻取失败的原因维度结构的差别，因为维度的差别，分析工作涉及的领域从简单到复杂，但是都是通过复杂的报表来弥补设计
Redis系列：Geo 类型赋能亿级地图位置计算 Ly768768 redis bootstrap 数据库
1前言我们在篇深刻理解高性能Redis的本质的时候就介绍过Redis的几种基本数据结构，它是基于不同业务场景而设计的：动态字符串(REDIS_STRING)：整数(REDIS_ENCODING_INT)、字符串(REDIS_ENCODING_RAW)双端列表(REDIS_ENCODING_LINKEDLIST)压缩列表(REDIS_ENCODING_ZIPLIST)跳跃表(REDIS_ENCODI
Faiss：高效相似性搜索与聚类的利器网络·魚大数据 faiss
Faiss是一个针对大规模向量集合的相似性搜索库，由FacebookAIResearch开发。它提供了一系列高效的算法和数据结构，用于加速向量之间的相似性搜索，特别是在大规模数据集上。本文将介绍Faiss的原理、核心功能以及如何在实际项目中使用它。Faiss原理：近似最近邻搜索：Faiss的核心功能之一是近似最近邻搜索，它能够高效地在大规模数据集中找到与给定查询向量最相似的向量。这种搜索是近似的，
果然只有离职的时候，才有人敢说真话！ return2ok
今天公司出了神贴。今天中午吃饭，同事问我看了论坛上的神贴了吗？什么帖子？我问。同事显得很惊讶，你居然没看，现在那个帖子可能会成为年度最佳帖子。这么厉害？我等不及了，饭没吃完就快速的奔向办公室，打开公司论坛，我要一睹这个帖子的神奇。写这帖子的童鞋胆儿真肥。这哪里是一个帖子，这是很多个帖子，组成了一个系列。某人从公司文化、管理、人事、项目管理等多个方面分析了公司的概况，并抨击了公司的各种弊端，并提出了
nosql数据库技术与应用知识点皆过客，揽星河 NoSQL nosql 数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库
Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
ES聚合分析原理与代码实例讲解光剑书架上的书大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据 AIGC AGI LLM Java Python 架构设计 Agent 程序员实现财富自由
ES聚合分析原理与代码实例讲解1.背景介绍1.1问题的由来在大规模数据分析场景中，特别是在使用Elasticsearch（ES）进行数据存储和检索时，聚合分析成为了一个至关重要的功能。聚合分析允许用户对数据集进行细分和分组，以便深入探索数据的结构和模式。这在诸如实时监控、日志分析、业务洞察等领域具有广泛的应用。1.2研究现状目前，ES聚合分析已经成为现代大数据平台的核心组件之一。它支持多种类型的聚
Java 重写(Override)与重载(Overload) 叨唧唧的
Java重写(Override)与重载(Overload)重写(Override)重写是子类对父类的允许访问的方法的实现过程进行重新编写,返回值和形参都不能改变。即外壳不变，核心重写！重写的好处在于子类可以根据需要，定义特定于自己的行为。也就是说子类能够根据需要实现父类的方法。重写方法不能抛出新的检查异常或者比被重写方法申明更加宽泛的异常。例如：父类的一个方法申明了一个检查异常IOExceptio
简单了解 JVM 记得开心一点啊 jvm
目录♫什么是JVM♫JVM的运行流程♫JVM运行时数据区♪虚拟机栈♪本地方法栈♪堆♪程序计数器♪方法区/元数据区♫类加载的过程♫双亲委派模型♫垃圾回收机制♫什么是JVMJVM是JavaVirtualMachine的简称，意为Java虚拟机。虚拟机是指通过软件模拟的具有完整硬件功能的、运行在一个完全隔离的环境中的完整计算机系统（如：JVM、VMwave、VirtualBox）。JVM和其他两个虚拟机
1分钟解决 -bash: mvn: command not found，在Centos 7中安装Maven Energet!c 开发语言
1分钟解决-bash:mvn:commandnotfound，在Centos7中安装Maven检查Java环境1下载Maven2解压Maven3配置环境变量4验证安装5常见问题与注意事项6总结检查Java环境Maven依赖Java环境，请确保系统已经安装了Java并配置了环境变量。可以通过以下命令检查：java-version如果未安装，请先安装Java。1下载Maven从官网下载：前往Apach
Java企业面试题3 马龙强_ java
1.break和continue的作用(智*图)break：用于完全退出一个循环（如for,while）或一个switch语句。当在循环体内遇到break语句时，程序会立即跳出当前循环体，继续执行循环之后的代码。continue：用于跳过当前循环体中剩余的部分，并开始下一次循环。如果是在for循环中使用continue，则会直接进行条件判断以决定是否执行下一轮循环。2.if分支语句和switch分
JVM、JRE和 JDK：理解Java开发的三大核心组件 Y雨何时停T Java java
Java是一门跨平台的编程语言，它的成功离不开背后强大的运行环境与开发工具的支持。在Java的生态中，JVM（Java虚拟机）、JRE（Java运行时环境）和JDK（Java开发工具包）是三个至关重要的核心组件。本文将探讨JVM、JDK和JRE的区别，帮助你更好地理解Java的运行机制。1.JVM：Java虚拟机（JavaVirtualMachine）什么是JVM？JVM，即Java虚拟机，是Ja
红手套节马小媛为中国城市环卫者公益发声：今天我手红疏狂君
#红手套节#公益活动，线头公益以及同多方资源的共同努力我们邀请到了线头公益大使马小媛马小媛，1993年5月3日出生于江苏省南京市，中国内地新生代女演员。2015年马小媛参演网剧《余罪》，饰演警校校花安嘉璐的闺蜜。2016年马小媛主演系列电影《丽人保镖》中女一号林欢馨，正式出道。此后，马小媛陆续接演了电视剧《警花与警犬2》，在网剧《你美丽李美丽》中担任女主角李美丽。拂晓，当你还在睡梦中时，这座城跟你
Java面试题精选：消息队列(二) 芒果不是芒 Java面试题精选 java kafka
一、Kafka的特性1.消息持久化：消息存储在磁盘，所以消息不会丢失2.高吞吐量：可以轻松实现单机百万级别的并发3.扩展性：扩展性强，还是动态扩展4.多客户端支持：支持多种语言（Java、C、C++、GO、）5.KafkaStreams（一个天生的流处理）:在双十一或者销售大屏就会用到这种流处理。使用KafkaStreams可以快速的把销售额统计出来6.安全机制：Kafka进行生产或者消费的时候会
白骑士的Java教学基础篇 2.5 控制流语句白骑士所长 Java 教学 java 开发语言
欢迎继续学习Java编程的基础篇！在前面的章节中，我们了解了Java的变量、数据类型和运算符。接下来，我们将探讨Java中的控制流语句。控制流语句用于控制程序的执行顺序，使我们能够根据特定条件执行不同的代码块，或重复执行某段代码。这是编写复杂程序的基础。通过学习这一节内容，你将掌握如何使用条件语句和循环语句来编写更加灵活和高效的代码。条件语句条件语句用于根据条件的真假来执行不同的代码块。if语句‘
python语法——三目运算符 HappyRocking python python 三目运算符
在java中，有三目运算符，如：intc=(a>b)?a:b表示c取两者中的较大值。但是在python，不能直接这样使用，估计是因为冒号在python有分行的关键作用。那么在python中，如何实现类似功能呢？可以使用ifelse语句，也是一行可以完成，格式为：aifbelsec表示如果b为True，则表达式等于a，否则等于c。如：c=(aif(a>b)elseb)同样是完成了取最大值的功能。
张芝华49天共修 - 草稿李娟AINI
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ArrayList是Java集合框架中的一个动态数组实现，提供了可变大小的数组功能。它继承自AbstractList并实现了List接口，是顺序容器，即元素存放的数据与放进去的顺序相同，允许放入null元素，底层通过数组实现。除该类未实现同步外，其余跟Vector大致相同。每个ArrayList都有一个容量capacity，表示底层数组的实际大小，容器内存储元素的个数不能多于当前容量。当向容器中添
对股票分析时要注意哪些主要因素？会飞的奇葩猪股票分析云掌股吧
　　众所周知，对散户投资者来说，股票技术分析是应战股市的核心武器，想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的，其实非常简单，我们只要记住三个要素：成交量、价格趋势、振荡指标。一、成交量　　大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多，成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态，运用技术找综合买点较准；
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C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感 darkblue086 apple c 框架 cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言，C语言已经有了很多版本和实现，从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择，我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的，Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是，Object C并不是C的超集，因为有很多特性与C是不同的。 Object-C程序设计这本书
去除浏览器对表单值的记忆周凡杨 html 记忆 autocomplete form 浏览
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最近用到企业通讯录，虽然以前也开发过，但是用的是jsf，拼成的树形，及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串，页面上也好展现。 // 首先取出每个部门的联系人 for (int i = 0; i < depList.size(); i++) { List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
Nginx安装部署 510888780 nginx linux
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索引对于良好的性能非常关键，尤其是当数据规模越来越大的时候，索引的对性能的影响越发重要。索引经常会被误解甚至忽略，而且经常被糟糕的设计。索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了，索引能够轻易将查询性能提高几个数量级，最优的索引会比较好的索引性能要好2个数量级。 1 索引的类型 (1) B-Tree 不出意外，这里提到的索引都是指 B-
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ORACLE日期时间函数大全 TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例) Year: yy two digits 两位年显示值:07 yyy three digits 三位年显示值:007
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oracle大数据表复制备份个人经验 bitcarter oracle 大表备份大表数据复制
前提：数据库仓库A（就拿oracle11g为例）中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上，ldm_table1中的数据是从其他库B（数据源）中抽取过来的，前期业务理解不够或者需求有变，数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
HTTP加速器varnish安装小记 ronin47 http varnish 加速
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现在有一个局面：地球上的石油只剩下N桶，这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代，但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争，其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中，剩下的石油也会被快速消耗在战争中，结果是两败俱伤。。。在这个大
SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了的原因分析 cwqcwqmax9 oracle
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SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案一：（自己总结，测试过可行） ajax返回如果含有中文汉字，则使用：（如下例：） @RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
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先看一下下面的错误代码，对写加了synchronized控制，保证了写的安全，但是问题在哪里呢？ public class testTh7 { private String data; public String read(){ System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
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