elastic search head 基本用法

 

elastic search head 基本用法

 

es 安装方法： http://knight-black-bob.iteye.com/blog/2259836

 

 

 

 

资源监控和集群管理插件 

 

bin/plugin -install lukas-vlcek/bigdesk
http://192.168.13.140:9200/_plugin/bigdesk

 

 数据查询插件

 

bin/plugin -install mobz/elasticsearch-head
http://192.168.13.140:9200/_plugin/head/

 

 

理解性：

   _index  类似 mysql中 database

   _type   类似  mysql 中 table

   _ id     类似  mysql 中 id

 

 

插入测试数据

使用 put   http://192.168.13.140:9200/baoyou/10120/17_2/

 {

  "token_id": 17,

  "type_id": 1,

  "tag_desc": "test data",

  "insert_time": "20151202",

  "tag_id": 2

}

使用 put   http://192.168.13.140:9200/baoyou/10120/17_1/

 {

  "token_id": 17,

  "type_id": 1,

  "tag_desc": "test data",

  "insert_time": "20151202",

  "tag_id": 1

}

 

 

 

2.删除数据

 

 

3.查询语句

 

{
  "size": 5,
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "match": {
            "tag_id": 2
          }
        },
        {
          "match": {
            "tag_id": 1
          }
        }
      ]
    }
  },
  "aggs": {
    "hello": {
      "terms": {
        "field": "token_id"
      }
    }
  }
}

 

 

 

4.更新数据

 

 

更新数据 version 有所改变

 

 

 elastic search head 基本用法2

 

{
  "size": 0,
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "os": "iOS"
          }
        }
      ]
    }
  },
  "aggs": {
    "hello": {
      "terms": {
        "field": "device_resolution"
      }
    }
  }
}

 

{
"took": 23,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 25187,
"max_score": 0,
"hits": [ ]
},
"aggregations": {
"hello": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "667*375",
"doc_count": 9379
}
,
{
"key": "568*320",
"doc_count": 8302
}
,
{
"key": "736*414",
"doc_count": 4475
}
,
{
"key": "480*320",
"doc_count": 3030
}
,
{
"key": "755*425",
"doc_count": 1
}
]
}
}
}

 

 1. term  分词

 

 

 

 term 分词， long int 类型 ， 17 的 分词就是 17 ， string 类型 为 空格 分割的单词 。 test data 分词之后是 test ,data . 【test data】 不是

 

 

1. {"query":{"bool":{"must":[{"term":{"10120.tag_desc":"data"}}],"must_not":[],"should":[{"term":{"10120.tag_desc":"test"}}]}},"from":0,"size":10,"sort":[],"facets":{}}:

 

 

 

2.range

 

1. {"query":{"bool":{"must":[{"range":{"10120.token_id":{"from":"1","to":"18"}}}],"must_not":[],"should":[]}},"from":0,"size":10,"sort":[],"facets":{}}:

 

 

 range 区间 范围 只对整形 有作用 ，string 无效。

 

 

3.fuzzy

1. {"query":{"bool":{"must":[],"must_not":[],"should":[{"fuzzy":{"10120.token_id":{"value":"1","min_similarity":"20"}}}]}},"from":0,"size":10,"sort":[],"facets":{}}:
1.  
   
    fuzzy  区间    value +- min_similarity   本 实例中   是  -19 ~21 之间。

 

 4.query_string

 

 

 

 

 

query_string  可以对 int long string 进行 查询。

   对 int long 只能 本身查询

   对 string 进行 分词查询  本身 也可以查询。

 

 

 5. miss

   对 那列中 没有 值的列 进行显示。

 

 6. prefix

 prefix 前缀查询

 

7. wildcard

1. {"query":{"bool":{"must":[],"must_not":[],"should":[{"wildcard":{"10120.tag_desc":"t*"}}]}},"from":0,"size":10,"sort":[],"facets":{}}:

 

 wildcard 通配符