用postman快速学习ElasticSearch的搜索功能

前言

ElasticSearch(以下简称ES)是一个基于Lucene构建的开源(open-source)，分布式(distributed)，RESTful，实时(real-time)的搜索与分析(analytics)引擎。它可以让你在浏览数据时具备非常快的速度和优秀的可扩展性。它用于全文索引、结构化数据索引、数据分析以及三者的结合。在初步学习ElasticSearch的时候，我们大部分的时候需要通过其REST API来探索ES提供的各种功能，网上有很多各种干货教程，但基本都是通过curl命令来进行演示，各种小白肯定是不太习惯的，除了输出不够美观整洁之外，也不太方便进行分类，归纳和复用。这里，结合postman一起来演示ES关于搜索的干货教程。

样例数据

为了更好的使用和理解ES，没有点样例数据还是不好模拟的。这里提供了一份官网上的数据，accounts.json。如果需要的话，也可以去这个网址玩玩，它可以帮助你自定义写随机的JSON数据。

导入

打开你的postman，输入对应的REST API，http://10.157.65.152:9200/bank/account/_bulk?pretty
选择post; body->binary; 选择文件，选中你下载好的account.json文件：

注意：

1 10.157.65.152:9200是ES得访问地址和端口

2 bank是索引的名称

3 account是类型的名称

4 索引和类型的名称在文件中如果有定义，可以省略；如果没有则必须要指定

5 _bulk是rest得命令，可以批量执行多个操作

6 pretty是将返回的信息以可读的JSON形式返回。（不过postman自带了pretty的功能）

send之后，可以很快看到结果：

然后我们可以通过另一个REST API查询：
http://10.157.65.152:9200/_cat/indices?v

插入1000条数据成功

保存对应的REST API到postman

下面的步骤很重要，在接下来的文章里面我不会在重复。
点击save:

在弹出的save窗口中，给对应的request起一个合适的名字，比如这里createBankIndex，并将其保存到对应的collection中（在这里，我已提前创建了一个ElasticSearch的collection，专门用于保存和ES相对应的ＲＥＳＴ　ＡＰＩ的操作）。如果你的ＥＳ服务器的名字会经常变，就请把10.157.65.152:9200保存为一个变量，在所有的ｃａｓｅ中使用这个变量，具体请看我之前的博文。

搜索API

ES提供了两种搜索的方式：请求参数方式和请求体方式。

请求参数方式

curl 'localhost:9200/bank/_search?q=*&pretty'

其中bank是查询的索引名称，q后面跟着搜索的条件：q=*表示查询所有的内容

请求体方式（推荐这种方式）

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{"query": { "match_all": {} }
}'

这种方式特别适合在postman里面用，因为postman里面可以使用配合使用各种变量，而且编辑起来更方便：

返回的内容大致可以如下讲解：

took：是查询花费的时间，毫秒单位
time_out：标识查询是否超时
_shards：描述了查询分片的信息，查询了多少个分片、成功的分片数量、失败的分片数量等
hits：搜索的结果，total是全部的满足的文档数目，hits是返回的实际数目（默认是10）
_score是文档的分数信息，与排名相关度有关，参考各大搜索引擎的搜索结果，就容易理解。

查询语言DSL

ES支持一种JSON格式的查询，叫做DSL，domain specific language。这门语言刚开始比较难理解，因此通过几个简单的例子开始：

下面的命令，可以搜索全部的文档：

{"query": { "match_all": {} }
}

query定义了查询，match_all声明了查询的类型。还有其他的参数可以控制返回的结果：

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{"query": { "match_all": {} },"size": 1
}'

(记住，还是用postman来做客户端，绝逼比curl好用)
上面的命令返回了所有文档数据中的第一条文档。如果size不指定，那么默认返回10条。
下面的命令请求了第10-20的文档。

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{"query": { "match_all": {} },"from": 10,"size": 10
}'

下面的命令指定了文档返回的排序方式：

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{"query": { "match_all": {} },"sort": { "balance": { "order": "desc" } }
}'

执行搜索

上面了解了基本的搜索语句，下面就开始深入一些常用的DSL了。

之前的返回数据都是返回文档的所有内容，这种对于网络的开销肯定是有影响的，下面的例子就指定了返回特定的字段：

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{"query": { "match_all": {} },"_source": ["account_number", "balance"]
}'

再回到query，之前的查询都是查询所有的文档，并不能称之为搜索引擎。下面就通过match方式查询特定字段的特定内容，比如查询余额为20的账户信息：

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{"query": { "match": { "account_number": 20 } }
}'

查询地址为mill的信息：

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{"query": { "match": { "address": "mill" } }
}'

查询地址为mill或者lane的信息：

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{"query": { "match": { "address": "mill lane" } }
}'

如果我们想要返回同时包含mill和lane的，可以通过match_phrase查询：

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{"query": { "match_phrase": { "address": "mill lane" } }
}'

ES提供了bool查询，可以把很多小的查询组成一个更为复杂的查询，比如查询同时包含mill和lane的文档：

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{"query": {"bool": {"must": [{ "match": { "address": "mill" } },{ "match": { "address": "lane" } }]}}
}'

修改bool参数，可以改为查询包含mill或者lane的文档：

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{"query": {"bool": {"should": [{ "match": { "address": "mill" } },{ "match": { "address": "lane" } }]}}
}'

也可以改写为must_not，排除包含mill和lane的文档：

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{"query": {"bool": {"must_not": [{ "match": { "address": "mill" } },{ "match": { "address": "lane" } }]}}
}'

bool查询可以同时使用must, should, must_not组成一个复杂的查询：

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{"query": {"bool": {"must": [{ "match": { "age": "40" } }],"must_not": [{ "match": { "state": "ID" } }]}}
}'

(不过这种DSL确实比较反人类)

过滤查询

之前说过score字段指定了文档的分数，使用查询会计算文档的分数，最后通过分数确定哪些文档更相关，返回哪些文档。

有的时候我们可能对分数不感兴趣，就可以使用filter进行过滤，它不会去计算分值，因此效率也就更高一些。

filter过滤可以嵌套在bool查询内部使用，比如想要查询在2000-3000范围内的所有文档，可以执行下面的命令：

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{"query": {"bool": {"must": { "match_all": {} },"filter": {"range": {"balance": {"gte": 20000,"lte": 30000}}}}}
}'

ES除了上面介绍过的范围查询range、match_all、match、bool、filter还有很多其他的查询方式，这里就先不一一说明了。

聚合

聚合提供了用户进行分组和数理统计的能力，可以把聚合理解成SQL中的GROUP BY和分组函数。在ES中，你可以在一次搜索查询的时间内，即完成搜索操作也完成聚合操作，这样就降低了多次使用REST API造成的网络开销。

下面就是通过terms聚合的简单样例：

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{"size": 0,"aggs": {"group_by_state": {"terms": {"field": "state"}}}
}'

它类似于SQL中的下面的语句：

SELECT state, COUNT(*) FROM bank GROUP BY state ORDER BY COUNT(*) DESC

返回的数据：

由于size设置为0，它并没有返回文档的信息，只是返回了聚合的结果。

比如统计不同账户状态下的平均余额：

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{"size": 0,"aggs": {"group_by_state": {"terms": {"field": "state"},"aggs": {"average_balance": {"avg": {"field": "balance"}}}}}
}'

聚合支持嵌套，举个例子，先按范围分组，在统计不同性别的账户余额：

curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{"size": 0,"aggs": {"group_by_age": {"range": {"field": "age","ranges": [{"from": 20,"to": 30},{"from": 30,"to": 40},{"from": 40,"to": 50}]},"aggs": {"group_by_gender": {"terms": {"field": "gender"},"aggs": {"average_balance": {"avg": {"field": "balance"}}}}}}}
}'

聚合可以实现很多复杂的功能，而且ES也提供了很多复杂的聚合，这里作为引导篇，也不过多介绍了。

对于基本的数据搜索大致就是上面讲述的样子，熟悉了一些常用的API，入门还是很简单的，倒是要熟练使用ES，还是需要掌握各种搜索查询的命令，以及ES内部的原理。