查询

创建

删除请求

1. 删除索引

数据类型

一、创建索引

1.1 创建book_test索引

1.2 查看索引映射

1.3 添加文档记录

1.4 查询文档

1.6 删除文档中某一条数据

二、查询语法

2.1 term&terms查询

2.2 match查询属于高层查询，他会根据你查询的字段类型不一样，采用不同的查询方式，

3.1 分词效果分析

4.1 其他查询

4.1.1 根据单个id查询

4.1.2 # 查询多个id返回结果

4.2.1 prefix查询

4.3 fuzzy查询模糊查询，我们输入字符的大概，ES就可以根据输入的内容大概去匹配结果。但是查询结果不太稳定

4.4 wildcard 查询

4.5 range范围查询

4.6 正则查询，通过你编写的正则表达式去匹配内容

4.7 scroll 深分页

4.8 delete-by-query 根据查询删除

4.9 复合查询，

4.9 boosting查询

4.10 filter查询

4.11 高亮查询

4.12 聚合查询，多种多样的聚合

查询

GET请求，参数只能在路径上
POST请求，也是查询，参数可以放在请求体中，也可以更新文档，指定type=update

创建

PUT请求
   创建索引，需要在请求体中指定分片信息，索引信息

   http://ip:port/index/type/_mapping 创建索引时，指定索引文档的属性

删除请求

DELETE
http://ip:port/index 删除整个文档，==删除库

1. 删除索引

DELETE /user_index

数据类型

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-types.html
   feild
       String
           text：分词，可以放一段话
           keyword: 不会被分词，比如地区--北京，上海
       时间类型
           date :指定格式
       数值类型

布尔类型
           Boolean
       二进制类型

       范围类型

       经纬度
           "type": "geo_point"

一、创建索引

1.1 创建book_test索引

PUT /book_test
       {
       "settings": {
           "number_of_replicas": 1,
           "number_of_shards": 1
       },
       "mappings": {
           "noval":{                           # 执行文档类型在es8以上没有这个了。需要删掉，否则会出错
           "properties":{                   # 指定文档属性
               "name":{                       # 指定属性名
               "type":"text",
               "index":true,
               "analyzer": "ik_smart",
               "store": true
               },
               "author":{
               "type":"keyword"
               },
               "count":{
               "type":"long"
               },
               "on_sale":{
               "type":"date",
               "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
               },
               "desc":{
               "type":"text",
               "analyzer":"ik_max_word"
               }
           }
           }
       }
       }

1.1 创建成功响应结果
       {
       "acknowledged" : true,
       "shards_acknowledged" : true,
       "index" : "book_test"
       }

1.2 查看索引映射

GET /book_test/_mapping
   1.2 响应结果
       {
       "book_test" : {
           "mappings" : {
           "properties" : {
               "author" : {
               "type" : "keyword"
               },
               "count" : {
               "type" : "long"
               },
               "desc" : {
               "type" : "text",
               "analyzer" : "ik_max_word"
               },
               "name" : {
               "type" : "text",
               "store" : true,
               "analyzer" : "ik_smart"
               },
               "on_sale" : {
               "type" : "date",
               "format" : "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
               }
           }
           }
       }
       }

1.3 添加文档记录

POST /book_test/_doc/2    # 这是指定id，没有/2自动生成id。带有id多次操作是修改
       {
       "name":"西游记",
       "author":"张三2",
       "count":"1565",
       "on_sale":"2022-08-30"
       ,"desc":"了接口直接裂开房价高了几十个"
       }

       响应带有id去更新操作
       {
       "_index" : "book_test",
       "_type" : "_doc",
       "_id" : "2",
       "_version" : 2,
       "result" : "updated",
       "_shards" : {
           "total" : 2,
           "successful" : 1,
           "failed" : 0
       },
       "_seq_no" : 2,
       "_primary_term" : 1
       }

1.4 查询文档

GET /book_test/_search

       响应

       {
       "took" : 0, # 查询耗时
       "timed_out" : false, # 是否超时，这里没超时
       "_shards" : {
           "total" : 1,
           "successful" : 1,
           "skipped" : 0,
           "failed" : 0
       },
       "hits" : {
           "total" : {
           "value" : 2,
           "relation" : "eq"
           },
           "max_score" : 1.0,
           "hits" : [
           {
               "_index" : "book_test",
               "_type" : "_doc",
               "_id" : "23dxtoMBUPIMnS01cm85",
               "_score" : 1.0,
               "_source" : {
               "name" : "我的小说",
               "author" : "张三",
               "count" : "125",
               "on_sale" : "2022-09-30",
               "desc" : "家乐鸡粉了垃圾的垃圾费附件覅额计入还让他了客户是"
               }
           },
           {
               "_index" : "book_test",
               "_type" : "_doc",
               "_id" : "2",
               "_score" : 1.0,
               "_source" : {
               "name" : "西游记",
               "author" : "张三2",
               "count" : "1565",
               "on_sale" : "2022-08-30",
               "desc" : "了接口直接裂开房价高了几十个"
               }
           }
           ]
       }
       }

1.5 修改某个字段的值，根据id查询结果，修改一条

POST /book_test/_update_by_query
       {
       "script": {
           "source": "ctx._source.name=params.name",
           "params": {
           "name":"修改西游记"
           },
           "lang": "painless"
       }
       , "query": {
           "term": {
           "_id": 2
           }
       }
       }
       修改某个字段的值，根据字段查询结果，修改多条
       POST /book_test/_update_by_query
       {
       "script": {
           "source": "ctx._source.name=params.name",
           "params": {
           "name":"修改西游记2"
           },
           "lang": "painless"
       }
       , "query": {
           "term": {
           "author" : "张三2"
           }
       }
       }
       文档方式修改单个字段
       POST /book_test/_doc/2/_update
       {
       "doc":{
           "count":"1222"
       }
       }

1.6 删除文档中某一条数据

删除id=_update的数据
       DELETE /book_test/_doc/_update
       响应结果
       {
       "_index" : "book_test",
       "_type" : "_doc",
       "_id" : "_update",
       "_version" : 2,
       "result" : "deleted",
       "_shards" : {
           "total" : 2,
           "successful" : 1,
           "failed" : 0
       },
       "_seq_no" : 11,
       "_primary_term" : 1
       }

二、查询语法

2.1 term&terms查询

虽然查询的词不会分词，但是搜索的时候，是用词，到分词库中匹配，匹配到就返回响应的数据，比如：一条数据的长文本里有奋斗的时代，分词后会产生奋斗、时代。我们用奋斗term查询的时候就会匹配到这条数据返回。
   2.1.1 term查询
       term 的查询代表的是完全匹配，搜索之前不会对你搜索的关键字进行分词，对你的关键字去文档分词库中去匹配内容。

       查询语法
       POST /book_test/_search
       {
       "from": 0,
       "size": 20,
       "query": {
           "term": {
           "author": {
               "value": "李四"
           }
           }
       }
       }

       响应结果
       {
       "took" : 402,               # 耗时
       "timed_out" : false,       # 是否超时
       "_shards" : {
           "total" : 1,
           "successful" : 1,
           "skipped" : 0,
           "failed" : 0
       },
       "hits" : {
           "total" : {
           "value" : 1,
           "relation" : "eq"
           },
           "max_score" : 1.3862942,
           "hits" : [
           {
               "_index" : "book_test",
               "_type" : "_doc",
               "_id" : "4",
               "_score" : 1.3862942,
               "_source" : {
               "name" : "西游记2",
               "author" : "李四",
               "count" : "1565",
               "on_sale" : "2022-08-31",
               "desc" : "发根深蒂固"
               }
           }
           ]
       }
       }
   2.1.2    terms 也不会分词，针对某个字段，多个值进行匹配
       查询语法
       POST /book_test/_search
       {
       "from": 0,
       "size": 20,
       "query": {
           "terms": {
           "author": [
               "张三",
               "李四"
           ]
           }
       }
       }

       响应结果
       {
       "took" : 0,
       "timed_out" : false,
       "_shards" : {
           "total" : 1,
           "successful" : 1,
           "skipped" : 0,
           "failed" : 0
       },
       "hits" : {
           "total" : {
           "value" : 2,
           "relation" : "eq"
           },
           "max_score" : 1.0,
           "hits" : [
           {
               "_index" : "book_test",
               "_type" : "_doc",
               "_id" : "23dxtoMBUPIMnS01cm85",
               "_score" : 1.0,
               "_source" : {
               "name" : "我的小说",
               "author" : "张三",
               "count" : "125",
               "on_sale" : "2022-09-30",
               "desc" : "家乐鸡粉了垃圾的垃圾费附件覅额计入还让他了客户是"
               }
           },
           {
               "_index" : "book_test",
               "_type" : "_doc",
               "_id" : "4",
               "_score" : 1.0,
               "_source" : {
               "name" : "西游记2",
               "author" : "李四",
               "count" : "1565",
               "on_sale" : "2022-08-31",
               "desc" : "发根深蒂固"
               }
           }
           ]
       }
       }

2.2 match查询属于高层查询，他会根据你查询的字段类型不一样，采用不同的查询方式，

查询日期或者是数据类型，他会将你基于字符串查询的内推转换为日期或者数值
       如果查询的内容是一个不能被分词的内容（keyword），match查询不会对你指定的查询关键字进行分词

       如果查询的内容是一个可以被分词的内容（text），match会将你指定的查询内容根据一定的方式去分词，去分词库中匹配指定的内容

       总之，match查询，实际底层就是多个term查询，将多个term查询的结果给封装到一起，返回。

       ES默认只查询10条数据，要想查询更多，需要指定size。

   2.2.1 查询语法分词匹配
       POST /book_test/_search
       {
       "query": {
           "match": {
           "name": "西游记"
           }
       }
       }

       响应
       {
       "took" : 0,
       "timed_out" : false,
       "_shards" : {
           "total" : 1,
           "successful" : 1,
           "skipped" : 0,
           "failed" : 0
       },
       "hits" : {
           "total" : {
           "value" : 3,
           "relation" : "eq"
           },
           "max_score" : 0.48120394,
           "hits" : [
           {
               "_index" : "book_test",
               "_type" : "_doc",
               "_id" : "4",
               "_score" : 0.48120394,
               "_source" : {
               "name" : "西游记2",
               "author" : "李四",
               "count" : "1565",
               "on_sale" : "2022-08-31",
               "desc" : "发根深蒂固"
               }
           },
           {
               "_index" : "book_test",
               "_type" : "_doc",
               "_id" : "3",
               "_score" : 0.40841687,
               "_source" : {
               "author" : "张三2",
               "name" : "修改西游记2",
               "count" : "1565",
               "on_sale" : "2022-08-31",
               "desc" : "fsgdfgafad"
               }
           },
           {
               "_index" : "book_test",
               "_type" : "_doc",
               "_id" : "2",
               "_score" : 0.40841687,
               "_source" : {
               "author" : "张三2",
               "name" : "修改西游记2",
               "count" : "1222",
               "on_sale" : "2022-08-30",
               "desc" : "了接口直接裂开房价高了几十个"
               }
           }
           ]
       }
       }

       2.2.2 布尔match查询
       查询一个字段，可以匹配多个字，关系可以是or 或者 and
       POST /book_test/_search
       {
       "query": {
           "match": {
           "desc": {
               "query": "京东大家",
               "operator": "or"
           }
           }
       }
       }

       响应结果，评分越高，匹配度越高
       {
       "took" : 275,
       "timed_out" : false,
       "_shards" : {
           "total" : 1,
           "successful" : 1,
           "skipped" : 0,
           "failed" : 0
       },
       "hits" : {
           "total" : {
           "value" : 2,
           "relation" : "eq"
           },
           "max_score" : 3.179408,
           "hits" : [
           {
               "_index" : "book_test",
               "_type" : "_doc",
               "_id" : "5",
               "_score" : 3.179408,
               "_source" : {
               "name" : "大话西游",
               "author" : "李大四",
               "count" : "1565",
               "on_sale" : "2022-08-31",
               "desc" : "京东卡拉拉LDA；大家都发"
               }
           },
           {
               "_index" : "book_test",
               "_type" : "_doc",
               "_id" : "6",
               "_score" : 1.5683775,
               "_source" : {
               "name" : "大话济公",
               "author" : "小四",
               "count" : "1565",
               "on_sale" : "2022-08-31",
               "desc" : "大家都发财"
               }
           }
           ]
       }
       }

       2.3 multi_match查询
       match针对一个feild做检索，multi_match针对多个feild进行检索，多个feild对应一个text。

3.1 分词效果分析

POST _analyze
       {
       "analyzer": "ik_max_word",
       "text": ["笔记本电脑"]
       }

4.1 其他查询

4.1.1 根据单个id查询

GET /book_test/_doc/2
GET /book_test/_search?q=_id:3.

4.1.2 # 查询多个id返回结果

GET /user_index/_doc/_mget
       {
       "ids":[1,2]
       }

       POST /book_test/_search
       {
       "query": {
           "ids": {
           "values": ["3","2"]
           }
       }
       }

4.2.1 prefix查询

4.2.1.1 前缀查询，下面author类型是keyword，如果用match或者term匹配不到，用前缀查询就可以匹配到
       POST /book_test/_search
       {
       "query": {
           "prefix": {
           "author": {
               "value": "李"
           }
           }
       }
       }

       前缀查询响应
       {
       "took" : 0,
       "timed_out" : false,
       "_shards" : {
           "total" : 1,
           "successful" : 1,
           "skipped" : 0,
           "failed" : 0
       },
       "hits" : {
           "total" : {
           "value" : 2,
           "relation" : "eq"
           },
           "max_score" : 1.0,
           "hits" : [
           {
               "_index" : "book_test",
               "_type" : "_doc",
               "_id" : "4",
               "_score" : 1.0,
               "_source" : {
               "name" : "西游记2",
               "author" : "李四",
               "count" : "1565",
               "on_sale" : "2022-08-31",
               "desc" : "发根深蒂固"
               }
           },
           {
               "_index" : "book_test",
               "_type" : "_doc",
               "_id" : "5",
               "_score" : 1.0,
               "_source" : {
               "name" : "大话西游",
               "author" : "李大四",
               "count" : "1565",
               "on_sale" : "2022-08-31",
               "desc" : "京东卡拉拉LDA；大家都发"
               }
           }
           ]
       }
       }

       4.2.1.2 前缀匹配text类型的字段查询，匹配的是分词库--比如name
       POST /book_test/_search
       {
       "query": {
           "prefix": {
           "name": {
               "value": "西游"
           }
           }
       }
       }

       分词前缀响应
       {
       "took" : 0,
       "timed_out" : false,
       "_shards" : {
           "total" : 1,
           "successful" : 1,
           "skipped" : 0,
           "failed" : 0
       },
       "hits" : {
           "total" : {
           "value" : 3,
           "relation" : "eq"
           },
           "max_score" : 1.0,
           "hits" : [
           {
               "_index" : "book_test",
               "_type" : "_doc",
               "_id" : "3",
               "_score" : 1.0,
               "_source" : {
               "author" : "张三2",
               "name" : "修改西游记2",
               "count" : "1565",
               "on_sale" : "2022-08-31",
               "desc" : "fsgdfgafad"
               }
           },
           {
               "_index" : "book_test",
               "_type" : "_doc",
               "_id" : "2",
               "_score" : 1.0,
               "_source" : {
               "author" : "张三2",
               "name" : "修改西游记2",
               "count" : "1222",
               "on_sale" : "2022-08-30",
               "desc" : "了接口直接裂开房价高了几十个"
               }
           },
           {
               "_index" : "book_test",
               "_type" : "_doc",
               "_id" : "4",
               "_score" : 1.0,
               "_source" : {
               "name" : "西游记2",
               "author" : "李四",
               "count" : "1565",
               "on_sale" : "2022-08-31",
               "desc" : "发根深蒂固"
               }
           }
           ]
       }
       }

4.3 fuzzy查询模糊查询，我们输入字符的大概，ES就可以根据输入的内容大概去匹配结果。但是查询结果不太稳定

4.3.1 模糊查询也是---去分词库查
       POST /book_test/_search
       {
       "query": {
       "fuzzy": {                   # 模糊查询
           "desc": {                   # 模糊字段
           "value": "大家",
           "prefix_length": 1       # 前边几个字不可以错的
           }
       }
       }
       }

       模糊响应
       {
       "took" : 0,
       "timed_out" : false,
       "_shards" : {
           "total" : 1,
           "successful" : 1,
           "skipped" : 0,
           "failed" : 0
       },
       "hits" : {
           "total" : {
           "value" : 2,
           "relation" : "eq"
           },
           "max_score" : 1.691406,
           "hits" : [
           {
               "_index" : "book_test",
               "_type" : "_doc",
               "_id" : "6",
               "_score" : 1.691406,
               "_source" : {
               "name" : "大话济公",
               "author" : "小四",
               "count" : "1565",
               "on_sale" : "2022-08-31",
               "desc" : "大家都发财"
               }
           },
           {
               "_index" : "book_test",
               "_type" : "_doc",
               "_id" : "5",
               "_score" : 1.386699,
               "_source" : {
               "name" : "大话西游",
               "author" : "李大四",
               "count" : "1565",
               "on_sale" : "2022-08-31",
               "desc" : "京东卡拉拉LDA；大家都发"
               }
           }
           ]
       }
       }

4.4 wildcard 查询

通配符查询，和mysql中的like是一样，可以在查询时，在字符串中指定通配符*和占位符？
       POST /book_test/_search
       {
       "query": {
       "wildcard": {
           "desc": {
           "value": "*f*"
           }
       }
       }
       }

       响应
       {
       "took" : 0,
       "timed_out" : false,
       "_shards" : {
           "total" : 1,
           "successful" : 1,
           "skipped" : 0,
           "failed" : 0
       },
       "hits" : {
           "total" : {
           "value" : 1,
           "relation" : "eq"
           },
           "max_score" : 1.0,
           "hits" : [
           {
               "_index" : "book_test",
               "_type" : "_doc",
               "_id" : "3",
               "_score" : 1.0,
               "_source" : {
               "author" : "张三2",
               "name" : "修改西游记2",
               "count" : "1565",
               "on_sale" : "2022-08-31",
               "desc" : "fsgdfgafad"
               }
           }
           ]
       }
       }

       第二个测试
       POST /book_test/_search
       {
       "query": {
       "wildcard": {
           "author": {
           "value": "李??"
           }
       }
       }
       }

4.5 range范围查询

范围查询，只针对数值类型，对某一个feild进行大于或者小于的范围指定
       大于gt；小于lt

       POST /book_test/_search
       {
       "query": {
           "range": {
           "count": {
               "gte": 10,
               "lte": 200
           }
           }
       }
       }

4.6 正则查询，通过你编写的正则表达式去匹配内容

ps：prefix，fuzzy，wildcard，regexp查询效率相对比较低，要求效率比较高时，避免去使用。
       POST /book_test/_search
       {
       "query": {
           "regexp": {
           "name": "*[0-9]{1}"
           }
       }
       }

4.7 scroll 深分页

ES对from+size是有限制的，from和size二者纸盒不能超过1万
       原理：
       from+size 的ES查询数据的方式
           1、先将用户指定的关键字进行分词
           2、将词汇去分词库中进行检索，得到多个文档的id
           3、去各个分片中去拉取指定的数据   # 这个过程有点慢的
           4、将数据分局score进行排序           # 这个慢
           5、根据from的值，将查询到的数据舍弃一部分
           6、返回结果

       scroll 的ES查询数据的方式
           1、先将用户指定的关键字进行分词
           2、将词汇去分词库中进行检索，得到多个文档的id
           3、将文档的id存放在一个ES的上下文中
           4、根据你指定的size去ES中检索指定的数据，拿完数据的文档id，会从上下文移除。
           5、如果需要下一页的数据，直接去ES的上下文中，找后续内容。
           6、返回结果
           ps：不适合做实时查询，因为是从内存中查的。
           查询结果没有评分了，按照id排序或者是自己定义排序

           POST /book_test/_search?scroll=1m       # 指定scroll查询的id在内存中存1分钟
           {

           "query": {
               "match": {
               "name": "西游记"
               }
           }
           , "size": 2                       # 查询条数
           , "sort": [                       # 自定义排序
               {
               "count": {
                   "order": "desc"
               }
               }
           ]
           }

           深分页响应
           {
           "_scroll_id" : "FGluY2x1ZGVfY29udGV4dF91dWlkDXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBFlZ4ZGplLVZ4VGFlcVdWT1ljQmstTHcAAAAAAIMYSRZDMWpuSWFZa1JFQ2ZReGRRRHdzcm53",
           "took" : 0,
           "timed_out" : false,
           "_shards" : {
               "total" : 1,
               "successful" : 1,
               "skipped" : 0,
               "failed" : 0
           },
           "hits" : {
               "total" : {
               "value" : 3,
               "relation" : "eq"
               },
               "max_score" : null,
               "hits" : [
               {
                   "_index" : "book_test",
                   "_type" : "_doc",
                   "_id" : "3",
                   "_score" : null,
                   "_source" : {
                   "author" : "张三2",
                   "name" : "修改西游记2",
                   "count" : "1565",
                   "on_sale" : "2022-08-31",
                   "desc" : "fsgdfgafad"
                   },
                   "sort" : [
                   1565
                   ]
               },
               {
                   "_index" : "book_test",
                   "_type" : "_doc",
                   "_id" : "4",
                   "_score" : null,
                   "_source" : {
                   "name" : "西游记2",
                   "author" : "李四",
                   "count" : "1565",
                   "on_sale" : "2022-08-31",
                   "desc" : "发根深蒂固"
                   },
                   "sort" : [
                   1565
                   ]
               }
               ]
           }
           }
       下一次scroll查询
           POST /_search/scroll
           {
           "scroll_id":"FGluY2x1ZGVfY29udGV4dF91dWlkDXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBFlZ4ZGplLVZ4VGFlcVdWT1ljQmstTHcAAAAAAIMZghZDMWpuSWFZa1JFQ2ZReGRRRHdzcm53"
           ,"scroll":"1m"
           }

       删除scroll
           DELETE /_search/scroll/FGluY2x1ZGVfY29udGV4dF91dWlkDXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBFlZ4ZGplLVZ4VGFlcVdWT1ljQmstTHcAAAAAAIMZghZDMWpuSWFZa1JFQ2ZReGRRRHdzcm53

4.8 delete-by-query 根据查询删除

如果删除文档数量是大部分文档，不建议用这种方式，这种方式，比较耗费性能，一条条删除的

       POST /book_test/_delete_by_query
       {
       "query": {
           "match": {
           "name": "西游记"
           }
       }
       }

4.9 复合查询，

复合过滤器，将你的多个查询条件，以一定的逻辑组合在一起
       must ：所有的条件，用must组合在一起，表示and意思
       must_not : 将must_not中的条件，全部都不能匹配，表示not的意思
       should ：所有的条件，用should组合在一起，表示or的意思

       POST /book_test/_search
       {
       "query": {
       "bool": {
           "must": [
           {
               "match": {
               "name": "西游记"
               }
           },
           {
               "range": {
               "on_sale": {
                   "gte": "2022-08-31",
                   "lte": "2022-08-31"
               }
               }
           }
           ],
           "should": [
           {
               "term": {
               "author": {
                   "value": "李四"
               }
               }
           }
           ],
           "must_not": [
           {
               "range": {
               "count": {
                   "gte": 10,
                   "lte": 20
               }
               }
           }
           ]
       }
       }
       }

       响应结果
       {
       "took" : 0,
       "timed_out" : false,
       "_shards" : {
           "total" : 1,
           "successful" : 1,
           "skipped" : 0,
           "failed" : 0
       },
       "hits" : {
           "total" : {
           "value" : 2,
           "relation" : "eq"
           },
           "max_score" : 3.5179136,
           "hits" : [
           {
               "_index" : "book_test",
               "_type" : "_doc",
               "_id" : "4",
               "_score" : 3.5179136,
               "_source" : {
               "name" : "西游记2",
               "author" : "李四",
               "count" : "1565",
               "on_sale" : "2022-08-31",
               "desc" : "发根深蒂固"
               }
           },
           {
               "_index" : "book_test",
               "_type" : "_doc",
               "_id" : "3",
               "_score" : 1.6099696,
               "_source" : {
               "author" : "张三2",
               "name" : "修改西游记2",
               "count" : "1565",
               "on_sale" : "2022-08-31",
               "desc" : "fsgdfgafad"
               }
           }
           ]
       }
       }

4.9 boosting查询

boosting查询可以帮助我们去影响查询后的score，
       positive：只有匹配上positive的查询的内容，才会被放到返回的结果中
       negative ：如果匹配上和positive并且也匹配上了negative，就可以降低这样的文档score。
       negative_boost ：指定系数，必须小于1.0

       关键查询时，分数是如何计算的：
       搜索的关键字在文档中出现的频次越高，分数就越高
       指定的文档内容越短，分数就越高
       我们在搜索时，指定的关键字也会分词，这个被分词的内容，被分词的个数越多，分数越高

       POST /book_test/_search
       {
       "query": {
           "boosting": {
           "positive": {
               "match": {
               "name": "西游记"
               }
           },
           "negative": {
               "match": {
               "author": "李四"
               }
           },
           "negative_boost": 0.5
           }
       }
       }

       响应
       {
       "took" : 6,
       "timed_out" : false,
       "_shards" : {
           "total" : 1,
           "successful" : 1,
           "skipped" : 0,
           "failed" : 0
       },
       "hits" : {
           "total" : {
           "value" : 3,
           "relation" : "eq"
           },
           "max_score" : 0.60996956,
           "hits" : [
           {
               "_index" : "book_test",
               "_type" : "_doc",
               "_id" : "3",
               "_score" : 0.60996956,
               "_source" : {
               "author" : "张三2",
               "name" : "修改西游记2",
               "count" : "1565",
               "on_sale" : "2022-08-31",
               "desc" : "fsgdfgafad"
               }
           },
           {
               "_index" : "book_test",
               "_type" : "_doc",
               "_id" : "2",
               "_score" : 0.60996956,
               "_source" : {
               "author" : "张三2",
               "name" : "修改西游记2",
               "count" : "1222",
               "on_sale" : "2022-08-30",
               "desc" : "了接口直接裂开房价高了几十个"
               }
           },
           {
               "_index" : "book_test",
               "_type" : "_doc",
               "_id" : "4",
               "_score" : 0.36307707,
               "_source" : {
               "name" : "西游记2",
               "author" : "李四",
               "count" : "1565",
               "on_sale" : "2022-08-31",
               "desc" : "发根深蒂固"
               }
           }
           ]
       }
       }

4.10 filter查询

query查询，根据你的查询条件，去计算文档的匹配度，得到一个分数，并且根据分数进行排序，不会做缓存的。
       filter ，根据你的查询条件去查询文档，不去计算分数，不做排序，而且filter会对经常被过滤的数据进行缓存，查询效率相对query高
       POST /book_test/_search
       {
       "query": {
           "bool": {
           "filter": [
               {
               "term": {                       # 第一个过滤条件
                   "author": "李四"
               }
               },
               {
               "range": {                   # 第二个过滤条件
                   "count": {
                   "gte": 10,
                   "lte": 20000
                   }
               }
               }
           ]
           }
       }
       }
       响应结果没有分数
       {
       "took" : 0,
       "timed_out" : false,
       "_shards" : {
           "total" : 1,
           "successful" : 1,
           "skipped" : 0,
           "failed" : 0
       },
       "hits" : {
           "total" : {
           "value" : 1,
           "relation" : "eq"
           },
           "max_score" : 0.0,
           "hits" : [
           {
               "_index" : "book_test",
               "_type" : "_doc",
               "_id" : "4",
               "_score" : 0.0,
               "_source" : {
               "name" : "西游记2",
               "author" : "李四",
               "count" : "1565",
               "on_sale" : "2022-08-31",
               "desc" : "发根深蒂固"
               }
           }
           ]
       }
       }

4.11 高亮查询

高亮查询就是你用户输入的关键字，以一定的特殊样式展示给用户，让用户知道为什么这个结果被检索出来。
 高亮展示的数据，本身就是稳定中的一个feild，单独将feild以highlight的形式返回给你。
 ES提供了一个highlight属性和query同级别的。
 fragment_size：指定高亮数据展示多少个字符回来。
 pre_tags：指定前缀标签
 post_tags : 指定后缀标签
 fields：指定哪个feild以高亮形式返回。

 POST /book_test/_search
 {
 "query": {
 "bool": {
 "filter": [
 {
 "term": {
 "desc": "大家"
 }
 },
 {
 "range": {
 "count": {
 "gte": 10,
 "lte": 20000
 }
 }
 }
 ]
 }
 },
 "highlight": {
 "fields": {
 "desc": {}
 },
 "pre_tags": "",
 "post_tags": ""
 , "fragment_size":10
 }
 }

 高亮响应
 {
 "took" : 86,
 "timed_out" : false,
 "_shards" : {
 "total" : 1,
 "successful" : 1,
 "skipped" : 0,
 "failed" : 0
 },
 "hits" : {
 "total" : {
 "value" : 2,
 "relation" : "eq"
 },
 "max_score" : 0.0,
 "hits" : [
 {
 "_index" : "book_test",
 "_type" : "_doc",
 "_id" : "5",
 "_score" : 0.0,
 "_source" : {
 "name" : "大话西游",
 "author" : "李大四",
 "count" : "1565",
 "on_sale" : "2022-08-31",
 "desc" : "京东卡拉拉LDA；大家都发"
 },
 "highlight" : {
 "desc" : [
 "京东卡拉拉LDA； 大家都发"
 ]
 }
 },
 {
 "_index" : "book_test",
 "_type" : "_doc",
 "_id" : "6",
 "_score" : 0.0,
 "_source" : {
 "name" : "大话济公",
 "author" : "小四",
 "count" : "1565",
 "on_sale" : "2022-08-31",
 "desc" : "大家都发财"
 },
 "highlight" : {
 "desc" : [
 "大家都发财"
 ]
 }
 }
 ]
 }
 }

4.12 聚合查询，多种多样的聚合

ES的聚合查询和MySQL的聚合查询类似

       聚合查询的语法
       POST /book_test/_search
       {
           "aggs":{
               "名字(count_agg)":{
                   "聚合类型：cardinality , avg agg_type":{
                       "属性":"值"
                   }
               }
           }
       }

       4.12.1 去重计数查询
       去重计数，即cardinality，第一步先将返回的文档中的一个指定的feild进行去重，统计一共多少条。去重的字段不能是text。会报错，可以是keyword、long等
       POST /mall_index_spu/_search
       {
       "aggs": {
           "aggs": {
           "cardinality": {
               "field": "teamId"
           }
           }
       }
       }

       响应最后
       {
           "aggregations" : {
               "aggs" : {
               "value" : 4
           }
       }
       4.12.2 范围统计
           统计一定范围内出现的文档，比如，针对某一个feild的值在0-100,100-200之间
           范围统计可以针对普通的数值，针对时间类型，针对ip类型都可以做相应的统计
           range，date_range,ip_range

           POST /mall_index_spu/_search
           {
           "aggs": {
               "range_count": {
               "range": {
                   "field": "saleNum",
                   "ranges": [
                   {
                       "to": 10
                   },
                   {
                       "from": 10,                   # from 是包含的
                       "to": 50
                   },
                   {
                       "from": 50
                   }
                   ]
               }
               }
           }
           }

       4.12.3 时间范围统计
           POST /book_test/_search
           {
           "aggs": {
               "range_count": {
               "date_range": {
                   "field": "on_sale",
                   "format": "yyyy-MM",
                   "ranges": [
                   {
                       "from": "2021-10",
                       "to": "2023-10"
                   }
                   ]
               }
               }
           }
           }

           时间范围统计结果
           {
               "aggregations" : {
               "range_count" : {
               "buckets" : [
                   {
                   "key" : "2021-10-2023-10",
                   "from" : 1.6330464E12,
                   "from_as_string" : "2021-10",
                   "to" : 1.6961184E12,
                   "to_as_string" : "2023-10",
                   "doc_count" : 7
                   }
               ]
               }
           }
           }
       4.12.4 extended_stats统计聚合查询
           他可以帮你查询指定feild的最大值，最小值，平均值，平方和
           POST /book_test/_search
           {
           "aggs": {
               "range_count": {
               "extended_stats": {
                   "field": "count"
               }
               }
           }
           }

           响应结果
           "aggregations" : {
           "range_count" : {
           "count" : 7,
           "min" : 125.0,
           "max" : 1565.0,
           "avg" : 1310.2857142857142,
           "sum" : 9172.0,
           "sum_of_squares" : 1.3755034E7,
           "variance" : 248156.20408163272,
           "variance_population" : 248156.20408163272,
           "variance_sampling" : 289515.57142857154,
           "std_deviation" : 498.15279190388236,
           "std_deviation_population" : 498.15279190388236,
           "std_deviation_sampling" : 538.0665120861654,
           "std_deviation_bounds" : {
               "upper" : 2306.591298093479,
               "lower" : 313.9801304779495,
               "upper_population" : 2306.591298093479,
               "lower_population" : 313.9801304779495,
               "upper_sampling" : 2386.418738458045,
               "lower_sampling" : 234.15269011338341
           }
           }
       }


   4.12.5 ES 的地图检索方式经纬度
       geo_distance: 直线距离检索方式
       geo_bounding_box: 以两个点确定一个矩形，获取在矩形内的全部数据
       geo_polygon: 以多个点，确定一个多边形，获取多边形内的全部数据

ES各种查询语法及响应结果相关推荐

【ES知识】ES基础查询语法一览
大家好,我是老坛. 更多优质文章资源请关注同名公众号:老坛聊开发 Elasticsearch是一个分布式的RESTful 风格的搜索和数据分析引擎,它使用方便,查询速度快,因此也被越来越多的开发人员使 ...
ES常用查询语法汇总
总记录数 POST trade_prod_dy_*/_count {"query": {"range": {"created":{" ...
es 查询语法_ES 在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率啊？
点击上方☝SpringForAll社区轻松关注! 及时获取有趣有料的技术文章本文来源:http://8rr.co/GFLb 面试官心理分析这个问题是肯定要问的,说白了,就是看你有没有实际干过 e ...
Elasticsearch（es）查询语句语法详解
Elasticsearch 查询语句采用基于 RESTful 风格的接口封装成 JSON 格式的对象,称之为 Query DSL.Elasticsearch 查询分类大致分为全文查询.词项查询.复合查 ...
docker安装es+mac安装Kibana工具+es查询语法笔记
一.docker安装es 1.下载镜像 docker pull elasticsearch:7.9.0 下载完后,查看镜像 docker images 2.启动镜像 docker network ...
currenttimemillis 毫秒还是秒_Elasticsearch如何做到数十亿数据查询毫秒级响应？
如果面试的时候碰到这样一个面试题:ES 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率? 这个问题说白了,就是看你有没有实际用过 ES,因为啥?其实 ES 性能并没有你想象中那么好的. 很多时候数 ...
Elasticsearch如何做到数十亿数据查询毫秒级响应？
如果面试的时候碰到这样一个面试题:ES 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率? 这个问题说白了,就是看你有没有实际用过 ES,因为啥?其实 ES 性能并没有你想象中那么好的. 很多时候数 ...
java中使用es精准查询_使用ES简单查询语句须知
查询样例 {"query": { //1 "bool": { ///2 "must": [{ //3 "query_string& ...
Grafana教程(prometheus 基本查询语法，alerting报警)
全栈工程师开发手册 (作者:栾鹏) 架构系列文章 prometheus原理可以参考:https://blog.csdn.net/luanpeng825485697/article/details/82 ...

ES各种查询语法及响应结果

查询

创建

删除请求

1. 删除索引

数据类型

一、创建索引

1.1 创建book_test索引

1.2 查看索引映射

1.3 添加文档记录

1.4 查询文档

1.5 修改某个字段的值，根据id查询结果，修改一条

1.6 删除文档中某一条数据

二、查询语法

2.1 term&terms查询

2.2 match查询属于高层查询，他会根据你查询的字段类型不一样，采用不同的查询方式，

3.1 分词效果分析

4.1 其他查询

4.1.1 根据单个id查询

4.1.2 # 查询多个id返回结果

4.2.1 prefix查询

4.3 fuzzy查询模糊查询，我们输入字符的大概，ES就可以根据输入的内容大概去匹配结果。但是查询结果不太稳定

4.4 wildcard 查询

4.5 range范围查询

4.6 正则查询，通过你编写的正则表达式去匹配内容

4.7 scroll 深分页

4.8 delete-by-query 根据查询删除

4.9 复合查询，

4.9 boosting查询

4.10 filter查询

4.11 高亮查询

4.12 聚合查询，多种多样的聚合

ES各种查询语法及响应结果相关推荐

最新文章

热门文章

ES各种查询语法及响应结果

查询

创建

删除请求

1. 删除索引

数据类型

一、创建索引

1.1 创建book_test索引

1.2 查看索引映射

1.3 添加文档记录

1.4 查询文档

1.5 修改某个字段的值，根据id查询结果，修改一条

1.6 删除文档中某一条数据

二、查询语法

2.1 term&terms查询

2.2 match查询属于高层查询，他会根据你查询的字段类型不一样，采用不同的查询方式，

3.1 分词效果分析

4.1 其他查询

4.1.1 根据单个id查询

4.1.2 # 查询多个id返回结果

4.2.1 prefix查询

4.3 fuzzy查询 模糊查询，我们输入字符的大概，ES就可以根据输入的内容大概去匹配结果。但是查询结果不太稳定

4.4 wildcard 查询

4.5 range范围查询

4.6 正则查询，通过你编写的正则表达式去匹配内容

4.7 scroll 深分页

4.8 delete-by-query 根据查询删除

4.9 复合查询，

4.9 boosting查询

4.10 filter查询

4.11 高亮查询

4.12 聚合查询，多种多样的聚合

ES各种查询语法及响应结果相关推荐

最新文章

热门文章

4.3 fuzzy查询模糊查询，我们输入字符的大概，ES就可以根据输入的内容大概去匹配结果。但是查询结果不太稳定