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es指令大全，elasticsearch指令詳解

參考連結

Relational DB Elasticsearch
資料庫（database） 索引（indices）
表（tables） types
行（rows） documents
字段（columns） fields

庫表行字段，index，type,id，fields,  索引類型文檔字段

建立一篇文檔 

PUT t1/doc/1     
{
 "name": "小黑的小姨媽",
 "age": 18
}

index/type/id  id是單個文檔

查詢所有索引 

GET _cat/indices?v

查詢指定的索引資訊 

GET t1

查詢文檔資訊 

GET t1/doc/1           #查詢指定文檔
GET t1/doc/_search     #查詢所有文檔

删除指定索引 

DELETE /t1

修改文檔 

PUT zhifou/doc/1
{
  "name":"顧老二",
  "age":30,
  "from": "gu",
  "desc": "皮膚黑、武器長、性格直",
  "tags": ["黑", "長", "直"]
}

我們要将黑修改成黃：
POST zhifou/doc/1/_update
{
  "doc": {
    "desc": "皮膚很黃，武器很長，性格很直",
    "tags": ["很黃","很長", "很直"]
  }
}

查詢字元串 

方式一：
GET zhifou/doc/_search?q=from:gu
屬性是from，屬性值是gu的文檔

方式二：
GET zhifou/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "from": "gu"
    }
  }
}

match條件查詢，查詢含有(比對)指定字段值的文檔

我們檢視來自顧家的都有哪些人

GET zhifou/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "from": "gu"
    }
  }
}

match查詢全部文檔

查詢

zhifou

索引下的

doc

類型中的所有文檔，那就是查詢全部

GET zhifou/doc/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

match_phrase（短語查詢） 

GET t1/doc/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "title": {
        "query": "中國"
      }
    }
  }
}

title字段中包含短語中國
GET t1/doc/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "title": {
        "query": "中國世界",
        "slop": 2
      }
    }
  }
}
slop了。相當于正則中的中國.*?世界。這個間隔預設為0，指定短語間隔

match_phrase_prefix（最左字首查詢） 

GET t3/doc/_search
{
  "query": {
    "match_phrase_prefix": {
      "desc": "bea"
    }
  }
}
desc字段bea開頭字
GET t3/doc/_search
{
  "query": {
    "match_phrase_prefix": {
      "desc": {
        "query": "bea",
        "max_expansions": 1
      }
      
    }
  }
}
max_expansions來設定最大的字首擴充數量

multi_match（多字段查詢） 

方法一：
GET t3/doc/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "title": "beautiful"
          }
        },
        {
          "match": {
            "desc": "beautiful"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

方法二：
GET t3/doc/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "beautiful",
      "fields": ["title", "desc"]
    }
  }
}

multi_match甚至可以當做match_phrase和match_phrase_prefix使用，隻需要指定type類型即可：
GET t3/doc/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "gi",
      "fields": ["title"],
      "type": "phrase_prefix"
    }
  }
}
GET t3/doc/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "girl",
      "fields": ["title"],
      "type": "phrase"
    }
  }
}

term查詢#單個比對項 

POST _analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "Beautiful girl!"
}
# 結果
["beautiful", "girl"]

GET w10/doc/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "t1": "beautiful"
    }
  }
}

terms查詢#多個比對項 

GET w10/doc/_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "t1": ["beautiful", "sexy"]
    }
  }
}

排序查詢：sort#按某個字段降序查詢

查詢顧府都有哪些人，并根據age字段按照降序 

GET zhifou/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "from": "gu"
    }
  },
  "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

按某個字段升序查詢 

GET zhifou/doc/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "asc"
      }
    }
  ]
}

分頁查詢：from/size# 

GET zhifou/doc/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ], 
  "from": 2,
  "size": 1
}

from：從哪開始查
size：傳回幾條結果

bool查詢

must#（and）并且，滿足多個條件 

單個條件查詢：布爾查詢所有from屬性為gu的資料：
GET zhifou/doc/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "from": "gu"
          }
        }
      ]
    }
  }
}
多個條件查詢：想要查詢from為gu，并且age為30的資料
GET zhifou/doc/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "from": "gu"
          }
        },
        {
          "match": {
            "age": 30
          }
        }
      ]
    }
  }
}

bool查詢should(or)，滿足一個就行 

查詢隻要是from為gu或者tags為閉月的資料
GET zhifou/doc/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "match": {
            "from": "gu"
          }
        },
        {
          "match": {
            "tags": "閉月"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

bool查詢must_not(not)  既不，也不是 

查詢from既不是gu并且tags也不是可愛，還有age不是18的資料
GET zhifou/doc/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": [
        {
          "match": {
            "from": "gu"
          }
        },
        {
          "match": {
            "tags": "可愛"
          }
        },
        {
          "match": {
            "age": 18
          }
        }
      ]
    }
  }
}

bool查詢filter  滿足某個條件，某個字段還可以比較大小範圍 

查詢from為gu，age大于25的資料 。比較符号有gt gte lt lte
GET zhifou/doc/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "from": "gu"
          }
        }
      ],
      "filter": {
        "range": {
          "age": {
            "gt": 25
          }
        }
      }
    }
  }
}

查詢from是gu，age在25~30之間
GET zhifou/doc/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "from": "gu"
          }
        }
      ],
      "filter": {
        "range": {
          "age": {
            "gte": 25,
            "lte": 30
          }
        }
      }
    }
  }
}
must改成should，滿足下面的filter但不滿足上面的match也會顯示出來
GET zhifou/doc/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "match": {
            "from": "sheng"
          }
        }
      ],
      "filter": {
        "range": {
          "age": {
            "lte": 25
          }
        }
      }
    }
  }
}

bool must filter過濾，過濾一個字段是a，并且另一個字段是b或者c 

GET xxx-fsmxx_pm_rawxx_mod_unix_linux_211128/_doc/_search
{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [{
                "range": {
                    "DCTIME": {
                        "from": 1,
                        "to": 1738028800000,
                        "include_lower": false,
                        "include_upper": false,
                        "boost": 1.0
                    }
                }
            }],
            "filter": [{
                "terms": {
                    "KPI_NO": ["20200413185034"],
                    "boost": 1.0
                }
            }, {
                "terms": {
                    "KBP": ["6518921118106698111","6038954760944889699"]
                }
            }],
            "adjust_pure_negative": true,
            "boost": 1.0
        }
    },
    "sort": [{
        "DCTIME": {
            "order": "asc",
            "unmapped_type": "long"
        }
    }]
}

  • must

     ：與關系，相當于關系型資料庫中的

    and

     。

  • should

     ：或關系，相當于關系型資料庫中的

    or

  • must_not

     ：非關系，相當于關系型資料庫中的

    not

  • filter

     ：過濾條件。

  • range

     ：條件篩選範圍。

  • gt

     ：大于，相當于關系型資料庫中的

    >

  • gte

     ：大于等于，相當于關系型資料庫中的

    >=

  • lt

     ：小于，相當于關系型資料庫中的

    <

  • lte

     ：小于等于，相當于關系型資料庫中的

    <=

結果過濾：_source 

在所有的結果中，我隻需要檢視name和age兩個屬性，其他的不要
GET zhifou/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "顧老二"
    }
  },
  "_source": ["name", "age"]
}

avg 

查詢from是gu的人的平均年齡
GET zhifou/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "from": "gu"
    }
  },
  "aggs": {
    "my_avg": {
      "avg": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "_source": ["name", "age"]
}
首先比對查詢from是gu的資料。在此基礎上做查詢平均值的操作，這裡就用到了聚合函數，其文法被封裝在aggs中，而my_avg則是為查詢結果起個别名，封裝了計算出的平均值。那麼，要以什麼屬性作為條件呢？是age年齡，查年齡的什麼呢？是avg，查平均年齡。

隻想看平均值
GET zhifou/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "from": "gu"
    }
  },
  "aggs": {
    "my_avg": {
      "avg": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "size": 0, 
  "_source": ["name", "age"]
}

max 

GET zhifou/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "from": "gu"
    }
  },
  "aggs": {
    "my_max": {
      "max": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "size": 0
}

min 

GET zhifou/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "from": "gu"
    }
  },
  "aggs": {
    "my_min": {
      "min": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "size": 0
}

sum 

GET zhifou/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "from": "gu"
    }
  },
  "aggs": {
    "my_sum": {
      "sum": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "size": 0
}

分組查詢和分組聚合 

查詢所有人的年齡段，并且按照15~20，20~25,25~30分組，
GET zhifou/doc/_search
{
  "size": 0, 
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "age_group": {
      "range": {
        "field": "age",
        "ranges": [
          {
            "from": 15,
            "to": 20
          },
          {
            "from": 20,
            "to": 25
          },
          {
            "from": 25,
            "to": 30
          }
        ]
      }
    }
  }
}

查詢所有人的年齡段，并且按照15~20，20~25,25~30分組，并且算出每組的平均年齡。每個小組内的資料做平均年齡處理。
GET zhifou/doc/_search
{
  "size": 0, 
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "age_group": {
      "range": {
        "field": "age",
        "ranges": [
          {
            "from": 15,
            "to": 20
          },
          {
            "from": 20,
            "to": 25
          },
          {
            "from": 25,
            "to": 30
          }
        ]
      },
      "aggs": {
        "my_avg": {
          "avg": {
            "field": "age"
          }
        }
      }
    }
  }
}

 curl方法檢視es叢集資訊： 

現場磁盤空間使用情況查詢
curl -XGET  -u 使用者:密碼 "http://ip:端口/_cat/nodes?v&h=http,version,jdk,disk.total,disk.used,disk.avail,disk.used_percent,heap.current,heap.percent,heap.max,ram.current,ram.percent,ram.max,master"
好像是檢視所有索引分片的吧，反正是一大片輸出：
curl -XGET  -u 使用者:密碼  "http://ip:端口/_cat/shards?v"
檢視叢集狀态：
curl -XGET -u 使用者:密碼  -H "Content-Type: application/json" http://ip:端口/_cat/health?v

　　

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