网站建设高端定制,wordpress主题煎蛋,网站站内文章互联,名片在哪个网站可以做说明#xff1a;本文介绍在kibana#xff0c;es的可视化界面上对文档的查询操作#xff1b;
添加数据
先使用API#xff0c;创建索引库#xff0c;并且把数据从MySQL中查出来#xff0c;传到ES上#xff0c;参考#xff08;http://t.csdn.cn/NaTHg#xff09; 索引库…说明本文介绍在kibanaes的可视化界面上对文档的查询操作
添加数据
先使用API创建索引库并且把数据从MySQL中查出来传到ES上参考http://t.csdn.cn/NaTHg 索引库student结构 1、模糊查询
模糊查询是指字段类型是“text”参与分词的字段如name、all字段
1全部查询
格式
# 1.1 全部查询
GET /索引库名/_search
{query: {match_all: {}}
}可以看到13条文档都查询出来了 2单字段查询
格式
# 1.2 单字段查询
GET /索引库名/_search
{query: {match: {字段名: 字段值}}
}查询结果 3多字段查询
格式
# 1.3 多字段查询
GET /索引库名/_search
{query: {multi_match: {query: 字段值,fields: [字段名1,字段名2]}}
}查询结果 2、精确查询
精确查询用于等值判断的文档即查询的值等于文档中对应字段的值有两种分别是term、range
1term查询
格式
GET /索引库/_search
{query: {term: {字段名: {value: 字段值}}}
}查询结果 2range查询
格式
# 2.2 精确查询之rangejob1 and job 3
GET /索引库名/_search
{query: {range: {字段名: {gte: 字段值≥,lt: 字段值}}}
}查询结果 3、地理坐标查询
es提供了地理坐标数据类型如geo_point如果文档中有由经纬度组成的位置数据可以针对文档中的经纬度坐标查询有两种方式
1矩形范围
根据提供的两个位置画出一个矩形查询位置在这个矩形内的文档 格式
GET /索引库名/_search
{query: {geo_bounding_box:{location:{top_left:{lat:左上角位置纬度,lon:左上角位置经度},bottom_right:{lat:右下角位置纬度,lon:右下角位置经度}}}}
}2方圆范围
根据提供的一个位置一个距离以位置为圆心距离为半径查询该位置方圆范围的文档 格式
# 3.2 地理查询值geo_distance
GET /索引库名/_search
{query: {geo_distance:{distance:距离,location:纬度,经度}}
}距离可以可以写任意长度单位如15km15000m
4、复合查询
1算分查询
查询的每条文档都会有一个分值这个分值是ES根据BM25公式计算得出的查询结果会按照分值从高到低排序我们可以根据文档中的条件来手动调整该分值使分值高的文档排在最前面 比如我们把ID为13的文档手动修改分值使其排在最前面
格式
# 4.1 算分查询
GET /student/_search
{query: {function_score: {query: {# 查询match_all: {}},functions: [{filter: {# 过滤term: {id: 13}},# 设置权重weight: 10}],# 加权模式即最终分值 查询分值 ? 权重的运算符multiply为乘boost_mode: multiply}}
}boost_mode常见的有multiply乘sum加replace替换即使用权重替换掉查询分值 2布尔查询
布尔查询也叫复合查询指多条件的查询该查询下有以下四个子查询可根据实际需要添加 must必须匹配的子查询类似“与” should选择性匹配子查询类似“或” must_not必须不匹配不参与算分类似“非” filter必须匹配不参与算分
如查询性别为“1”job不在(2,4]区间内id为11的文档all字段可以为123456DSL语句如下
# 4.2 布尔查询
GET /student/_search
{query: {bool: {# 必须匹配的子查询must: [{match: {gender: 1}}],# 必须不能匹配的子查询must_not: [{range: {job: {gt: 2,lte: 4}}}],# 可以匹配的子查询should: [{match: {all: 123456}}],# 必须匹配的子查询filter: [{term: {id: 11}}]}}
}must、should参与算分即分值高低决定排序前后顺序
must_not、filter不参与算分分值高低无所谓
5、排序
1按位置排序
如果文档字段中有位置/坐标相关的字段可将查询结果按照位置排序距离越近排序越靠前
表示按照提供的位置距离该位置越近排序越靠前当然这取决于order是不是升序asc
# 5.1 按照坐标排序
GET /索引库名/_search
{query: {match_all: {}}, sort: [{_geo_distance: {# 文档中位置相关的字段名、字段值字段名: {lat: 纬度,lon: 经度},# 升序order: asc,# 距离单位unit: km}}]
}2按字段值排序
如按照job的值降序越高排序越靠前
格式
# 5.2 按照字段值排序
GET /索引库名/_search
{query: {match_all: {}},sort: [{字段名: {order: desc}}]
}查询结果job越高排序越靠前 3按多个字段值排序
如果有多个值参与排序可在sort里面按照顺序写多个值
如按照job降序job相同再按照gender升序
格式
# 5.3 按照多个字段值排序
GET /索引库名/_search
{query: {match_all: {}},sort: [{字段值1: {order: desc},字段值2: {order: asc}}]
}也可以写在外面的大括号里面效果一样如下
# 5.3 按照多个字段值排序
GET /索引库名/_search
{query: {match_all: {}},sort: [{字段值1: {order: desc}},{字段值2: {order: asc}}]
}6、分页
es默认查询只显示前10条可以使用分页输出输出更多内容目前es常用的分页有两种方式 方式一指定起始from、条数分页size 方式二基于上一次查询search_after的结果取值作为参数设置条数分页查询
1方式一
如查询起始ID为5条数为5的文档内容
# 6.1 分页方式一
GET /student/_search
{query: {match_all: {}},from: 起始位置,size: 条数
}注意from的值是从0开始计算的所以需要 - 1 2方式二
如方式一中可以取出查询结果中的ID值作为search_after的参数往后查询4条
# 6.2 分页方式二
GET /student/_search
{query: {match_all: {}},size: 4,search_after:[5],sort: [{id: {order: asc}}]
}查询结果 小结
方式一查询需要注意 from size不能超过10000 不然会报错
4 9996 10000 不会报错 4 9997 10001 超过10000报错 方式二search_after分页查询需要注意字段尽量使用主键字段或者唯一字段不然在设置上次查询的值时该值如果在上次查询的结果中有多条会选择最后一条文档作为search_after的位置这样可能会跳过一些文档。
7、高亮
高亮是指对查询的结果可选择字段特殊显示。如百度中查询的结果关键字会呈红色字体显示具体实现就是把关键词前后加一个css样式 例如我这里把查询的结果name字段斜体显示如下
# 7. 高亮
GET /student/_search
{query: {match: {all:鲁迅}},highlight: {fields: {name:{# 关键词前pre_tags: em,# 关键词后post_tags: /em,# 此字段是否为match匹配的字段选择false因为我上面没有按照name进行匹配查找require_field_match: false}}}
}查询结果可以看到鲁迅前后被em标签包裹 总结
以上DSL语句不可直接复制使用
