本文主要是介绍Elasticsearch查询，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

Elasticsearch查询

什么是Elasticsearch？

Elasticsearch is a real-time, distributed storage, search, and analytics engine

Elasticsearch 是一个实时的分布式存储、搜索、分析的引擎。

介绍那儿有几个关键字：

• 实时

• 分布式

• 搜索

• 分析

于是我们就得知道Elasticsearch是怎么做到实时的，Elasticsearch的架构是怎么样的（分布式）。存储、搜索和分析（得知道Elasticsearch是怎么存储、搜索和分析的）

为什么要用Elasticsearch

在学习一项技术之前，必须先要了解为什么要使用这项技术。所以，为什么要使用Elasticsearch呢？我们在日常开发中，数据库也能做到（实时、存储、搜索、分析）。

相对于数据库，Elasticsearch的强大之处就是可以模糊查询。

有的同学可能就会说：我数据库怎么就不能模糊查询了？？我反手就给你写一个SQL：

select * from user where name like '%爱国%'

的确，这样做的确可以。但是要明白的是：name like %Java3y%这类的查询是不走索引的，不走索引意味着：只要你的数据库的量很大（1亿条），你的查询肯定会是秒级别的

如果对数据库索引还不是很了解的同学，建议复看一下我以前的文章。我觉得我当时写得还不赖（哈哈哈） GitHub搜关键字：”索引“

而且，即便给你从数据库根据模糊匹配查出相应的记录了，那往往会返回大量的数据给你，往往你需要的数据量并没有这么多，可能50条记录就足够了。

还有一个就是：用户输入的内容往往并没有这么的精确，比如我从Google输入ElastcSeach（打错字），但是Google还是能估算我想输入的是Elasticsearch

而Elasticsearch是专门做搜索的，就是为了解决上面所讲的问题而生的，换句话说：

• Elasticsearch对模糊搜索非常擅长（搜索速度很快）

• 从Elasticsearch搜索到的数据可以根据评分过滤掉大部分的，只要返回评分高的给用户就好了（原生就支持排序）

• 没有那么准确的关键字也能搜出相关的结果（能匹配有相关性的记录）

Elasticsearch的数据结构

众所周知，你要在查询的时候花得更少的时间，你就需要知道他的底层数据结构是怎么样的；举个例子：

• 树型的查找时间复杂度一般是O(logn)

• 链表的查找时间复杂度一般是O(n)

• 哈希表的查找时间复杂度一般是O(1)

• ….不同的数据结构所花的时间往往不一样，你想要查找的时候要快，就需要有底层的数据结构支持

从上面说Elasticsearch的模糊查询速度很快，那Elasticsearch的底层数据结构是什么呢？我们来看看。

我们根据“完整的条件”查找一条记录叫做正向索引；我们一本书的章节目录就是正向索引，通过章节名称就找到对应的页码。

首先我们得知道为什么Elasticsearch为什么可以实现快速的“模糊匹配”/“相关性查询”，实际上是你写入数据到Elasticsearch的时候会进行分词。

Elasticsearch的术语和架构

从官网的介绍我们已经知道Elasticsearch是分布式存储的，如果看过我的文章的同学，对分布式这个概念应该不陌生了。

在讲解Elasticsearch的架构之前，首先我们得了解一下Elasticsearch的一些常见术语。

• Index：Elasticsearch的Index相当于数据库的Table

• Type：这个在新的Elasticsearch版本已经废除（在以前的Elasticsearch版本，一个Index下支持多个Type--有点类似于消息队列一个topic下多个group的概念）

• Document：Document相当于数据库的一行记录

• Field：相当于数据库的Column的概念

• Mapping：相当于数据库的Schema的概念

• DSL：相当于数据库的SQL（给我们读取Elasticsearch数据的API）

• Elasticsearch 写入的流程

  上面我们已经知道当我们向Elasticsearch写入数据的时候，是写到主分片上的，我们可以了解更多的细节。

  客户端写入一条数据，到Elasticsearch集群里边就是由节点来处理这次请求：

   

   

集群上的每个节点都是coordinating node（协调节点），协调节点表明这个节点可以做路由。比如节点1接收到了请求，但发现这个请求的数据应该是由节点2处理（因为主分片在节点2上），所以会把请求转发到节点2上。

• coodinate（协调）节点通过hash算法可以计算出是在哪个主分片上，然后路由到对应的节点

• shard = hash(document_id) % (num_of_primary_shards)

路由到对应的节点以及对应的主分片时，会做以下的事：

1. 将数据写到内存缓存区

2. 然后将数据写到translog缓存区

3. 每隔1s数据从buffer中refresh到FileSystemCache中，生成segment文件，一旦生成segment文件，就能通过索引查询到了

4. refresh完，memory buffer就清空了。

5. 每隔5s中，translog 从buffer flush到磁盘中

6. 定期/定量从FileSystemCache中,结合translog内容flush index到磁盘中。

Elasticsearch基本查询

1、简单查询

GET lib3/user/_search
{
  "query":{
    "match_all": {}
  }
}
​
​
​
get lib3/user/_search
{
  "query":{
    "match_all": {}
  },
  "_source":{
     "includes": "addr*",
     "excludes": ["name","bir*"]
  }
}

2、控制查询返回的数量

get lib3/user/_search
{
  "from":0,
  "size":2,
  "query":{
    "terms":{
      "interests": ["changge","tiaowu"]
    }
  }
}

3、排序

前缀匹配查询"match_phrase_prefix", 并使用sort实现排序：desc:降序，asc升序

GET /lib3/user/_search
{
    "query": {
        "match_phrase_prefix": {
          "interests": "you"
        }
    },
    
    "sort":[
      {
        "age":{"order": "desc"}
      }
      ]
}

4、范围查询

range:实现范围查询

参数：from,to,include_lower,include_upper,boost

include_lower:是否包含范围的左边界，默认是true

include_upper:是否包含范围的右边界，默认是true

GET /lib3/user/_search
{
    "query": {
        "range": {
            "birthday": {
                "from": "1990-10-10",
                "to": "2000-05-01",
                 "include_lower": true,
                "include_upper": false
            }
        }
    }
}
 
 
GET /lib3/user/_search
{
    "query": {
        "range": {
            "age": {
                "from": 18,
                "to": 25,
                "include_lower": true,
                "include_upper": false
            }
        }
    }
}

5、fuzzy实现模糊查询

fuzzy 查询是 term 查询的模糊等价。

GET /lib3/user/_search
{
    "query": {
        "fuzzy": {
             "interests": "chagge"
        }
    }
}
 
GET /lib3/user/_search
{
    "query": {
        "fuzzy": {
             "interests": {
                 "value": "chagge"
             }
        }
    }
}

6、指定返回的字段

get lib3/user/_search
{
  "_source":["name","age"],
  "query":{
    "match": {
      "interests": "changge"
    }
  }
}

7、显示要的字段、去除不需要的字段、可以使用通配符*

get lib3/user/_search
{
  "query":{
    "match_all": {}
  },
  "_source":{
     "includes": "addr*",
     "excludes": ["name","bir*"]
  }
}

8、多条件查询

{
 
  "query": {
 
    "bool": {
 
      "must":[
 
{"match":{"title":"战"}},
 
{"match":{"content":"星球"}}
 
  ]
 
    }
 
  }
 
}
​
must_not使用
​
内容里不含有“武士”
​
{
 
  "query": {
 
    "bool": {
 
      "must":{"match":{"title":"战"}},
 
      "must_not":{"match":{"content":"武士"}}
 
    }
 
  }
 
}

Elasticsearch 组合查询

group by
== sql 
select src_ip,count(*) as x from attack_log where timestamp > 1627747200000 and timestamp < 1629104108000 group by src_ip order by x desc limit 5;

例子

GET attack_log/_search
{
  "size":0,
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "range": {
            "timestamp": {
              "gt": "1627747200000",
              "lt": "1629104108000"
            }
          }
        }
      ]
    }
  },
  "aggs": {
    "group_by": {
      "terms": {
        "field": "src_ip.keyword",
        "size":5,
        "order": {
          "_count": "desc"
        }
      }
    }
  }
}

返回示例

{
  "took" : 2,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 3,
    "successful" : 3,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 316,
    "max_score" : 0.0,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "group_by" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 18,
      "buckets" : [
        {
          "key" : "1.1.1.1",
          "doc_count" : 99
        },
        {
          "key" : "1.1.1.4",
          "doc_count" : 62
        },
        {
          "key" : "1.1.1.7",
          "doc_count" : 59
        },
        {
          "key" : "1.1.1.6",
          "doc_count" : 49
        },
        {
          "key" : "1.1.1.8",
          "doc_count" : 29
        }
      ]
    }
  }
}

组合查询

GET /analysis/_search
{
  "_source": {   ---SELECT
    "includes": ["fileName","starttime","duration","repNo","repGroup","typeOfService"],
    "excludes": ["blankKeyword","keyword","topicHitDetail"]
  }, 
  "query": {   ---WHERE
    "bool": {
      "filter": {
        "term": {
          "typeOfService": "转账"
        }
      }
    }
  },
  "aggs": {  ---GROUP BY
    "class_buckets": {  ---HAVING
      "filter": {
        "range": {
          "duration": {
            "gte": 600
          }
        }
      },
      "aggs": {
        "class_count": {
          "terms": {
            "field": "classfication_f"
          },
          "aggs": {
            "count": {
              "value_count": {
                "field": "classfication_f"
              }
            },
            "count_filter":{
              "bucket_selector": { ------HAVING
                "buckets_path": {
                  "count":"count"
                },
                "script": "params.count>=1000"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  },
  "from": 0, ---LIMIT
  "size": 10, 
  "sort": [    ---ORDER BY
    {
      "starttime": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

elasticsearch 关于index

index概念包括：

1、写入的数据（API等方式）

2、es里面的索引数据

3、lucene索引

segmant-shard-index

这篇关于Elasticsearch查询的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！