ElasticSearch
前期准备
我是使用virtual box安装的deepin虚拟机进行的操作；
跟着下面的安装流程，安装完成后，默认会在 http://localhost:5601/ 运行 Kibana
安装完成后，会有提示你没有数据，是否加入一些sample，我选择加入了 commercial的数据。用于后面的练习。
简单的CRUD
在官方文档中学习了简单的CRUD，现在记录下来。
打开左侧导航栏中
小扳手进行练习
Rest风格 + JSON 来处理文档
新增
新增一条
给customer 文档加上index
PUT /customer/_doc/1
{
"name": "John Doe"
}
返回的json，我们可以得到很多信息
{
"_index" : "customer",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"result" : "created",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 2,
"failed" : 0
},
"_seq_no" : 26,
"_primary_term" : 4
}
_doc 后面的 1 是指的 _id
注意是 _id 不是 id
如果自己不指定，则会默认生成一个
修改
ES的修改其实是覆盖；但是使用时，es帮我们做了处理，我们感觉和修改一样。
POST /test/_update/1
{
"doc": {
"name": "111Jushis",
"sex": "MALE"
}
}
修改的内容需要用 doc来包装一下
删除
删除一条
DELETE /test/1
查询
最简单的查询，在url上加入id，就可以返回信息
id查询
GET /customer/_doc/1
简单查询
查看所以内容,并且以 customer_id 排序
query
- match_phrase 匹配分词
- match_all 全部匹配
GET /kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
"query": { "match_all": {} },
"sort": [
{ "customer_id": "asc" }
]
}
得到
{
"took" : 4,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 636,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [
{
"_index" : "kibana_sample_data_ecommerce",
"_type" : "_doc",
"_id" : "hfgLzG8B-tTLcXKpP4ph",
"_score" : null,
"_source" : {
"category" : [
"Women's Clothing"
],
"currency" : "EUR",
"customer_first_name" : "Mary",
"customer_full_name" : "Mary Bailey",
"customer_gender" : "FEMALE",
"customer_id" : 20,
"customer_last_name" : "Bailey",
"customer_phone" : "",
"day_of_week" : "Sunday",
"day_of_week_i" : 6,
...
}
]
}
}
}
我们可以看到，
took 表示查询花费的毫秒数
max_score 文档匹配的最大分数
total里面表示查询得到的数量
hits 表示匹配记录
_score 表示该文档的分数
_source 里面是查询得到的数据
排序
当然，我们也可以加入排序
GET /kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
"query": { "match_all": {} },
"sort": [
{ "customer_id": "asc" }
],
"from": 10,
"size": 10
}
但是注意，排序字段如果是 text 直接使用全字段的话
会报错 Fielddata is disabled on text fields by default.
可以改为使用 字段名.keyword
bool 查询
GET /kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"customer_id": 20
}
}
],
"must_not": [
{
"match_phrase": {
"customer_first_name": "Mary"
}
}
],
"filter": {
"range": {
"customer_id": {
"gte": 10,
"lte": 20
}
}
}
}
}
}
这样结果应该是查不到数据的；
其中bool查询适合多个查询条件拼接在一起
must 必须符合
must_not 必须不符合
filter 可以看做 must_not 的一个别名
在其中，也可加入query条件
统计分析
ES来做统计，聚合函数是离不开的；
aggregations 在es中可以简写为 aggs
之后会写一关于 aggregations的文章
terms 作用是分组与sql中的 group by类似；
但是用法上有不同；
ES中默认只返回前10条数据
语句写法上
sql： group by a,b
在 es中则是aggs嵌套,记得指定size大小（默认是10）
{
"aggs": {
"group_by_day": {
"terms": {
"field": "day_of_week",
"size": 3
},
"aggs": {
"group_by_firstName":{
"terms": {
"field": "customer_first_name.keyword",
"size": 10
}
}
}
}
}
}
分组之后，我们可根据需求进行求平均值，求和等操作；
{
"aggs": {
"sum_price":{
"sum": {
"field": "taxful_total_price"
}
}
}
}
在es中有很多关于统计分析的方法；
具体的可以看文档。
