datos
Primero se debe agregar tres datos de prueba en elasticsearch
PUT /ecommerce/product/1
{
"name" : "gaolujie yagao",
"desc" : "gaoxiao meibai",
"price" : 30,
"producer" : "gaolujie producer",
"tags": [ "meibai", "fangzhu" ]
}
PUT /ecommerce/product/2
{
"name" : "jiajieshi yagao",
"desc" : "youxiao fangzhu",
"price" : 25,
"producer" : "jiajieshi producer",
"tags": [ "fangzhu" ]
}
PUT /ecommerce/product/3
{
"name" : "zhonghua yagao",
"desc" : "caoben zhiwu",
"price" : 40,
"producer" : "zhonghua producer",
"tags": [ "qingxin" ]
}
búsqueda de cadenas 1.query
Sintaxis:
GET / index / del tipo / _search
- Toda consulta de datos
{
"took": 2, //took：耗费了几毫秒
"timed_out": false, //是否超时，这里是没有
"_shards": { //数据拆成了5个分片，所以对于搜索请求，会打到所有的primary shard（或者是它的某个replica shard也可以）
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 3, //查询结果的数量，3个document
"max_score": 1, //score的含义，就是document对于一个search的相关度的匹配分数，越相关，就越匹配，分数也高
"hits": [ //包含了匹配搜索的document的详细数据
{
"_index": "ecommerce",
"_type": "product",
"_id": "2",
"_score": 1,
"_source": {
"name": "jiajieshi yagao",
"desc": "youxiao fangzhu",
"price": 25,
"producer": "jiajieshi producer",
"tags": [
"fangzhu"
]
}
},
{
"_index": "ecommerce",
"_type": "product",
"_id": "1",
"_score": 1,
"_source": {
"name": "gaolujie yagao",
"desc": "gaoxiao meibai",
"price": 30,
"producer": "gaolujie producer",
"tags": [
"meibai",
"fangzhu"
]
}
},
{
"_index": "ecommerce",
"_type": "product",
"_id": "3",
"_score": 1,
"_source": {
"name": "zhonghua yagao",
"desc": "caoben zhiwu",
"price": 40,
"producer": "zhonghua producer",
"tags": [
"qingxin"
]
}
}
]
}
}
- los datos condicionales de consulta:
el origen de la búsqueda cadena de consulta, porque los parámetros de búsqueda se basan en consulta cadena de solicitud http a incidentales, como para encontrar el nombre del producto contiene yagao de bienes, y de acuerdo con el precio en orden descendente:
GET / Comercio electrónico / Producto / _search ? q = nombre: yagao y Ordenar = precio: desc
{
"took": 35,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 3,
"max_score": null,
"hits": [
{
"_index": "ecommerce",
"_type": "product",
"_id": "3",
"_score": null,
"_source": {
"name": "zhonghua yagao",
"desc": "caoben zhiwu",
"price": 40,
"producer": "zhonghua producer",
"tags": [
"qingxin"
]
},
"sort": [
40
]
},
{
"_index": "ecommerce",
"_type": "product",
"_id": "1",
"_score": null,
"_source": {
"name": "gaolujie yagao",
"desc": "gaoxiao meibai",
"price": 30,
"producer": "gaolujie producer",
"tags": [
"meibai",
"fangzhu"
]
},
"sort": [
30
]
},
{
"_index": "ecommerce",
"_type": "product",
"_id": "2",
"_score": null,
"_source": {
"name": "jiajieshi yagao",
"desc": "youxiao fangzhu",
"price": 25,
"producer": "jiajieshi producer",
"tags": [
"fangzhu"
]
},
"sort": [
25
]
}
]
}
}
Adecuado para las herramientas de línea de comando uso temporal como rizo, rápidamente emitió una solicitud para recuperar la información que desea, pero si las solicitudes de consulta muy complicado, es difícil de construir, en un entorno de producción, rara vez se utiliza la consulta cadena de búsqueda
DSL 2.query
DSL: El dominio especificado Idioma, campos específicos del idioma
http cuerpo de la petición: el cuerpo de la petición, se puede utilizar la sintaxis de formato de consulta de acumulación JSON, más conveniente, se puede construir una variedad de sintaxis compleja
- Descubre todos los bienes
GET /ecommerce/product/_search
{
"query": { "match_all": {} }
}
- Consulta de nombres contiene yagao bienes, mientras ordenados por orden de precio descendente
GET /ecommerce/product/_search
{
"query" : {
"match" : {
"name" : "yagao"
}
},
"sort": [
{ "price": "desc" }
]
}
- Paginación de los productos básicos de consulta, un total de tres productos básicos, suponiendo que cada página mostrará una mercancía, ahora muestra la página 2, así que echa un vistazo a la segunda materia prima
GET /ecommerce/product/_search
{
"query": { "match_all": {} },
"from": 1,
"size": 1
}
- Para averiguar el nombre y especificar el precio de los bienes puede ser
GET /ecommerce/product/_search
{
"query": { "match_all": {} },
"_source": ["name", "price"]
}
Más adecuado para su uso en un entorno de producción, se puede construir consultas complejas
filtro 3.query
Buscar en nombre de producto contiene yagao, y el precio de más de 25 yuanes de los bienes
GET /ecommerce/product/_search
{
"query" : {
"bool" : {
"must" : {
"match" : {
"name" : "yagao"
}
},
"filter" : {
"range" : {
"price" : { "gt" : 25 }
}
}
}
}
}
Búsqueda 4.full de texto (búsqueda de texto completo)
Contiene productor coincidente de datos y el productor de yagao
GET /ecommerce/product/_search
{
"query" : {
"match" : {
"producer" : "yagao producer"
}
}
}
Búsqueda 5.phrase (frase de búsqueda)
En contraste con la búsqueda de texto completo, la cadena de búsqueda desmantelamiento de búsqueda de texto completo estará abierto a la entrada, para conseguir que el interior de la coincidencia de índice invertido, siempre y cuando las palabras coincidentes en cualquier desmontaje, pueden ser devueltos como resultado
de buscar frase, pida la cadena de búsqueda se debe especificar en el campo de texto, totalmente contenida exactamente el mismo, puede contar partido, para volver como resultado
GET /ecommerce/product/_search
{
"query" : {
"match_phrase" : {
"producer" : "yagao producer"
}
}
}
Búsqueda 6.highlight (resultados de la búsqueda resaltados)
GET /ecommerce/product/_search
{
"query" : {
"match" : {
"producer" : "producer"
}
},
"highlight": {
"fields" : {
"producer" : {}
}
}
}
Efectos como se muestra a continuación:
7. Los diversos consulta agregada anidada
- El primer análisis de la demanda: número de elementos calculados de cada etiqueta
se fielddata propiedad del campo de texto a la verdadera
PUT /ecommerce/_mapping/product
{
"properties": {
"tags": {
"type": "text",
"fielddata": true
}
}
}
GET /ecommerce/product/_search
{
"size": 0, //不查询出数据，只统计
"aggs": {
"group_by_tags": {
"terms": { "field": "tags" }
}
}
}
resultados de la consulta
{
"took": 6,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 3,
"max_score": 0,
"hits": []
},
"aggregations": {
"group_by_tags": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "fangzhu",
"doc_count": 2
},
{
"key": "meibai",
"doc_count": 1
},
{
"key": "qingxin",
"doc_count": 1
}
]
}
}
}
- Nombre de la materia contiene yagao calcula el número de elementos en cada etiqueta
GET /ecommerce/product/_search
{
"size": 0,
"query": {
"match": {
"name": "yagao"
}
},
"aggs": {
"all_tags": {
"terms": {
"field": "tags"
}
}
}
}
resultados de la consulta
{
"took": 6,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 3,
"max_score": 0,
"hits": []
},
"aggregations": {
"all_tags": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "fangzhu",
"doc_count": 2
},
{
"key": "meibai",
"doc_count": 1
},
{
"key": "qingxin",
"doc_count": 1
}
]
}
}
}
- El primer paquete, el valor promedio calculado para cada grupo y a continuación, calcula el precio medio de la mercancía en cada etiqueta
GET /ecommerce/product/_search
{
"size": 0,
"aggs" : {
"group_by_tags" : {
"terms" : { "field" : "tags" },
"aggs" : {
"avg_price" : {
"avg" : { "field" : "price" }
}
}
}
}
}
resultados de la consulta
{
"took": 8,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 4,
"max_score": 0,
"hits": []
},
"aggregations": {
"group_by_tags": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "fangzhu",
"doc_count": 2,
"avg_price": {
"value": 27.5
}
},
{
"key": "meibai",
"doc_count": 2,
"avg_price": {
"value": 40
}
},
{
"key": "qingxin",
"doc_count": 1,
"avg_price": {
"value": 40
}
}
]
}
}
}
- El precio medio de cada producto calculado en la etiqueta, y ordena en orden descendente del precio promedio
GET /ecommerce/product/_search
{
"size": 0,
"aggs" : {
"all_tags" : {
"terms" : { "field" : "tags", "order": { "avg_price": "desc" } },
"aggs" : {
"avg_price" : {
"avg" : { "field" : "price" }
}
}
}
}
}
resultados de la consulta
{
"took": 8,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 3,
"max_score": 0,
"hits": []
},
"aggregations": {
"all_tags": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "qingxin",
"doc_count": 1,
"avg_price": {
"value": 40
}
},
{
"key": "meibai",
"doc_count": 1,
"avg_price": {
"value": 30
}
},
{
"key": "fangzhu",
"doc_count": 2,
"avg_price": {
"value": 27.5
}
}
]
}
}
}
- Intervalo agrupan de acuerdo a la gama de precio especificado, a continuación, agrupados por etiqueta dentro de cada grupo, y finalmente calcular el precio medio para cada grupo de
GET /ecommerce/product/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_price": {
"range": {
"field": "price",
"ranges": [
{
"from": 0,
"to": 20
},
{
"from": 20,
"to": 40
},
{
"from": 40,
"to": 50
}
]
},
"aggs": {
"group_by_tags": {
"terms": {
"field": "tags"
},
"aggs": {
"average_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
}
}
resultados de la consulta
{
"took": 5,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 3,
"max_score": 0,
"hits": []
},
"aggregations": {
"group_by_price": {
"buckets": [
{
"key": "0.0-20.0",
"from": 0,
"to": 20,
"doc_count": 0,
"group_by_tags": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": []
}
},
{
"key": "20.0-40.0",
"from": 20,
"to": 40,
"doc_count": 2,
"group_by_tags": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "fangzhu",
"doc_count": 2,
"average_price": {
"value": 27.5
}
},
{
"key": "meibai",
"doc_count": 1,
"average_price": {
"value": 30
}
}
]
}
},
{
"key": "40.0-50.0",
"from": 40,
"to": 50,
"doc_count": 1,
"group_by_tags": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "qingxin",
"doc_count": 1,
"average_price": {
"value": 40
}
}
]
}
}
]
}
}
}
