elasticsearchエントリ（E）：elasticsearchデータクエリ

その他 2020-03-09 00:48:01 訪問数: null

データ

まずelasticsearchに3つのテストデータを追加

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" ]
}

1.query列検索

構文：
タイプ/ _searchのGET /インデックス/

  1. すべてのデータのクエリ
{
  "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"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}
  1. 条件付きクエリデータ：
    クエリ文字列検索の起源、検索パラメータが偶発的にクエリ文字列のHTTPリクエストに基づいているため、このような製品名を検索するように、商品のyagaoが含まれており、降順での価格に従い、：
    GET / eコマース/製品/ _searchを？Q =名前：ソートyagao＆ =価格：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
        ]
      }
    ]
  }
}

すぐに必要な情報を取得するための要求を発行し、そのようなカールなどの一時的な使用のコマンドラインツール、適した;しかし、クエリ要求は非常に複雑であれば、それはほとんどのクエリを使用し、本番環境では、ビルドすることは困難です文字列検索

2.queryのDSL

DSL：ドメインは言語、言語固有のフィールド指定された
リクエストボディ、ビルドJSON形式のクエリ構文に使用することができ、より便利に、あなたは複雑な構文の様々なを構築することができます：httpリクエストボディを

  1. すべての商品を発見
GET /ecommerce/product/_search
{
  "query": { "match_all": {} }
}
  1. 価格の降順にソートしながら、クエリ名は、yagao品が含まれています
GET /ecommerce/product/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "name" : "yagao"
        }
    },
    "sort": [
        { "price": "desc" }
    ]
}
  1. 私たちは二商品をチェックアウトするように、各ページには、商品、今ショーの2ページを表示すると仮定して、クエリ商品、3品目の合計をページング
GET /ecommerce/product/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "from": 1,
  "size": 1
}
  1. 名前を見つけると指定するには、商品の価格がすることができ
GET /ecommerce/product/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "_source": ["name", "price"]
}

本番環境での使用に適して、あなたは、複雑なクエリを構築することができます

3.queryフィルタ

検索製品名はyagaoが含まれており、商品の価格以上の25元

GET /ecommerce/product/_search
{
    "query" : {
        "bool" : {
            "must" : {
                "match" : {
                    "name" : "yagao" 
                }
            },
            "filter" : {
                "range" : {
                    "price" : { "gt" : 25 } 
                }
            }
        }
    }
}

4.fullテキスト検索（全文検索）

これは、データ照合プロデューサーとyagaoのプロデューサーが含まれています

GET /ecommerce/product/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "producer" : "yagao producer"
        }
    }
}

5.phrase検索（検索語句）

フルテキスト検索とは対照的に、フルテキスト検索の解体検索文字列があれば、どのような解体に一致する単語は、結果として返すことができるよう、転置インデックスマッチングの内側にそれらを得るために、入力に開放される
ために頼む、フレーズ検索検索文字列が完全に正確に同じ含まれている、テキストフィールドに指定する必要があり、結果として返すために、試合を数えることができます

GET /ecommerce/product/_search
{
    "query" : {
        "match_phrase" : {
            "producer" : "yagao producer"
        }
    }
}

6.highlight検索（ハイライトされた検索結果）

GET /ecommerce/product/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "producer" : "producer"
        }
    },
    "highlight": {
        "fields" : {
            "producer" : {}
        }
    }
}

下に示すように、効果：
ここに画像を挿入説明

7.様々なネストされた集計クエリ

  1. 最初の需要分析：各タグ内の項目数を算出したが
    trueに、テキストフィールドのプロパティをfielddataます
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" }
    }
  }
}

クエリ結果

{
  "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
        }
      ]
    }
  }
}
  1. 商品名はyagaoが各タグ内の項目数を算出し、含まれています
GET /ecommerce/product/_search
{
  "size": 0,
  "query": {
    "match": {
      "name": "yagao"
    }
  },
  "aggs": {
    "all_tags": {
      "terms": {
        "field": "tags"
      }
    }
  }
}

クエリ結果

{
  "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
        }
      ]
    }
  }
}
  1. 最初のパケットは、その後、各群について計算した平均値は、各タグに商品の平均価格を計算します
GET /ecommerce/product/_search
{
    "size": 0,
    "aggs" : {
        "group_by_tags" : {
            "terms" : { "field" : "tags" },
            "aggs" : {
                "avg_price" : {
                    "avg" : { "field" : "price" }
                }
            }
        }
    }
}

クエリ結果

{
  "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
          }
        }
      ]
    }
  }
}
  1. タグで算出された各商品の平均価格、及び平均価格の降順でソート
GET /ecommerce/product/_search
{
    "size": 0,
    "aggs" : {
        "all_tags" : {
            "terms" : { "field" : "tags", "order": { "avg_price": "desc" } },
            "aggs" : {
                "avg_price" : {
                    "avg" : { "field" : "price" }
                }
            }
        }
    }
}

クエリ結果

{
  "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
          }
        }
      ]
    }
  }
}
  1. 間隔は、各グループ内のタグによってグループ化され、その後、指定された価格範囲に従ってグループ化され、そして最終的に各群の平均価格を計算します
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"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

クエリ結果

{
  "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
                }
              }
            ]
          }
        }
      ]
    }
  }
}
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