目錄
前言
1 詞條查詢
1.1 等值查詢-term
1.2 多值查詢-terms
1.3 范圍查詢-range
1.4 前綴查詢-prefix
1.5 通配符查詢-wildcard
2 復(fù)合查詢
2.1 布爾查詢
2.2 Filter查詢
3 聚合查詢
3.1 最值、平均值、求和
3.2 去重查詢
3.3 分組聚合
3.3.1 單條件分組
3.3.2 多條件分組
3.4 過(guò)濾聚合
前言
-
ElasticSearch第一篇：ElasticSearch基礎(chǔ)：從倒排索引說(shuō)起，快速認(rèn)知ES
這篇博文的主題是ES的查詢，因此我整理了盡可能齊全的ES查詢場(chǎng)景，形成下面的圖：
本文基于elasticsearch 7.13.2版本，es從7.0以后，發(fā)生了很大的更新。7.3以后，已經(jīng)不推薦使用TransportClient這個(gè)client，取而代之的是Java High Level REST Client。
測(cè)試使用的數(shù)據(jù)示例
首先是，Mysql中的部分測(cè)試數(shù)據(jù)：
| id | name | age | sex | address | sect | skill | power | create_time | modify_time |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 張無(wú)忌 | 18 | 男 | 光明頂 | 明教 | 九陽(yáng)神功 | 99 | 2021-05-14 16:50:33 | 2021-06-29 16:48:56 |
| 2 | 周芷若 | 17 | 女 | 峨眉山 | 峨嵋派 | 九陰真經(jīng) | 88 | 2021-05-14 11:37:07 | 2021-06-29 16:56:40 |
| 3 | 趙敏 | 14 | 女 | 大都 | 朝廷 | 無(wú) | 40 | 2021-05-14 11:37:07 | 2021-06-29 15:22:24 |
Mysql中的一行數(shù)據(jù)在ES中以一個(gè)文檔形式存在：
?{
? ?"_index" : "person",
? ?"_type" : "_doc",
? ?"_id" : "4",
? ?"_score" : 1.0,
? ?"_source" : {
? ? ?"address" : "峨眉山",
? ? ?"modifyTime" : "2021-06-29 19:46:25",
? ? ?"createTime" : "2021-05-14 11:37:07",
? ? ?"sect" : "峨嵋派",
? ? ?"sex" : "男",
? ? ?"skill" : "降龍十八掌",
? ? ?"name" : "宋青書",
? ? ?"id" : 4,
? ? ?"power" : 50,
? ? ?"age" : 21
? }
?}簡(jiǎn)單梳理了一下ES JavaAPI的相關(guān)體系，感興趣的可以自己研讀一下源碼。
接下來(lái)，我們用十幾個(gè)實(shí)例，迅速上手ES的查詢操作，每個(gè)示例將提供SQL語(yǔ)句、ES語(yǔ)句和Java代碼。
1 詞條查詢
所謂詞條查詢，也就是ES不會(huì)對(duì)查詢條件進(jìn)行分詞處理，只有當(dāng)詞條和查詢字符串完全匹配時(shí)，才會(huì)被查詢到。
1.1 等值查詢-term
等值查詢，即篩選出一個(gè)字段等于特定值的所有記錄。
SQL：
select * from person where name = '張無(wú)忌';而使用ES查詢語(yǔ)句卻很不一樣（注意查詢字段帶上keyword）：
?GET /person/_search
?{
? "query": {
? "term": {
? "name.keyword": {
? "value": "張無(wú)忌",
? "boost": 1.0
? }
? }
? }
?}ElasticSearch 5.0以后，string類型有重大變更，移除了string類型，string字段被拆分成兩種新的數(shù)據(jù)類型: text用于全文搜索的，而keyword用于關(guān)鍵詞搜索。
查詢結(jié)果：
?{
? ?"took" : 0,
? ?"timed_out" : false,
? ?"_shards" : { // 分片信息
? ? ?"total" : 1, // 總計(jì)分片數(shù)
? ? ?"successful" : 1, // 查詢成功的分片數(shù)
? ? ?"skipped" : 0, // 跳過(guò)查詢的分片數(shù)
? ? ?"failed" : 0 ?// 查詢失敗的分片數(shù)
? },
? ?"hits" : { // 命中結(jié)果
? ? ?"total" : {
? ? ? ?"value" : 1, // 數(shù)量
? ? ? ?"relation" : "eq" ?// 關(guān)系：等于
? ? },
? ? ?"max_score" : 2.8526313, ?// 最高分?jǐn)?shù)
? ? ?"hits" : [
? ? ? {
? ? ? ? ?"_index" : "person", // 索引
? ? ? ? ?"_type" : "_doc", // 類型
? ? ? ? ?"_id" : "1",
? ? ? ? ?"_score" : 2.8526313,
? ? ? ? ?"_source" : {
? ? ? ? ? ?"address" : "光明頂",
? ? ? ? ? ?"modifyTime" : "2021-06-29 16:48:56",
? ? ? ? ? ?"createTime" : "2021-05-14 16:50:33",
? ? ? ? ? ?"sect" : "明教",
? ? ? ? ? ?"sex" : "男",
? ? ? ? ? ?"skill" : "九陽(yáng)神功",
? ? ? ? ? ?"name" : "張無(wú)忌",
? ? ? ? ? ?"id" : 1,
? ? ? ? ? ?"power" : 99,
? ? ? ? ? ?"age" : 18
? ? ? ? }
? ? ? }
? ? ]
? }
?}Java中構(gòu)造ES請(qǐng)求的方式：（后續(xù)例子中只保留SearchSourceBuilder的構(gòu)建語(yǔ)句）
?/**
? * term精確查詢
? *
? * @throws IOException
? */
??
?@Autowired
?private RestHighLevelClient client;
??
?@Test
?public void queryTerm() throws IOException {
? // 根據(jù)索引創(chuàng)建查詢請(qǐng)求
? ? ?SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("person");
? ? ?SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
? ? ?// 構(gòu)建查詢語(yǔ)句
? ? ?searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("name.keyword", "張無(wú)忌"));
? ? ?System.out.println("searchSourceBuilder===================" + searchSourceBuilder);
? ? ?searchRequest.source(searchSourceBuilder);
? ? ?SearchResponse response = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
? ? ?System.out.println(JSONObject.toJSON(response));
?}仔細(xì)觀察查詢結(jié)果，會(huì)發(fā)現(xiàn)ES查詢結(jié)果中會(huì)帶有_score這一項(xiàng)，ES會(huì)根據(jù)結(jié)果匹配程度進(jìn)行評(píng)分。打分是會(huì)耗費(fèi)性能的，如果確認(rèn)自己的查詢不需要評(píng)分，就設(shè)置查詢語(yǔ)句關(guān)閉評(píng)分：
?GET /person/_search
?{
? "query": {
? "constant_score": {
? "filter": {
? "term": {
? "sect.keyword": {
? "value": "張無(wú)忌",
? "boost": 1.0
? }
? }
? },
? "boost": 1.0
? }
? }
?}Java構(gòu)建查詢語(yǔ)句：
?SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
?// 這樣構(gòu)造的查詢條件，將不進(jìn)行score計(jì)算，從而提高查詢效率
?searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.constantScoreQuery(QueryBuilders.termQuery("sect.keyword", "明教")));1.2 多值查詢-terms
多條件查詢類似Mysql里的IN查詢，例如：
?select * from persons where sect in('明教','武當(dāng)派');ES查詢語(yǔ)句：
?GET /person/_search
?{
? "query": {
? "terms": {
? "sect.keyword": [
? "明教",
? "武當(dāng)派"
? ],
? "boost": 1.0
? }
? }
?}Java實(shí)現(xiàn)：
?SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
?// 構(gòu)建查詢語(yǔ)句
?searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termsQuery("sect.keyword", Arrays.asList("明教", "武當(dāng)派")));
?}1.3 范圍查詢-range
范圍查詢，即查詢某字段在特定區(qū)間的記錄。
SQL:
?select * from pesons where age between 18 and 22;ES查詢語(yǔ)句：
?GET /person/_search
?{
? "query": {
? "range": {
? "age": {
? "from": 10,
? "to": 20,
? "include_lower": true,
? "include_upper": true,
? "boost": 1.0
? }
? }
? }
?}Java構(gòu)建查詢條件：
?SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
?// 構(gòu)建查詢語(yǔ)句
?searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.rangeQuery("age").gte(10).lte(30));
?1.4 前綴查詢-prefix
前綴查詢類似于SQL中的模糊查詢。
SQL：
?select * from persons where sect like '武當(dāng)%';ES查詢語(yǔ)句：
?{
? "query": {
? "prefix": {
? "sect.keyword": {
? "value": "武當(dāng)",
? "boost": 1.0
? }
? }
? }
?}Java構(gòu)建查詢條件：
?SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
?// 構(gòu)建查詢語(yǔ)句
?searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.prefixQuery("sect.keyword","武當(dāng)"));1.5 通配符查詢-wildcard
通配符查詢，與前綴查詢類似，都屬于模糊查詢的范疇，但通配符顯然功能更強(qiáng)。
SQL：
?select * from persons where name like '張%忌';ES查詢語(yǔ)句：
?{
? "query": {
? "wildcard": {
? "sect.keyword": {
? "wildcard": "張*忌",
? "boost": 1.0
? }
? }
? }
?}Java構(gòu)建查詢條件：
?SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
?// 構(gòu)建查詢語(yǔ)句
?searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.wildcardQuery("sect.keyword","張*忌"));2 復(fù)合查詢
前面的例子都是單個(gè)條件查詢，在實(shí)際應(yīng)用中，我們很有可能會(huì)過(guò)濾多個(gè)值或字段。先看一個(gè)簡(jiǎn)單的例子：
?select * from persons where sex = '女' and sect = '明教';這樣的多條件等值查詢，就要借用到組合過(guò)濾器了，其查詢語(yǔ)句是：
?{
? "query": {
? "bool": {
? "must": [
? {
? ? ?"term": {
? "sex": {
? "value": "女",
? "boost": 1.0
? }
? }
? },
? {
? "term": {
? "sect.keywords": {
? "value": "明教",
? "boost": 1.0
? }
? }
? }
? ],
? "adjust_pure_negative": true,
? "boost": 1.0
? }
? }
?}Java構(gòu)造查詢語(yǔ)句：
?SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
?// 構(gòu)建查詢語(yǔ)句
?searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.boolQuery()
? ? ? ? .must(QueryBuilders.termQuery("sex", "女"))
? ? ? ? .must(QueryBuilders.termQuery("sect.keyword", "明教"))
?);2.1 布爾查詢
布爾過(guò)濾器（bool filter）屬于復(fù)合過(guò)濾器（compound filter）的一種 ，可以接受多個(gè)其他過(guò)濾器作為參數(shù)，并將這些過(guò)濾器結(jié)合成各式各樣的布爾（邏輯）組合。
bool 過(guò)濾器下可以有4種子條件，可以任選其中任意一個(gè)或多個(gè)。filter是比較特殊的，這里先不說(shuō)。
?{
? ? "bool" : {
? ? ? ?"must" : ? ? [],
? ? ? ?"should" : ? [],
? ? ? ?"must_not" : [],
? ? }
?}-
must：所有的語(yǔ)句都必須匹配，與 ‘=’ 等價(jià)。 -
must_not：所有的語(yǔ)句都不能匹配，與 ‘!=’ 或 not in 等價(jià)。 -
should：至少有n個(gè)語(yǔ)句要匹配，n由參數(shù)控制。
精度控制：
所有 must 語(yǔ)句必須匹配，所有 must_not 語(yǔ)句都必須不匹配，但有多少 should 語(yǔ)句應(yīng)該匹配呢？默認(rèn)情況下，沒(méi)有 should 語(yǔ)句是必須匹配的，只有一個(gè)例外：那就是當(dāng)沒(méi)有 must 語(yǔ)句的時(shí)候，至少有一個(gè) should 語(yǔ)句必須匹配。
我們可以通過(guò) minimum_should_match 參數(shù)控制需要匹配的 should 語(yǔ)句的數(shù)量，它既可以是一個(gè)絕對(duì)的數(shù)字，又可以是個(gè)百分比：
?GET /person/_search
?{
? "query": {
? "bool": {
? "must": [
? {
? "term": {
? "sex": {
? "value": "女",
? "boost": 1.0
? }
? }
? }
? ],
? "should": [
? {
? "term": {
? "address.keyword": {
? "value": "峨眉山",
? "boost": 1.0
? }
? }
? },
? {
? "term": {
? "sect.keyword": {
? "value": "明教",
? "boost": 1.0
? }
? }
? }
? ],
? "adjust_pure_negative": true,
? "minimum_should_match": "1",
? "boost": 1.0
? }
? }
?}Java構(gòu)建查詢語(yǔ)句：
?SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
?// 構(gòu)建查詢語(yǔ)句
?searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.boolQuery()
? ? ? ? .must(QueryBuilders.termQuery("sex", "女"))
? ? ? ? .should(QueryBuilders.termQuery("address.word", "峨眉山"))
? ? ? ? .should(QueryBuilders.termQuery("sect.keyword", "明教"))
? ? ? ? .minimumShouldMatch(1)
?);最后，看一個(gè)復(fù)雜些的例子，將bool的各子句聯(lián)合使用：
?select
? *
?from
? persons
?where
? sex = '女'
?and
? age between 30 and 40
?and
? sect != '明教'
?and
? (address = '峨眉山' OR skill = '暗器')用 Elasticsearch 來(lái)表示上面的 SQL 例子：
?GET /person/_search
?{
? "query": {
? "bool": {
? "must": [
? {
? "term": {
? "sex": {
? "value": "女",
? "boost": 1.0
? }
? }
? },
? {
? "range": {
? "age": {
? "from": 30,
? "to": 40,
? "include_lower": true,
? "include_upper": true,
? "boost": 1.0
? }
? }
? }
? ],
? "must_not": [
? {
? "term": {
? "sect.keyword": {
? "value": "明教",
? "boost": 1.0
? }
? }
? }
? ],
? "should": [
? {
? "term": {
? "address.keyword": {
? "value": "峨眉山",
? "boost": 1.0
? }
? }
? },
? {
? "term": {
? "skill.keyword": {
? "value": "暗器",
? "boost": 1.0
? }
? }
? }
? ],
? "adjust_pure_negative": true,
? "minimum_should_match": "1",
? "boost": 1.0
? }
? }
?}用Java構(gòu)建這個(gè)查詢條件：
?SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
?// 構(gòu)建查詢語(yǔ)句
?BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery()
? ? ? ? .must(QueryBuilders.termQuery("sex", "女"))
? ? ? ? .must(QueryBuilders.rangeQuery("age").gte(30).lte(40))
? ? ? ? .mustNot(QueryBuilders.termQuery("sect.keyword", "明教"))
? ? ? ? .should(QueryBuilders.termQuery("address.keyword", "峨眉山"))
? ? ? ? .should(QueryBuilders.rangeQuery("power.keyword").gte(50).lte(80))
? ? ? ? .minimumShouldMatch(1); ?// 設(shè)置should至少需要滿足幾個(gè)條件
??
?// 將BoolQueryBuilder構(gòu)建到SearchSourceBuilder中
?searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder);2.2 Filter查詢
query和filter的區(qū)別：query查詢的時(shí)候，會(huì)先比較查詢條件，然后計(jì)算分值，最后返回文檔結(jié)果；而filter是先判斷是否滿足查詢條件，如果不滿足會(huì)緩存查詢結(jié)果（記錄該文檔不滿足結(jié)果），滿足的話，就直接緩存結(jié)果，filter不會(huì)對(duì)結(jié)果進(jìn)行評(píng)分，能夠提高查詢效率。
filter的使用方式比較多樣，下面用幾個(gè)例子演示一下。
方式一，單獨(dú)使用：
?{
? "query": {
? "bool": {
? "filter": [
? {
? "term": {
? "sex": {
? "value": "男",
? "boost": 1.0
? }
? }
? }
? ],
? "adjust_pure_negative": true,
? "boost": 1.0
? }
? }
?}單獨(dú)使用時(shí)，filter與must基本一樣，不同的是filter不計(jì)算評(píng)分，效率更高。
Java構(gòu)建查詢語(yǔ)句：
?SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
?// 構(gòu)建查詢語(yǔ)句
?searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.boolQuery()
? ? ? ? .filter(QueryBuilders.termQuery("sex", "男"))
?);方式二，和must、must_not同級(jí)，相當(dāng)于子查詢：
?select * from (select * from persons where sect = '明教')) a where sex = '女';ES查詢語(yǔ)句：
?{
? "query": {
? "bool": {
? "must": [
? {
? "term": {
? "sect.keyword": {
? "value": "明教",
? "boost": 1.0
? }
? }
? }
? ],
? "filter": [
? {
? "term": {
? "sex": {
? "value": "女",
? "boost": 1.0
? }
? }
? }
? ],
? "adjust_pure_negative": true,
? "boost": 1.0
? }
? }
?}Java：
?SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
?// 構(gòu)建查詢語(yǔ)句
?searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.boolQuery()
? ? ? ? .must(QueryBuilders.termQuery("sect.keyword", "明教"))
? ? ? ? .filter(QueryBuilders.termQuery("sex", "女"))
?);方式三，將must、must_not置于filter下，這種方式是最常用的：
?{
? "query": {
? "bool": {
? "filter": [
? {
? "bool": {
? "must": [
? {
? "term": {
? "sect.keyword": {
? "value": "明教",
? "boost": 1.0
? }
? }
? },
? {
? "range": {
? "age": {
? "from": 20,
? "to": 35,
? "include_lower": true,
? "include_upper": true,
? "boost": 1.0
? }
? }
? }
? ],
? "must_not": [
? {
? "term": {
? "sex.keyword": {
? "value": "女",
? "boost": 1.0
? }
? }
? }
? ],
? "adjust_pure_negative": true,
? "boost": 1.0
? }
? }
? ],
? "adjust_pure_negative": true,
? "boost": 1.0
? }
? }
?}Java:
?SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
?// 構(gòu)建查詢語(yǔ)句
?searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.boolQuery()
? ? ? ? .filter(QueryBuilders.boolQuery()
? ? ? ? ? ? ? ? .must(QueryBuilders.termQuery("sect.keyword", "明教"))
? ? ? ? ? ? ? ? .must(QueryBuilders.rangeQuery("age").gte(20).lte(35))
? ? ? ? ? ? ? ? .mustNot(QueryBuilders.termQuery("sex.keyword", "女")))
?);3 聚合查詢
接下來(lái)，我們將用一些案例演示ES聚合查詢。
3.1 最值、平均值、求和
案例：查詢最大年齡、最小年齡、平均年齡。
SQL：
?select max(age) from persons;
ES：
?GET /person/_search
?{
? "aggregations": {
? "max_age": {
? "max": {
? "field": "age"
? }
? }
? }
?}Java：
?@Autowired
?private RestHighLevelClient client;
??
?@Test
?public void maxQueryTest() throws IOException {
? // 聚合查詢條件
? ? ?AggregationBuilder aggBuilder = AggregationBuilders.max("max_age").field("age");
? ? ?SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("person");
? ? ?SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
? ? ?// 將聚合查詢條件構(gòu)建到SearchSourceBuilder中
? ? ?searchSourceBuilder.aggregation(aggBuilder);
? ? ?System.out.println("searchSourceBuilder----->" + searchSourceBuilder);
??
? ? ?searchRequest.source(searchSourceBuilder);
? ? ?// 執(zhí)行查詢，獲取SearchResponse
? ? ?SearchResponse response = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
? ? ?System.out.println(JSONObject.toJSON(response));
?}使用聚合查詢，結(jié)果中默認(rèn)只會(huì)返回10條文檔數(shù)據(jù)（當(dāng)然我們關(guān)心的是聚合的結(jié)果，而非文檔）。返回多少條數(shù)據(jù)可以自主控制：
?GET /person/_search
?{
? "size": 20,
? "aggregations": {
? "max_age": {
? "max": {
? "field": "age"
? }
? }
? }
?}而Java中只需增加下面一條語(yǔ)句即可：
?searchSourceBuilder.size(20);與max類似，其他統(tǒng)計(jì)查詢也很簡(jiǎn)單：
?AggregationBuilder minBuilder = AggregationBuilders.min("min_age").field("age");
?AggregationBuilder avgBuilder = AggregationBuilders.avg("min_age").field("age");
?AggregationBuilder sumBuilder = AggregationBuilders.sum("min_age").field("age");
?AggregationBuilder countBuilder = AggregationBuilders.count("min_age").field("age");3.2 去重查詢
案例：查詢一共有多少個(gè)門派。
SQL：
?select count(distinct sect) from persons;ES：
?{
? "aggregations": {
? "sect_count": {
? "cardinality": {
? "field": "sect.keyword"
? }
? }
? }
?}Java：
?@Test
?public void cardinalityQueryTest() throws IOException {
? // 創(chuàng)建某個(gè)索引的request
? ? ?SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("person");
? ? ?// 查詢條件
? ? ?SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
? ? ?// 聚合查詢
? ? ?AggregationBuilder aggBuilder = AggregationBuilders.cardinality("sect_count").field("sect.keyword");
? ? ?searchSourceBuilder.size(0);
? ? ?// 將聚合查詢構(gòu)建到查詢條件中
? ? ?searchSourceBuilder.aggregation(aggBuilder);
? ? ?System.out.println("searchSourceBuilder----->" + searchSourceBuilder);
??
? ? ?searchRequest.source(searchSourceBuilder);
? ? ?// 執(zhí)行查詢，獲取結(jié)果
? ? ?SearchResponse response = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
? ? ?System.out.println(JSONObject.toJSON(response));
?}3.3 分組聚合
3.3.1 單條件分組
案例：查詢每個(gè)門派的人數(shù)
SQL：
?select sect,count(id) from mytest.persons group by sect;ES：
?{
? "size": 0,
? "aggregations": {
? "sect_count": {
? "terms": {
? "field": "sect.keyword",
? "size": 10,
? "min_doc_count": 1,
? "shard_min_doc_count": 0,
? "show_term_doc_count_error": false,
? "order": [
? {
? "_count": "desc"
? },
? {
? "_key": "asc"
? }
? ]
? }
? }
? }
?}Java：
?SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("person");
?SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
?searchSourceBuilder.size(0);
?// 按sect分組
?AggregationBuilder aggBuilder = AggregationBuilders.terms("sect_count").field("sect.keyword");
?searchSourceBuilder.aggregation(aggBuilder);3.3.2 多條件分組
案例：查詢每個(gè)門派各有多少個(gè)男性和女性
SQL：
?select sect,sex,count(id) from mytest.persons group by sect,sex;ES：
?{
? "aggregations": {
? "sect_count": {
? "terms": {
? "field": "sect.keyword",
? "size": 10
? },
? "aggregations": {
? "sex_count": {
? "terms": {
? "field": "sex.keyword",
? "size": 10
? }
? }
? }
? }
? }
?}3.4 過(guò)濾聚合
前面所有聚合的例子請(qǐng)求都省略了 query ，整個(gè)請(qǐng)求只不過(guò)是一個(gè)聚合。這意味著我們對(duì)全部數(shù)據(jù)進(jìn)行了聚合，但現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中，我們常常對(duì)特定范圍的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合，例如下例。
案例：查詢明教中的最大年齡。 這涉及到聚合與條件查詢一起使用。
SQL：
?select max(age) from mytest.persons where sect = '明教';ES：
?GET /person/_search
?{
? "query": {
? "term": {
? "sect.keyword": {
? "value": "明教",
? "boost": 1.0
? }
? }
? },
? "aggregations": {
? "max_age": {
? "max": {
? "field": "age"
? }
? }
? }
?}Java：
?SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("person");
?SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
?// 聚合查詢條件
?AggregationBuilder maxBuilder = AggregationBuilders.max("max_age").field("age");
?// 等值查詢
?searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("sect.keyword", "明教"));
?searchSourceBuilder.aggregation(maxBuilder);另外還有一些更復(fù)雜的查詢例子。
案例：查詢0-20，21-40，41-60，61以上的各有多少人。
SQL：
?select
? sum(case when age<=20 then 1 else 0 end) ageGroup1,
? sum(case when age >20 and age <=40 then 1 else 0 end) ageGroup2,
? sum(case when age >40 and age <=60 then 1 else 0 end) ageGroup3,
? sum(case when age >60 and age <=200 then 1 else 0 end) ageGroup4
?from
? mytest.persons;ES：
?{
? "size": 0,
? "aggregations": {
? "age_avg": {
? "range": {
? "field": "age",
? "ranges": [
? {
? "from": 0.0,
? "to": 20.0
? },
? {
? "from": 21.0,
? "to": 40.0
? },
? {
? "from": 41.0,
? "to": 60.0
? },
? {
? "from": 61.0,
? "to": 200.0
? }
? ],
? "keyed": false
? }
? }
? }
?}查詢結(jié)果：文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-783277.html
?"aggregations" : {
? ?"age_avg" : {
? ? ?"buckets" : [
? ? ? {
? ? ? ? ?"key" : "0.0-20.0",
? ? ? ? ?"from" : 0.0,
? ? ? ? ?"to" : 20.0,
? ? ? ? ?"doc_count" : 3
? ? ? },
? ? ? {
? ? ? ? ?"key" : "21.0-40.0",
? ? ? ? ?"from" : 21.0,
? ? ? ? ?"to" : 40.0,
? ? ? ? ?"doc_count" : 13
? ? ? },
? ? ? {
? ? ? ? ?"key" : "41.0-60.0",
? ? ? ? ?"from" : 41.0,
? ? ? ? ?"to" : 60.0,
? ? ? ? ?"doc_count" : 4
? ? ? },
? ? ? {
? ? ? ? ?"key" : "61.0-200.0",
? ? ? ? ?"from" : 61.0,
? ? ? ? ?"to" : 200.0,
? ? ? ? ?"doc_count" : 1
? ? ? }
? ? ]
? }
?}以上是ElasticSearch查詢的全部?jī)?nèi)容，豐富詳實(shí)，堪比操作手冊(cè)，強(qiáng)烈建議收藏！文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-783277.html
到了這里，關(guān)于ElasticSearch進(jìn)階：多種查詢操作，各種ES查詢以及在Java中的實(shí)現(xiàn)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
