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一篇帶你ES入門

原創(chuàng) 精選
作者： 蔡柱梁
存儲 數(shù)據(jù)管理
Elasticsearch 是一個分布式的 RESTful 搜索和分析引擎，可用來集中存儲您的數(shù)據(jù)，以便您對形形色色、規(guī)模不一的數(shù)據(jù)進(jìn)行搜索、索引和分析。

作者 | 蔡柱梁

審校 | 重樓

目錄

  1. ES是什么
  2. 倒排索引
  3. 使用ES必須知道的基本概念
  4. 了解常用的DSL

1 ES是什么

Elasticsearch 是一個分布式的 RESTful 搜索和分析引擎，可用來集中存儲您的數(shù)據(jù)，以便您對形形色色、規(guī)模不一的數(shù)據(jù)進(jìn)行搜索、索引和分析。

上面是??官網(wǎng)-API文檔??對的定位描述。ES 是一個分布式的搜索引擎，數(shù)據(jù)存儲形式與我們常用的 MySQL 的存儲形式 — rows 不同，ES 會將數(shù)據(jù)以 JSON 結(jié)構(gòu)存儲到一個文檔。一個文檔寫入 ES 后，我們可以在 1 秒左右查詢到它，因此我們稱 ES 在分布式中數(shù)據(jù)查詢是準(zhǔn)實時的。

提問：那么這種將一行行數(shù)據(jù)變成

我們傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫一般的存儲形式是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不固定，長度不固定。這時如果用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫做存儲，那么我們表設(shè)計上，只能用一個

為了可以適應(yīng)高并發(fā)，又能快速檢索、分析數(shù)據(jù)的搜索分析引擎，像倒排索引實現(xiàn)可以通過詞條快速查找文檔的，而倒排索引的實現(xiàn)與這種文檔存儲數(shù)據(jù)的方式密不可分。

ES 的適用場景所具有的特點：

  • 海量數(shù)據(jù)的搜索服務(wù)
  • 對實時性要求較高
  • 對事務(wù)要求不高

2 倒排索引

倒排索引是文檔檢索系統(tǒng)中最常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

說到幫助搜索引擎檢索數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，我們最熟悉的應(yīng)該就是倒排索引了。過去很多人喜歡用字典來舉例，因為它的原理和我們使用中文字典查找漢字是相似的。

ES 會在我們保存一份文檔的時候，將文檔根據(jù)指定分詞器進(jìn)行分詞，然后維護(hù)關(guān)鍵詞和文檔的關(guān)系——倒排索引。后面我們通過一些詞條進(jìn)行檢索的時候，就可以通過這個索引找到對應(yīng)相關(guān)的文檔。

2.1 例子

下面舉個例子。

插入兩份文檔，內(nèi)容如下：

  1. we like java java java
  2. we like lucene lucene lucene

建立倒排索引大體流程如下：

  1. 首先對所有數(shù)據(jù)的內(nèi)容進(jìn)行拆分，拆分成唯一的一個個詞語（詞條）
  2. 然后建立詞條和對應(yīng)文檔的對應(yīng)關(guān)系，具體如下：

詞條?

（文檔ID，頻率）?

詞條在文檔中的位置?

we

(1,1) (2,1)

(0) (0)

like

(1,1) (2,1)

(1) (1)

java

(1,3)

(2,3,4)

lucene

(2,3)

(2,3,4)

注意：這里用表格來展示是為了方便理解，但是倒排索引其實是樹結(jié)構(gòu)。

那這時我檢索詞條：

3 使用ES必須知道的基本概念

這里的概念是我們在使用過程中絕對無法繞開的概念，所以我們需要知道，否則無法和同事交流，哪怕僅僅是使用級別。

3.1 document(文檔)

在 ES 中，一份文檔相當(dāng)于 MySQL 中的一行記錄，數(shù)據(jù)以 JSON 格式保存。文檔被更新時，版本號會被增加。

3.2 Index(索引)

存儲文檔的地方，類似 MySQL 中的表。

3.3 Mapping(映射)

映射是定義一個文件和它所包含的字段如何被存儲和索引的過程（??這是官方定義??）。

文檔里面有許多字段，這些字段有自己的類型，采用什么分詞器等等，我們可以通過。

3.4 type(類型)

這是比較老舊版本會用到的定義，在 ES5 的時代，它可以對 Index 做更精細(xì)地劃分，那個時代的 Index 更像 MySQL 的實例，而 type 類似 MySQL 的 table。

ES 5.x 中一個index可以有多種type。

ES 6.x 中一個index只能有一種type。

ES 7.x 以后，將逐步移除type這個概念，現(xiàn)在的操作已經(jīng)不再使用，默認(rèn)_doc。

4 了解常用的DSL

在 MySQL 中，我們經(jīng)常使用 SQL 通過客戶端操作 MySQL，而 DSL 正是我們通過客戶端發(fā)送給 ES 的操作指令。

下面只寫一些現(xiàn)在我們常常接觸的簡單的 DSL，更多的請看 官網(wǎng)。

4.1 Index

官網(wǎng)API：??https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs-index_.html??

4.1.1 創(chuàng)建索引

可以先建索引，再設(shè)置 mapping，也可以直接一次完成。

一次建好

PUT goods{
 "mappings": {
 "properties": {
 "brand": {
 "type": "keyword"
 },
 "category": {
 "type": "keyword"
 },
 "num": {
 "type": "integer"
 },
 "price": {
 "type": "double"
 },
 "title": {
 "type": "text",
 "analyzer": "ik_smart"
 },
 "id": {
 "type": "long"
 }
 }
 }
}

4.1.2 查詢 index 信息

GET index_name

4.1.3 刪除 index

DELETE index_name

4.1.4 關(guān)閉 index

POST index_name/_close

當(dāng)索引進(jìn)入關(guān)閉狀態(tài)，是不能操作文檔的。

4.1.5 打開 index

POST index_name/_open

4.1.6 Aliases(別名) & Reindex

實際工作中，有很多情況可能都會需要重建 index，同時將舊的數(shù)據(jù)遷移到新 index 上，并且期望這個過程可以零停機(jī)，那么這時我們就可以用到 aliases 和 reindex 了。

事實上，我們程序訪問 index，很少是訪問真正的 indexName，一般我們會對 index 建別名，程序訪問的是別名。因為如果使用別名，那么此別名背后的索引需要進(jìn)行更換的時候?qū)Τ绦蚩梢宰龅綗o感知。

下面是一個需要添加分詞器而導(dǎo)致需要重建 index 和數(shù)據(jù)遷移的場景(這里只是舉個簡單場景，方便感受這些命令如何使用而已)。

1）先建立了一個 person，具體如下：

PUT person
{
 "mappings" : {
 "properties" : {
 "address" : {
 "type" : "text"
 },
 "age" : {
 "type" : "integer"
 },
 "name" : {
 "type" : "keyword"
 }
 }
 }
}

2）后端程序訪問是用別名

POST _aliases
{
 "actions": [
 {
 "add": {
 "index": "person",
 "alias": "person_index"
 }
 }
 ]
}

3）添加了一些數(shù)據(jù)

PUT person/_doc/1
{
 "name": "test1",
 "age": 18,
 "address": "test address"
}

4）添加分詞器，更改 mapping 設(shè)置

PUT person2
{
 "mappings" : {
 "properties" : {
 "address" : {
 "type" : "text",
 "analyzer": "ik_smart"
 },
 "age" : {
 "type" : "integer"
 },
 "name" : {
 "type" : "keyword"
 }
 }
 }
}

5）別名操作（支持多個操作，并具有原子性）

POST /_aliases
{
 "actions" : [
 # 添加別名
 { "add" : { "index" : "person2", "alias" : "person_index" } }
 ]
}

這時我們后端程序只能對 person_index 進(jìn)行讀操作，無法進(jìn)行寫操作。

6）將 person 中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到 person2 中(如果是不同進(jìn)程，支持遠(yuǎn)程訪問)

POST _reindex
{
 "source": {
 "index": "person"
 },
 "dest": {
 "index": "person2"
 }
}

7）去掉 person

POST /_aliases
{
 "actions" : [
 # 將 person 從別名 person_index 中移除
 { "remove" : { "index" : "person", "alias" : "person_index" } }
 ]
}

這時后端程序?qū)?person_index 的讀寫操作均恢復(fù)正常。

更多信息可以查閱官網(wǎng)：??reindex??? ??aliases??

4.2 設(shè)置 Mapping

添加 index。

PUT person
{
 "settings": {
 "number_of_shards": 1,
 "number_of_replicas": 1
 }
}

已經(jīng)建好索引 person，但是沒有設(shè)置 mapping，現(xiàn)在設(shè)置。

PUT person/_mapping
{
 "properties": {
 "name": {
 "type": "keyword"
 },
 "age": {
 "type": "integer"
 },
 "address":{
 "type": "text",
 "analyzer": "ik_max_word"
 }
 }
}

index 確定后，不能修改已有字段，只能添加，以下增加一個 test字段作為例子。

PUT person/_mapping
{
 "properties": {
 "test": {
 "type": "text"
 }
 }
}

查詢 mapping 信息

GET person/_mapping

4.3 使用頻率較高的查詢

這里只寫一些比較常接觸的語句，不過像 wildcard 這種，也有很多公司是禁止使用的，所以用的時候一定要了解公司規(guī)范要求。

先設(shè)置一個商品 index，具體如下：

PUT goods
{
 "mappings": {
 "properties": {
 "brand": {
 "type": "keyword"
 },
 "category": {
 "type": "keyword"
 },
 "num": {
 "type": "integer"
 },
 "price": {
 "type": "double"
 },
 "title": {
 "type": "text",
 "analyzer": "ik_smart"
 },
 "id": {
 "type": "long"
 }
 }
 }
}

字段說明：

  1. title：商品標(biāo)題
  2. price：商品價格
  3. num：商品庫存
  4. category：商品類別
  5. brand：品牌名稱

4.3.1 分頁與排序

# GET 索引庫名稱/_search，默認(rèn)展示10條數(shù)據(jù)
GET goods/_doc/_search
{
 "query": {
 "match_all": {}
 },
 "sort": [
 {
 "price": {
 "order": "desc" # 根據(jù)價格降序排序
 }
 }
 ],
 "from": 0, # 從哪一條開始
 "size": 20 # 顯示多少條 
}

4.3.1.1 深度翻頁

ES 深度分頁存在的問題：

  1. 性能問題
  1. 深度分頁會導(dǎo)致搜索引擎遍歷大量的數(shù)據(jù)，因此會對性能產(chǎn)生負(fù)面影響。尤其是在數(shù)據(jù)量龐大的情況下，可能會導(dǎo)致搜索請求變得非常慢。
  1. 排序問題
  1. 這是由于不同分片上的數(shù)據(jù)排序不一致所導(dǎo)致的（每個分片需要將自己的處理結(jié)果給到協(xié)調(diào)節(jié)點，再由協(xié)調(diào)節(jié)點來計算出最后的結(jié)果）。
  1. 索引更新問題
  1. 如果在進(jìn)行深度分頁時，索引被更新了，那么可能會導(dǎo)致部分?jǐn)?shù)據(jù)被遺漏或重復(fù)顯示（為了避免這個問題，可以使用游標(biāo)或滾動搜索等機(jī)制來遍歷數(shù)據(jù)）。
  1. 內(nèi)存問題
  1. 在進(jìn)行深度分頁時，Elasticsearch 需要將所有的搜索結(jié)果都存儲在內(nèi)存中。如果結(jié)果集非常大，那么會占用大量的內(nèi)存，甚至可能導(dǎo)致內(nèi)存溢出（為了避免這個問題，可以使用游標(biāo)或滾動搜索等機(jī)制來逐步處理數(shù)據(jù)）。

在 Elasticsearch 7.0 之前，我們是采用 scroll 來解決深度分頁的，但是到了 Elasticsearch 7.0 就開始不再推薦采用 scroll 了，推薦采用 search_after。

4.3.1.1.1 scroll

詳細(xì)請看??官方文檔??。

以下例子來自于官網(wǎng)

1）先查詢并生成快照

scroll=1m 是保留1分鐘快照的意思，即是符合當(dāng)前查詢條件的數(shù)據(jù)的結(jié)果集合保留快照1分鐘

POST /index_name/_search?scroll=1m
{
 "size": 100,
 "query": {
 "match": {
 "message": "foo"
 }
 }
}

假設(shè)返回的 scroll_id 是 DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAAD4WYm9laVYtZndUQlNsdDcwakFMNjU1QQ==

2）那么，我們就可以使用這個 ID 進(jìn)行滾動翻頁了

POST /_search/scroll 
{
 "scroll" : "1m", # 快照保持1分鐘，重新計時 
 "scroll_id" : "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAAD4WYm9laVYtZndUQlNsdDcwakFMNjU1QQ==" 
}

3）查詢完后，記得刪除游標(biāo)

DELETE /_search/scroll
{
 "scroll_id" : "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAAD4WYm9laVYtZndUQlNsdDcwakFMNjU1QQ=="
}

這里詳細(xì)說下游標(biāo)的工作方式：

當(dāng)?shù)谝淮伟l(fā)起 scroll 請求時，ES 會創(chuàng)建一個包含搜索結(jié)果的快照，并返回一個唯一的滾動 ID。在接下來的每個 scroll 請求中，都需要帶上這個滾動 ID，表示要獲取與該搜索上下文匹配的下一批結(jié)果。因為每個 scroll 請求都使用了相同的搜索上下文，所以每個請求返回的結(jié)果都是相同的，只是可能包含不同的文檔。如果 scroll 請求返回的結(jié)果集合大小不足以填滿請求的大小限制，則 ES 會在后臺繼續(xù)搜索，并將結(jié)果添加到當(dāng)前結(jié)果集中，直到結(jié)果集合大小達(dá)到請求的大小限制或搜索完成為止。

由于 scroll 機(jī)制的實現(xiàn)方式，每次請求返回的結(jié)果可以是任意大小，可以避免一次性讀取所有結(jié)果可能導(dǎo)致的內(nèi)存問題。同時，由于滾動 ID 只在指定的時間段內(nèi)有效，所以可以在不消耗過多內(nèi)存的情況下，分批次處理大量數(shù)據(jù)。但是，需要注意的是，如果時間段設(shè)置得過短，可能會導(dǎo)致滾動 ID 過期，需要重新發(fā)起搜索請求。

4.3.1.1.2 search_after

詳細(xì)請看??官網(wǎng)??。

以下例子來自于官網(wǎng)

1）先查詢

GET twitter/_search
{
 "query": {
 "match": {
 "title": "elasticsearch"
 }
 },
 "sort": [
 {"date": "asc"},
 {"tie_breaker_id": "asc"} 
 ]
}

假設(shè)響應(yīng)如下：

{
 "took" : 17,
 "timed_out" : false,
 "_shards" : ...,
 "hits" : {
 "total" : ...,
 "max_score" : null,
 "hits" : [
 ...
 {
 "_index" : "twitter",
 "_id" : "654322",
 "_score" : null,
 "_source" : ...,
 "sort" : [
 1463538855,
 "654322"
 ]
 },
 {
 "_index" : "twitter",
 "_id" : "654323",
 "_score" : null,
 "_source" : ...,
 "sort" : [ 
 1463538857,
 "654323"
 ]
 }
 ]
 }
}

2）接著，使用上面響應(yīng)結(jié)果中最后一個文檔的排序鍵

作為參數(shù)傳遞到下一次查詢中(這里其實就是對應(yīng)了查詢示例中的兩個排序字段 date 和 tie_breaker_id)

GET twitter/_search
{
 "query": {
 "match": {
 "title": "elasticsearch"
 }
 },
 "search_after": [1463538857, "654323"],
 "sort": [
 {"date": "asc"},
 {"tie_breaker_id": "asc"}
 ]
}

這里有一個問題，如果我在第2頁準(zhǔn)備翻到第3頁時，refresh 了可能會打亂排序，那么這個分頁的結(jié)果就不對了。為了避免這種情況，我們可以使用 PIT 來保存當(dāng)前搜索的索引狀態(tài)。

具體使用如下：

1）先得到 PIT ID

POST /index_name/_pit?keep_alive=1m

響應(yīng)如下：

{
 "id": "46ToAwMDaWR5BXV1aWQyKwZub2RlXzMAAAAAAAAAACoBYwADaWR4BXV1aWQxAgZub2RlXzEAAAAAAAAAAAEBYQADaWR5BXV1aWQyKgZub2RlXzIAAAAAAAAAAAwBYgACBXV1aWQyAAAFdXVpZDEAAQltYXRjaF9hbGw_gAAAAA=="
}

2）使用 PIT ID 搜索

GET /_search
{
 "size": 10000,
 "query": {
 "match" : {
 "user.id" : "elkbee"
 }
 },
 "pit": {
 "id": "46ToAwMDaWR5BXV1aWQyKwZub2RlXzMAAAAAAAAAACoBYwADaWR4BXV1aWQxAgZub2RlXzEAAAAAAAAAAAEBYQADaWR5BXV1aWQyKgZub2RlXzIAAAAAAAAAAAwBYgACBXV1aWQyAAAFdXVpZDEAAQltYXRjaF9hbGw_gAAAAA==", 
 "keep_alive": "1m"
 },
 "sort": [ 
 {"@timestamp": {"order": "asc", "format": "strict_date_optional_time_nanos", "numeric_type" : "date_nanos" }}
 ]
}

響應(yīng)如下：

{
 "pit_id" : "46ToAwMDaWR5BXV1aWQyKwZub2RlXzMAAAAAAAAAACoBYwADaWR4BXV1aWQxAgZub2RlXzEAAAAAAAAAAAEBYQADaWR5BXV1aWQyKgZub2RlXzIAAAAAAAAAAAwBYgACBXV1aWQyAAAFdXVpZDEAAQltYXRjaF9hbGw_gAAAAA==", 
 "took" : 17,
 "timed_out" : false,
 "_shards" : ...,
 "hits" : {
 "total" : ...,
 "max_score" : null,
 "hits" : [
 ...
 {
 "_index" : "my-index-000001",
 "_id" : "FaslK3QBySSL_rrj9zM5",
 "_score" : null,
 "_source" : ...,
 "sort" : [ 
 "2021-05-20T05:30:04.832Z",
 4294967298 
 ]
 }
 ]
 }
}

3）pit id + 排序鍵 翻頁

GET /_search
{
 "size": 10000,
 "query": {
 "match" : {
 "user.id" : "elkbee"
 }
 },
 "pit": {
 "id": "46ToAwMDaWR5BXV1aWQyKwZub2RlXzMAAAAAAAAAACoBYwADaWR4BXV1aWQxAgZub2RlXzEAAAAAAAAAAAEBYQADaWR5BXV1aWQyKgZub2RlXzIAAAAAAAAAAAwBYgACBXV1aWQyAAAFdXVpZDEAAQltYXRjaF9hbGw_gAAAAA==", 
 "keep_alive": "1m"
 },
 "sort": [
 {"@timestamp": {"order": "asc", "format": "strict_date_optional_time_nanos"}}
 ],
 "search_after": [ 
 "2021-05-20T05:30:04.832Z",
 4294967298
 ],
 "track_total_hits": false 
}

4）查詢完后，刪除 PIT

DELETE /_pit
{
 "id" : "46ToAwMDaWR5BXV1aWQyKwZub2RlXzMAAAAAAAAAACoBYwADaWR4BXV1aWQxAgZub2RlXzEAAAAAAAAAAAEBYQADaWR5BXV1aWQyKgZub2RlXzIAAAAAAAAAAAwBYgACBXV1aWQyAAAFdXVpZDEAAQltYXRjaF9hbGw_gAAAAA=="
}

scroll 和 search after 都是用來處理大數(shù)據(jù)時避免深度翻頁的，它們區(qū)別如下：

  1. 實現(xiàn)方式不同
  1. scroll 使用游標(biāo)來保持搜索上下文，而 search after 使用排序鍵來跟蹤搜索進(jìn)度。
  1. 參數(shù)設(shè)置不同
  1. scroll 需要指定一個時間段來保持搜索上下文，而 search after 需要指定一個排序字段和一個起始排序鍵來開始搜索。
  1. 數(shù)據(jù)處理方式不同
  1. scroll 適用于一次性處理所有數(shù)據(jù)的場景，每次請求返回的結(jié)果可以是任意大小，直到搜索上下文過期或搜索完成為止。而。
  1. 排序方式不同
  1. scroll 可能會導(dǎo)致排序不穩(wěn)定的問題，而 search after 使用排序鍵來跟蹤搜索進(jìn)度，可以避免這個問題。
  1. 兼容性不同
  1. scroll 是 Elasticsearch 5.x 及之前版本的遺留功能，而 search after 是 Elasticsearch 7.0 中引入的新特性，Elasticsearch 7.0 開始推薦使用 search after。

4.3.2 match

想對搜索關(guān)鍵字進(jìn)行分詞，搜索的結(jié)果更全面。

特點

  1. 會對查詢條件進(jìn)行分詞
  2. 然后將分詞后的查詢條件和詞條進(jìn)行等值匹配
  3. 默認(rèn)取并集
GET goods/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "華為手機(jī)"
    }
  }
}

# 指定取交集
GET goods/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": {
        "query": "華為手機(jī)",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

4.3.3 term

不想對搜索關(guān)鍵字進(jìn)行分詞，搜索的結(jié)果更加精確。

GET goods/_search
{
 "query": {
 "term": {
 "title": {
 "value": "華為"
 }
 }
 }
}

4.3.4 range

當(dāng)想對數(shù)值類型的字段做區(qū)間的搜索，例如商品價格。

# 價格大于等于2000，小于等于3000
# gte: >= lte:<= gt:> lt:<
GET goods/_search
{
 "query": {
 "range": {
 "price": {
 "gte": 2000,
 "lte": 3000
 }
 }
 }
}

4.3.5 wildcard

當(dāng)使用match搜索仍然查詢不到數(shù)據(jù)，可以嘗試使用模糊查詢，范圍更廣。

GET goods/_search
{
 "query": {
 "match": {
 "title": "華"
 }
 }
}

運(yùn)行結(jié)果：

可以發(fā)現(xiàn)查詢的結(jié)果中，那些title包含“華為”的數(shù)據(jù)查不出來，因為那些數(shù)據(jù)，沒有分出"華"這一個字，而分出的就是"華為"，這個時候我們?nèi)粝氚寻?華為"的數(shù)據(jù)都查出來，就可以使用模糊查詢。

4.3.6 query_string

當(dāng)不知道搜索的內(nèi)容存儲在哪個字段時，可以使用字符串搜索。

特點

  1. 會對查詢條件進(jìn)行分詞
  2. 將分詞后的查詢條件和詞條進(jìn)行等值匹配
  3. 默認(rèn)取并集（OR）
  4. 可以指定多個查詢字段

1）不指定字段

GET goods/_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "query": "華為手機(jī)"
    }
  }
}

2）指定字段

GET goods/_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "fields": ["title", "brand"],
      "query": "華為手機(jī)"
    }
  }
}

運(yùn)行結(jié)果：

4.3.7 bool?

當(dāng)存在多個查詢條件時

語法

must（and）：條件必須成立。
must_not（not）：條件必須不成立，必須和must或filter連接起來使用。
should（or）：條件可以成立。
filter：條件必須成立，性能比must高（不會計算得分）。

# 查詢品牌為華為，并且title包含手機(jī)的數(shù)據(jù)
GET goods/_search
{
 "query": {
 "bool": {
 "must": [
 {
 "term": {
 "brand": {
 "value": "華為"
 }
 }
 },
 {
 "match": {
 "title": "手機(jī)"
 }
 }
 ]
 }
 }
}

運(yùn)行結(jié)果：

4.3.8 Aggregations?

聚合查詢

聚合類型：

  1. 指標(biāo)聚合：相當(dāng)于MySQL的聚合函數(shù)。比如max、min、avg、sum等。
  2. 桶聚合：相當(dāng)于MySQL的 group by 操作。（不要對text類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，會失?。?/li>

4.3.8.1 指標(biāo)聚合

# 指標(biāo)聚合：找品牌是華為的商品中價格最高的商品價格
GET goods/_search
{
 "query": {
 "term": {
 "brand": {
 "value": "華為"
 }
 }
 },
 "aggs": {
 "max_price": {
 "max": {
 "field": "price"
 }
 }
 },
 "size": 0
}

運(yùn)行結(jié)果：

4.3.8.2 桶聚合
# 桶聚合：根據(jù)品牌聚合，看每個品牌的手機(jī)商品數(shù)據(jù)量
GET goods/_search
{
 "query": {
 "match": {
 "title": "手機(jī)"
 }
 }, 
 "aggs": {
 "brand_num": {
 "terms": {
 "field": "brand"
 }
 }
 },
 "size": 0
}

運(yùn)行結(jié)果：

4.3.9 highlight（高亮查詢）

# 高亮： 讓 title 中的“華為”和“手機(jī)”高亮起來
GET goods/_search
{
 "query": {
 "match": {
 "title": "華為手機(jī)"
 }
 },
 "highlight": {
 "fields": {
 # 高亮字段
 "title": {
 # 前綴
 "pre_tags": "<font class = 'color_class'>",
 # 后綴
 "post_tags": "</font>"
 }
 }
 }
}

運(yùn)行結(jié)果：

5 總結(jié)

這篇文章的宗旨是希望可以幫助剛接觸ES 的人可以快速了解ES，和掌握ES 的一些常用查詢。

責(zé)任編輯：華軒 來源： 51CTO
ES搜索引擎MySQL
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