前言

在上一篇中介紹了ElasticSearch集群和kinaba的安裝教程，本篇文章就來講解下 ElasticSearch的DSL語句使用。

ElasticSearch DSL 介紹

Elasticsearch提供了基于JSON的完整查詢DSL（特定于域的語言）來定義查詢。將查詢DSL視為查詢的AST（抽象語法樹），它由兩種子句組成：

• 葉子查詢子句:
  葉查詢子句中尋找一個特定的值在某一特定領(lǐng)域，如 match，term或 range查詢。這些查詢可以自己使用。
• 復(fù)合查詢子句
  復(fù)合查詢子句包裝其他葉查詢或復(fù)合查詢，并用于以邏輯方式組合多個查詢（例如 bool或dis_max查詢），或更改其行為（例如 constant_score查詢）。
  查詢子句的行為會有所不同，具體取決于它們是在 查詢上下文中還是在過濾器上下文中使用。

我們在使用ElasticSearch的時候，避免不了使用DSL語句去查詢，就像使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的時候要學(xué)會SQL語法一樣。如果我們學(xué)習(xí)好了DSL語法的使用，那么在日后使用和使用Java Client調(diào)用時候也會變得非常簡單。

ElasticSearch DSL 語句使用

這里我們先來介紹下DSL 語句簡單的使用，從最常用的增刪改查開始！

一、新增數(shù)據(jù)

ElasticSearch可以直接新增數(shù)據(jù)，只要你指定了index(索引庫名稱)和type(類型)即可。在新增的時候你可以自己指定主鍵ID，也可以不指定，由 ElasticSearch自身生成。

新增數(shù)據(jù)命令示例:

POST test1/_doc/1 {"uid" : "1234","phone" : "12345678909","message" : "qq","msgcode" : "1","sendtime" : "2019-03-14 01:57:04" }

kinaba示例圖:

注: POST test1/_doc/1 這是指定主鍵ID為1，如果POST test1/_doc 的話，那么便是es自身生成ES語句。

這里我們還可以通過 GET test1/ 或 GET test1/_settings和GET test1/_mapping查看該index的狀態(tài)，也就是 setting(設(shè)置選項) 和mapping(數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu))。

二、創(chuàng)建索引庫

在上述示例中，我們通過直接通過創(chuàng)建數(shù)據(jù)從而創(chuàng)建了索引庫，但是沒有創(chuàng)建索引庫而通過ES自身生成的這種并不友好，因為它會使用默認(rèn)的配置，字段結(jié)構(gòu)都是text(text的數(shù)據(jù)會分詞，在存儲的時候也會額外的占用空間)，分片和索引副本采用默認(rèn)值，默認(rèn)是5和1，ES的分片數(shù)在創(chuàng)建之后就不能修改，除非reindex(下面會講到)，所以這里我們還是指定數(shù)據(jù)模板進行創(chuàng)建。

這里先簡單介紹一下ES的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以下的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為ES的6.x版本。

• 核心數(shù)據(jù)類型
  text 和 keyword

• 數(shù)值數(shù)據(jù)類型
  long，integer，short，byte，double，float，half_float，scaled_float

• 日期數(shù)據(jù)類型
  date

• 布爾數(shù)據(jù)類型
  boolean

• 二進制數(shù)據(jù)類型
  binary

• 范圍數(shù)據(jù)類型
  integer_range，float_range，long_range，double_range，date_range

• 復(fù)雜數(shù)據(jù)類型編輯

• 對象數(shù)據(jù)類型
  object 用于單個JSON對象

• 嵌套數(shù)據(jù)類型
  nested 用于JSON對象數(shù)組

• 地理數(shù)據(jù)類型編輯

• 地理位置數(shù)據(jù)類型
  geo_point 緯度/經(jīng)度積分

• 地理形狀數(shù)據(jù)類型
  geo_shape 用于多邊形等復(fù)雜形狀

• 專業(yè)數(shù)據(jù)類型編輯

• IP數(shù)據(jù)類型
  ip 用于IPv4和IPv6地址

• 完成數(shù)據(jù)類型
  completion 提供自動完成建議

• 令牌計數(shù)數(shù)據(jù)類型
  token_count 計算字符串中令牌的數(shù)量
  mapper-murmur3
  murmur3 在索引時計算值的哈希并將其存儲在索引中
  mapper-annotated-text
  annotated-text 索引包含特殊標(biāo)記的文本（通常用于標(biāo)識命名實體）

• 滲濾器類型
  接受來自query-dsl的查詢

• join 數(shù)據(jù)類型
  為同一索引內(nèi)的文檔定義父/子關(guān)系

• 別名數(shù)據(jù)類型
  為現(xiàn)有字段定義別名。

• 多字段編輯
  為不同的目的以不同的方式對同一字段建立索引通常很有用。例如，一個string字段可以映射為text用于全文搜索的字段，也可以映射為keyword用于排序或聚合的字段。或者，您可以使用standard分析儀， english分析儀和 french分析儀索引文本字段。
  這是多領(lǐng)域的目的。大多數(shù)數(shù)據(jù)類型通過fields參數(shù)支持多字段。

上面介紹的字段介紹雖然比較復(fù)雜，但是我們常用的幾個類型也就是這幾種 text、keyword、byte、short、integer、long、float、double、boolean、date，其中text和keyword都是string類型，選擇區(qū)分很簡單，需要進行分詞用text，不需要并且進行排序或聚合的可以用keyword。

關(guān)于ES的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就到這里了，我們來進行索引庫的創(chuàng)建吧！

新增索引庫的命令示例:

PUT test1 {"settings" : {"number_of_shards" : 10,"number_of_replicas" : 1,"refresh_interval" : "1s"},"mappings" : {"_doc" : {"properties" : {"uid" : { "type" : "long" },"phone" : { "type" : "long" },"message" : { "type" : "keyword" },"msgcode" : { "type" : "long" },"sendtime" : { "type" : "date","format" : "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" }}}} }

示例圖:


注:

• number_of_shards: 是設(shè)置的分片數(shù)，設(shè)置之后無法更改！
• refresh_interval: 是設(shè)置es緩存的刷新時間，如果寫入較為頻繁，但是查詢對實時性要求不那么高的話，可以設(shè)置高一些來提升性能。可以更改
• number_of_replicas : 是設(shè)置該索引庫的副本數(shù)，建議設(shè)置為1以上。

其中這里還有幾個重要參數(shù)也順便說一下:

• store: true/false 表示該字段是否存儲，默認(rèn)存儲。
• doc_values: true/false 表示該字段是否參與聚合和排序。
• index: true/false 表示該字段是否建立索引，默認(rèn)建立。

關(guān)于這幾個字段的取值可以參考一下的示例圖:

三、修改數(shù)據(jù)

其實ES的新增和修改可以看做是一樣，存在則修改，不存在則新增，不過這里還是簡單的介紹下吧。
修改數(shù)據(jù)的方式主要有兩種，一種是通過主鍵ID進行修改，這種比較簡單，就是和新增一樣即可。
另一種則是通過條件進行修改，相當(dāng)于SQL更新語句的 where條件。

根據(jù)主鍵修改的命令示例:

POST test1/_doc/1 {"uid" : "1234","phone" : "12345678909","message" : "qq","msgcode" : "1","sendtime" : "2019-03-14 01:57:04" }

根據(jù)條件修改的命令示例:

POST test1/_update_by_query {"query": {"term": {"phone": "12345678909"}} ,"script": {"source": "ctx._source['message'] = 'xuwujing'"} }

原有的數(shù)據(jù)：

修改后的數(shù)據(jù):

注：這里的根據(jù)條件進行修改用到的腳本語言，ES除了使用DSl語句之后，使用一些官方定義的腳本語言和SQL語句也能進行操作，腳本語言和SQL語句的操作留到以后在來講下。

四、刪除數(shù)據(jù)、字段和索引庫

ES根據(jù)主鍵刪除數(shù)據(jù)的命令示例是DELETE 索引庫/id，簡單實用，但是一定要要加上ID，不然就是刪除索引庫了！

根據(jù)主鍵刪除數(shù)據(jù)命令示例：

DELETE test1/1

根據(jù)條件刪除數(shù)據(jù)的命令示例：

POST test/_delete_by_query {"query": {"term": {"phone": "12345678909"}} }

當(dāng)然ES還可以根據(jù)條件只刪除某一個字段的數(shù)據(jù)，比如刪除字段msgcode的數(shù)據(jù)。

刪除字段數(shù)據(jù)的命令示例:

POST test/_doc/_update_by_query { "script":{ "lang":"painless", "inline":"ctx._source.remove(\"msgcode\")" } }

示例圖:

查詢語句

查詢所有

match_all可以查詢集群所有索引庫的信息，包括一些隱藏索性庫的信息。
命令示例:

GET _search { "query": {"match_all": {}} }

示例圖:

查詢索引庫所有的數(shù)據(jù)，命令格式為GET 索引庫名稱/索引庫類型/_search，也可以不需要索引庫類型。

命令示例:

GET test1/_doc/_search

如果根據(jù)ID查詢某一條數(shù)據(jù)的話，也比較簡單，只需要將上述的_search換成主鍵ID即可。
命令示例:

GET test1/_doc/2

等值（term）查詢

term主要用于精確匹配哪些值，比如數(shù)字，日期，布爾值或 not_analyzed 的字符串(未經(jīng)分析的文本數(shù)據(jù)類型)

比如根據(jù)手機號進行查詢。
命令示例:

GET test1/_doc/_search {"query": {"term": {"phone": "12345678909"}} }

當(dāng)然，如果想在一個字段匹配多個值的話，可以使用terms，相當(dāng)于SQL的in語法。

命令示例:

GET test1/_doc/_search {"query": {"terms": {"uid": [ 1234, 12345, 123456] }} }

示例圖:

注：上述中是沒有123456這條數(shù)據(jù)，這樣只是為了做下簡單的測試而已。

范圍（range ）查詢

range可以理解為SQL中的><符號，其中g(shù)t是大于，lt是小于，gte是大于等于，lte是小于等于。

命令示例:

GET test1/_doc/_search {"query": {"range": { "uid": { "gt": 1234,"lte": 12345} } } }

存在(exists)查詢

exists可以理解為SQL中的exists函數(shù)，就是判斷是否存在該字段。

這里我們新增一條沒有msgcode的字段，然后用exists去查詢。

POST test1/_doc/3 {"uid" : "123456","phone" : "12345678909","message" : "qq","sendtime" : "2019-03-14 01:57:04" }

存在查詢命令示例:

GET test1/_doc/_search {"query": {"exists": { "field":"msgcode" } } }

示例圖:

組合(bool)查詢

bool 可以用來合并多個過濾條件查詢結(jié)果的布爾邏輯，它包含這如下幾個操作符:

• must : 多個查詢條件的完全匹配,相當(dāng)于 and。
• must_not ::多個查詢條件的相反匹配，相當(dāng)于 not。
• should : 至少有一個查詢條件匹配, 相當(dāng)于 or。

查詢的命令示例:

GET /test1/_search {"query": {"bool": {"must": {"term": {"phone": "12345678909"}},"must_not": {"term": {"uid": 12345}},"should": [{"term": {"uid": 1234}},{"term": {"uid": 123456}}],"adjust_pure_negative": true,"boost": 1}} }

示例圖:

模糊(wildcard)查詢

wildcard查詢相當(dāng)于SQL語句中的like語法，只不過它查詢的數(shù)據(jù)需要加上*符號。

模糊查詢命令示例:

GET /test1/_search {"query": {"wildcard": { "message":"*wu*" } } }

正則(regexp)查詢

regexp可以支持正則查詢，比如查詢短信內(nèi)容中的驗證碼之類的。

下面的這個示例就是查詢以xu開頭，后面是0-9數(shù)字的內(nèi)容的數(shù)據(jù)。

正則查詢命令示例:

GET /test1/_search {"query": {"regexp": { "message":"xu[0-9]" } } }

示例圖:

查詢語句的示例到這里就差不多就結(jié)束了，這里在推薦一下kinaba查詢的幾個小技巧，如圖所示：

其它

參考：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html

ElasticSearch個人已經(jīng)使用一年多了，在學(xué)習(xí)的過程中也積攢了一些相關(guān)資料其，只不過今年特別忙，沒有太多時間將其整理成博客進行分享了。說來慚愧，今年寫博客的數(shù)量有些少了，下半年自己從一個周更博主變成了月更博主了，不過后面若是時間充足的話也會多些一些的，再忙每個月至少也會寫一篇 ヾ(?°?°?)ﾉﾞ

ElasticSearch實戰(zhàn)系列:
ElasticSearch實戰(zhàn)系列一: ElasticSearch集群+Kinaba安裝教程

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作者：虛無境
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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的ElasticSearch实战系列二: ElasticSearch的DSL语句使用教程---图文详解的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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