ElasticSearch基本使用姿势二

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    ElasticSearch基本使用姿势二

    本文作为elasticsearch 基本使用姿势第二篇，包含以下内容

    • 查询指定字段
    • 限制返回条数
    • 分页查询
    • 分组查询
    • 高亮
    • 自动补全提示
    • 排序
    • 返回结果聚合，如统计文档数，某个field value的求和、平均值等
    更多相关知识点请查看: * ElasticSearch 基本使用姿势 - 一灰灰Blog
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    0. 数据准备

    初始化一个索引，写入一些测试数据

    post second-index/_doc
{
  "@timestamp": "2021-06-10 08:08:08",
  "url": "/test",
  "execute": {
    "args": "id=10&age=20",
    "cost": 10,
    "res": "test result"
  },
  "response_code": 200,
  "app": "yhh_demo"
}


post second-index/_doc
{
  "@timestamp": "2021-06-10 08:08:09",
  "url": "/test",
  "execute": {
    "args": "id=20&age=20",
    "cost": 11,
    "res": "test result2"
  },
  "response_code": 200,
  "app": "yhh_demo"
}


post second-index/_doc
{
  "@timestamp": "2021-06-10 08:08:10",
  "url": "/test",
  "execute": {
    "args": "id=10&age=20",
    "cost": 12,
    "res": "test result2"
  },
  "response_code": 200,
  "app": "yhh_demo"
}


post second-index/_doc
{
  "@timestamp": "2021-06-10 08:08:09",
  "url": "/hello",
  "execute": {
    "args": "tip=welcome",
    "cost": 2,
    "res": "welcome"
  },
  "response_code": 200,
  "app": "yhh_demo"
}

post second-index/_doc
{
  "@timestamp": "2021-06-10 08:08:09",
  "url": "/404",
  "execute": {
    "args": "tip=welcome",
    "cost": 2,
    "res": "xxxxxxxx"
  },
  "response_code": 404,
  "app": "yhh_demo"
}

    1. 查询指定字段

    比如我现在只关心url返回的状态码, 主要借助_source来指定需要查询的字段，查询的语法和之前介绍的一致

    GET second-index/_search
{
  "_source": [
    "url",
    "response_code"
  ],
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

    2. 返回条数限制

    针对返回结果条数进行限制，属于比较常见的case了，在es中，直接通过size来指定

    GET second-index/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "size": 2
}

    3. 分页查询

    通过size限制返回的文档数，通过from来实现分页

    GET second-index/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "size": 1,
  "from": 1
}

    (注意下面输出截图，与上面的对比，这里返回的是第二条数据)

    4. 分组查询

    相当于sql中的group by，常用于聚合操作中的统计计数的场景

    在es中，使用aggs来实现，语法如下

    "aggs": {
    "agg-name": { // 这个agg-name 是自定义的聚合名称
        "terms": { // 这个terms表示聚合的策略，根据 field进行分组
            "field": "",
            "size": 10
        }
    }
}

    比如我们希望根据url统计访问计数，对应的查询可以是

    GET second-index/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "size": 1, 
  "aggs": {
    "my-agg": {
      "terms": {
        "field": "url",
        "size": 2
      }
    }
  }
}

    但是在执行时，会发现并不能正常响应

    右边返回的提示信息为Text fields are not optimised for operations that require per-document field data like aggregations and sorting, so these operations are disabled by default. Please use a keyword field instead. Alternatively, set fielddata=true on [url] in order to load field data by uninverting the inverted index. Note that this can use significant memory这个异常

    简单来说，就是url这个字段为text类型，默认情况下这种类型的不走索引，不支持聚合排序，如果需要则需要设置fielddata=true，或者使用url的分词url.keyword

    GET second-index/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "size": 1, 
  "aggs": {
    "my-agg": {
      "terms": {
        "field": "url.keyword",
        "size": 2
      }
    }
  }
}

    注意

    • 虽然我们更注重的是分组后的结果，但是hits中依然会返回命中的文档，若是只想要分组后的统计结果，可以在查询条件中添加 size:0
    • 聚合操作和查询条件是可以组合的，如只查询某个url对应的计数
    GET second-index/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "url.keyword": {
        "value": "/test"
      }
    }
  },
  "size": 1, 
  "aggs": {
    "my-agg": {
      "terms": {
        "field": "url.keyword",
        "size": 2
      }
    }
  }
}

    上面介绍了TEXT类型的field，根据分词进行聚合操作；还有一种方式就是设置fielddata=true，操作姿势如下

    PUT second-index/_mapping
{
  "properties": {
    "url": {
      "type": "text",
      "fielddata": true
    }
  }
}

    修改完毕之后，再根据url进行分组查询，就不会抛异常了

    5. 全文搜索

    通过配置一个动态索引模板，将所有的field构建一个用于全文检索的field，从而实现全文搜索

    6. 聚合操作

    上面的分组也算是聚合操作中的一种，接下来仔细看一下es的聚合，可以支持哪些东西

    聚合语法:

    "aggs": {
    "agg_name": { // 自定义聚合名
        "agg_type": { // agg_type聚合类型， 如 min, max
            "agg_body" // 要操作的计算值
        }, 
        "meta": {}, 
        "aggregations": {} // 子聚合查询
    }
}

    从聚合分类来看，可以划分为下面几种

    • Metric Aggregation: 指标分析聚合
    • Bucket Aggregation: 分桶聚合
    • Pipeline: 管道分析类型
    • Matrix: 矩阵分析类型

    5.1 Metric Aggregation: 指标分析聚合

    常见的有 min, max, avg, sum, cardinality, value count

    通常是值查询一些需要通过计算获取到的值

    下面分别给出一些演示说明

    5.1.1 min最小值

    获取请求耗时最小的case

    GET second-index/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "min_cost": {
      "min": {
        "field": "execute.cost"
      }
    }
  }
}
    • size: 0 表示不需要返回原数据
    • min_cost: 自定义的聚合名
    • min: 表示聚合类型，为取最小值
    • "field": "execute.cost": 表示取的是Field: execute.cost的最小值

    5.1.2 max 最大值

    基本同上，下面中贴出请求代码，截图就省略掉了

    GET second-index/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "max_cost": {
      "max": {
        "field": "execute.cost"
      }
    }
  }
}
    5.1.3 sum 求和
    GET second-index/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "sum_cost": {
      "sum": {
        "field": "execute.cost"
      }
    }
  }
}
    5.1.4 avg平均值

    在监控平均耗时的统计中，这个还是比较能体现服务的整体性能的

    GET second-index/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "avg_cost": {
      "avg": {
        "field": "execute.cost"
      }
    }
  }
}
    5.1.5 cardinality 去重统计计数

    这个等同于我们常见的 distinct count 注意与后面的 value count 统计所有有值的文档数量之间的区别

    GET second-index/_search
{
  "_source": "url", 
  "aggs": {
    "cardinality_cost": {
      "cardinality": {
        "field": "url"
      }
    }
  }
}

    去重统计url的计数，如下图，可以看到返回统计结果为3，但是实际的文档数有5个

    5.1.6 value count 计数统计

    文档数量统计，区别于上面的去重统计，这里返回的是全量

    GET second-index/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "count_cost": {
      "value_count": {
        "field": "url"
      }
    }
  }
}

    输出结果配合cardinality的返回，做一个对比可以加强理解

    5.1.7 stats 多值计算

    一个stats 可以返回上面min,max,sum...等的计算值

    GET second-index/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "mult_cost": {
      "stats": {
        "field": "execute.cost"
      }
    }
  }
}

    5.1.8 extended_stats 多值扩展

    在上面stats的基础上进行扩展，支持方差，标准差等返回

    GET second-index/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "mult_cost": {
      "extended_stats": {
        "field": "execute.cost"
      }
    }
  }
}

    5.1.9 percentile 百分位数统计
    用于统计 xx% 的记录值，小于等于右边

    如下面截图，可知 99%的记录，耗时小于12

    默认的百分比区间是: [1, 45, 25, 50, 75, 95, 99]， 可以手动修改

    GET second-index/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "agg_cost": {
      "percentiles": {
        "field": "execute.cost",
        "percents": [
          10,
          50,
          90,
          99
        ]
      }
    }
  }
}
    5.1.10 percentile rank统计值所在的区间

    上面用于统计不同区间的占比，比如公司的人员年龄分布；而这一个则是我想知道18岁的我，在哪个占比里

    GET second-index/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "agg_cost": {
      "percentile_ranks": {
        "field": "execute.cost",
        "values": [6, 9]
      }
    }
  }
}

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