es查询索引数据量语句

es查询索引数据结构Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它使用了一种称为倒排索引的数据结构来加速搜索操作。

在Elasticsearch中，倒排索引是其核心数据结构之一，它提供了高性能的数据检索和全文搜索功能。

倒排索引是一种在实现全文搜索中常用的数据结构，它的设计目标是快速定位包含特定词项的文档。

与传统的索引方法不同，倒排索引将词项映射到包含该词项的文档列表。

这种结构使得我们可以通过将搜索词与倒排索引相匹配来快速定位包含该词项的文档，并以此对搜索结果进行排序。

在Elasticsearch中，每个索引都包含一个或多个分片，每个分片都是一个独立的倒排索引。

每个分片由多个段组成，每个段代表一个不可变的倒排索引，这个设计使得Elasticsearch可以快速添加、删除或合并索引数据。

每个段又由多个倒排索引组成，每个倒排索引包含一系列词项和文档列表。

词项是被索引的文档中的一个单词或短语。

文档列表是一个按文档ID排序的数组，其中每个文档的ID记录了包含该词项的文档。

在一个倒排索引中，词项被分解成不同的标记或标识符，这个过程称为分词。

分词是一个重要的步骤，用于将输入的文本拆分成可搜索的单词或短语。

Elasticsearch使用各种分析器来处理不同的语言和文本类型，并生成标记流，然后将它们存储在倒排索引中。

倒排索引的好处在于它可以在O(1)的时间复杂度内定位到包含特定词项的文档。

当进行搜索操作时，Elasticsearch会将搜索词与倒排索引进行匹配，并返回匹配的文档列表。

然后，它可以按照各种因素对文档进行排序，例如匹配度、得分和其他自定义的评分因素。

为了提高查询性能，Elasticsearch在内存中缓存了经常访问的倒排索引段。

这些缓存可以加速搜索操作，尤其是对于经常访问的查询。

此外，Elasticsearch还支持分布式搜索和并行查询，通过将搜索操作分布到多个节点上，可以大大提高搜索速度和吞吐量。

ES查询数据结构语句一、什么是ES查询数据结构语句ES查询数据结构语句是一种用于 Elasticsearch 查询的特定语法。

Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它被广泛应用于全文搜索、日志分析和大数据分析等领域。

通过使用ES查询数据结构语句，我们可以更有效地搜索和分析存储在Elasticsearch中的数据。

二、ES查询数据结构语句的基本组成ES查询数据结构语句由多个部分组成，下面是其基本组成部分：1. 查询类型ES查询数据结构语句可以用于不同类型的查询，包括全文搜索、精确匹配、范围查询、模糊查询等。

查询类型决定了查询语句的具体语法和使用方式。

2. 查询条件查询条件是用于过滤和匹配数据的规则集合。

通过在查询条件中指定字段和特定的值，我们可以根据需求来限制搜索范围和获取特定的结果。

3. 过滤条件过滤条件用于在查询结果中进行筛选和排除。

通过在过滤条件中指定字段和特定的值，我们可以根据某些条件来过滤出符合要求的数据。

4. 排序方式排序方式用于指定查询结果的排序规则。

通过在排序方式中指定字段和排序顺序（升序或降序），我们可以按照特定的规则对查询结果进行排序。

5. 聚合操作聚合操作用于对查询结果进行分组和统计等操作。

通过使用聚合操作，我们可以获得关于数据分布、统计信息和对结果进行分组的汇总数据。

6. 分页和排序通过指定分页参数，我们可以控制查询结果的返回数量和偏移量。

同时，我们可以通过排序规则来指定结果的排序顺序。

这样可以方便地进行结果的分页和排序操作。

三、ES查询数据结构语句的使用方法在使用ES查询数据结构语句之前，我们需要确保已经安装并配置了Elasticsearch集群。

下面是使用ES查询数据结构语句的基本步骤：1. 创建索引首先，我们需要在Elasticsearch中创建一个索引，用于存储要查询的数据。

索引类似于数据库中的表，用于组织和存储数据。

2. 插入数据接下来，我们可以向索引中插入一些数据，以便进行查询。

Elasticsearch（ES）是一种基于Lucene的搜索服务器，它提供了一个分布式、多租户能力的全文搜索引擎，同时具有HTTP网络界面和基于JSON的文档。

在Elasticsearch中，查询是用于检索文档的请求。

以下是一些基本的查询语法：基础查询：jsonGET /索引名称/_search{"query": {"match_all": {}}}上述查询将返回指定索引中的所有文档。

精确匹配查询：jsonGET /索引名称/_search{"query": {"term": {"字段名称": "值"}}}上述查询将返回字段名称匹配指定值的文档。

多条件匹配查询：jsonGET /索引名称/_search{"query": {"bool": {"must": [{ "term": { "字段1": "值1" } },{ "term": { "字段2": "值2" } }]}}}上述查询将返回同时满足多个条件的文档。

must子句表示必须满足所有条件。

模糊匹配查询：jsonGET /索引名称/_search{"query": {"match": {"字段名称": "值"}}}上述查询将返回与指定值相似的文档。

match查询默认使用的是模糊匹配。

排序查询：jsonGET /索引名称/_search{"query": { "match_all": {} },"sort": [{ "字段名称": { "order": "升序/降序" } }]}``` 上述查询将返回所有文档，并根据指定字段进行排序。

es聚合查询sql语句ElasticSearch 是一款快速的分布式搜索和分析引擎，与传统的数据库和类似，它也支持使用 SQL 语句来查询数据。

本篇文章将围绕ES 聚合查询 SQL 语句进行讲解，分步骤阐述如何使用 SQL 查询 ES数据。

第一步：创建索引在使用 ES 进行数据查询之前，首先需要创建索引并创建相应的类型。

在创建索引时需要指定索引名称和字段映射。

同一个索引下可以创建不同的类型，每个类型可以有自己的字段映射。

使用 ES 提供的 Rest API 可以方便的创建索引和类型。

第二步：插入数据创建索引和类型后，我们需要向 ES 中插入数据。

在插入数据时可以指定索引名称和类型，ES 会自动根据字段映射将数据存储到指定的字段中。

ES 支持多种数据格式，如 JSON、BSON、XML 等。

第三步：查询语句ES 的查询语句支持多种语法，其中包括 SQL 语句。

ES 的 SQL语句与传统的 SQL 语句类似，可以用来查询数据、进行聚合计算等。

- 查询语句格式：```SELECT * FROM index_name/type_name WHERE query_conditions ;```其中，index_name 和 type_name 分别指定要查询的索引名称和类型名称；query_conditions 是查询条件，可以是多个条件的组合。

查询条件可以使用 ES 提供的查询语句，如 term、match、range 等。

- 聚合查询语句ES 的聚合查询语句可以用来对查询结果进行统计和分析。

聚合查询语句中使用了多个聚合函数，如 sum、count、avg、max、min 等。

下面是一个简单的聚合查询语句示例：```SELECT province, COUNT(*) FROM user_index/user_type GROUP BY province ;```以上查询语句将会对 user_index 索引下的 user_type 类型进行查询，然后对 province 字段进行分组统计，返回每个省份的用户数量。

ES常⽤的查询语句介绍elasticsearch定义了两种查询⽅式： ⼀、索引（index）、type、document 相关语句 1、列出所有索引的状态 GET /_cat/indices?v health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.sizeyellow open my_index SOgui_yKSXacTlMHQQht9w 5 1 5 0 14.3kb 14.3kbyellow open bank tzxmtSQhQsqWFfzVjmaK_A 5 1 1008 1 504.9kb 504.9kbyellow open schools SG4nAwtJTcOXCcnf7-mq8w 5 1 0 0 1.2kb 1.2kbyellow open teacher od83pADqTGSk4_TzfGP1ww 5 1 3 0 10.8kb 10.8kbyellow open student oTQ3KElZRzKb3UphMQV41w 5 1 0 0 1.2kb 1.2kbyellow open my_store 1e57BmarQ-OQWr5EZFXu5A 5 1 4 0 11.9kb 11.9kb　 2、查询索引详细信息 GET /index1,index2 查询索引index1和索引index2的基本信息GET /_all 查询所有的基本信息GET /s* 使⽤通配符来查询所有以s开头的索引信息 3、创建索引　（新版本⼀个index只能有⼀个type） setting中可以设置索引的主分⽚数number_of_shards默认为5，和主分⽚的副本数number_of_replicas默认是1； mapping中主要设置各个type的映射关系。

PUT /my_index{"settings": { ... any settings ... },"mappings": {"type_one": { ... any mappings ... },"type_two": { ... any mappings ... },...}}...PUT /index1{"mappings": {"tweet" : {"properties" : {"tweet" : {"type" : "text","analyzer": "english"},"date" : {"type" : "date"},"name" : {"type" : "text"},"user_id" : {"type" : "long"}}}}} 4、删除索引DELETE /{index} DELETE /_allDELETE /* 5、在索引的映射中增加⼀个字段的映射PUT /gb/_mapping/tweet{"properties" : {"tag" : {"type" : "text","index": "false"}}} 6、查看某个type的映射关系 GET /{index}/_mapping/{type}GET /gb/_mapping/tweet///返回{"gb": {"mappings": {"tweet": {"properties": {"date": {"type": "date"},"name": {"type": "text"},"tag": {"type": "text","index": false},"tweet": {"type": "text","analyzer": "english"},"user_id": {"type": "long"}}}}}} 7、在索引⽂档中添加或者替换⽂档，在添加的时候id并不是必须的，如果没有设置id，则会随机产⽣⼀个idPUT /{index}/{type}/{id}{"filed":"value"} 8、更新索引中⽂档的内容POST /{index}/{type}/{id}/_update{"doc":{"name":"kyle","age":20}} 9、删除⽂档 DELETE /{index}/{type}/{id} 10、批处理POST /teacher/chinese/_bulk{"index":{"_id":"3"}}{"name": "John Doe" }{"index":{"_id":"4"}}{"name": "Jane Doe" }POST /teacher/chinese/_bulk{"update":{"_id":"1"}}{"doc": { "name": "jimmy" } }{"delete":{"_id":"2"}}POST /_bulk{ "delete": { "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "123" }}{ "create": { "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "123" }}{ "title": "My first blog post" }{ "index": { "_index": "website", "_type": "blog" }}{ "title": "My second blog post" }{ "update": { "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "123", "_retry_on_conflict" : 3} }{ "doc" : {"title" : "My updated blog post"} } 11、批量导⼊⼤量数据（注意⽂本的最后要空⼀⾏） curl -H "Content-Type: application/json" -XPOST "localhost:9200/bank/account/_bulk?pretty&refresh" --data-binary"@accounts.json"{"index":{"_id":"1"}}{"account_number":1,"balance":39225,"firstname":"Amber","lastname":"Duke","age":32,"gender":"M","address":"880 Holmes Lane", "employer":"Pyrami","email":"amberduke@","city":"Brogan","state":"IL"}{"index":{"_id":"2"}}{"account_number":6,"balance":5686,"firstname":"Hattie","lastname":"Bond","age":36,"gender":"M","address":"671 Bristol Street", "employer":"Netagy","email":"hattiebond@","city":"Dante","state":"TN"} 12、查询⽂档数　GET /_count ///查询所有⽂档数GET /index/_count ///查询index中⽂档数GET /index/type/_count ///查询type中的⽂档 13、创建新的⽂档⽽不是覆盖有两种做法，创建成功会返回PUT /website/blog/123?op_type=create{ ... }PUT /website/blog/123/_create{ ... } 14、使⽤脚本对⽂档进⾏更新，在原有的基础上加1，upsert表⽰如果没有该字段就初始化为1，retry_on_conflict=5表⽰更新失败后还要重试5次，因为有些操作是不在意执⾏的先后顺序的POST /bank/account/1/_update?retry_on_conflict=5{ "script" : "ctx._source.balance+=1", "upsert": { "balance": 1 } } ⼆、简单查询：使⽤GET请求在URL后⾯携带参数来进⾏简单的查询 1、GET /bank/account/_search?_source=account_number,balance,&size=1&from=0&q=account_number:44//这是查询返回的结果{"took": 2, //执⾏整个搜索请求耗费了多少毫秒"timed_out": false, //查询是否超时"_shards": { //表⽰查询中参与分⽚的总数，以及这些分⽚成功了多少个失败了多少个"skipped": 0,"failed": 0},"hits": { //所有查询到的结果"total": 1008, //表⽰匹配到的⽂档总数"max_score": 1, //结果中最⼤的评分"hits": [{"_index": "bank", // 索引名称"_type": "account", //type名称"_id": "25", //id名称"_score": 1, //评分"_source": { //存储的数据源信息"account_number": 25,"balance": 40540,"firstname": "Virginia","lastname": "Ayala","age": 39,"gender": "F","address": "171 Putnam Avenue","employer": "Filodyne","email": "virginiaayala@","city": "Nicholson","state": "PA"}}]}} 2、同时查询多索引多类型的数据 /_search在所有的索引中搜索所有的类型 /gb/_search在 gb 索引中搜索所有的类型 /gb,us/_search在 gb 和 us 索引中搜索所有的⽂档 /g*,u*/_search在任何以 g 或者 u 开头的索引中搜索所有的类型 /gb/user/_search在 gb 索引中搜索 user 类型 /gb,us/user,tweet/_search在 gb 和 us 索引中搜索 user 和 tweet 类型 /_all/user,tweet/_search在所有的索引中搜索 user 和 tweet 类型 3、不查询⽂档的元数据，只查询source部分的数据 GET /{index}/{type}/{id}/_sourceGET /bank/account/44/_source//返回{"account_number": 44,"balance": 34487,"firstname": "Aurelia","lastname": "Harding","age": 37,"gender": "M","address": "502 Baycliff Terrace","employer": "Orbalix","email": "aureliaharding@","city": "Yardville","state": "DE"} 三、请求体查询：使⽤HTTP请求来发送json数据进⾏查询 1、查询所有的⽂档，默认评分是1，可以通过设置boost来，由于有些代理服务器不⽀持GET请求带请求体，所以实际中还是要⽤POST请求。

ES SQL查询语法一、引言在大数据和实时分析的时代，Elasticsearch作为一种开源的、分布式的、实时的搜索和分析引擎，在处理大规模数据集时展现出了强大的能力。

而Elasticsearch的查询语言——ES SQL，作为一种高级查询语言，旨在为用户提供更直观、更易用的查询方式。

本文将深入探讨ES SQL查询语法的核心内容和特点。

二、ES SQL查询语法概览ES SQL是基于Elasticsearch的查询DSL（领域特定语言），它在结构上类似于SQL，但有其独特的语法和功能。

以下是ES SQL查询语法的主要组成部分：1. 基础查询：基础查询是ES SQL的核心，用于从Elasticsearch索引中检索数据。

基本的查询语句格式如下：SELECT列1, 列2, ...FROM索引名称WHERE条件;在“SELECT”子句中，可以指定要检索的字段；在“FROM”子句中，指定要查询的索引；在“WHERE”子句中，添加过滤条件以缩小结果集。

2. 聚合查询：聚合查询用于对数据进行汇总和分析。

通过聚合操作，可以计算总和、平均值、最大值、最小值等。

ES SQL支持丰富的聚合函数，包括“COUNT”、“SUM”、“AVG”、“MIN”、“MAX”等。

此外，还支持嵌套聚合和分组聚合，以便进行更复杂的分析。

3. 排序和分页：ES SQL支持对查询结果进行排序，并允许用户指定排序的字段和排序顺序（升序或降序）。

此外，通过使用“LIMIT”和“OFFSET”关键字，可以对结果进行分页处理，从而实现数据的分页显示。

4. 地理空间查询：Elasticsearch支持地理空间数据的索引和查询。

ES SQL提供了专门的地理空间查询函数，如“ST_Distance”、“ST_Contains”等，用于计算地理位置之间的距离、确定地理位置之间的关系等。

5. 嵌套文档和数组的处理：Elasticsearch中的数据结构允许字段包含嵌套的文档或数组。

elastic 常用查询语句1. 匹配所有文档：```json{"query": {"match_all": {}}}```2. 按字段值进行精确匹配：```json{"query": {"term": {"field_name": "value"}}}```你可以替换 `field_name` 为要匹配的字段名，`value` 为要匹配的值。

3. 按字段值进行模糊匹配：```json{"query": {"match": {"field_name": "value"}}}```这将在指定字段中查找包含指定值的文档。

4. 范围查询：```json{"query": {"range": {"field_name": {"gte": "start_value","lte": "end_value"}}}}```这将查找字段值在指定范围内的文档。

5. 组合查询：```json{"query": {"bool": {"must": [{"term": {"field1": "value1"}},{"range": {"field2": {"gte": "start_value","lte": "end_value"}}}]}}}```这是一个使用布尔查询的示例，其中必须满足所有的条件。

es统计语法以下是Elasticsearch统计查询的语法：1. Term查询：用于精确匹配单个字段的值。

语法如下：```jsonGET /index_name/_search{"query": {"term": {"field_name": "value"}}}```2. Terms查询：用于匹配多个字段值中的任意一个。

语法如下：```jsonGET /index_name/_search{"query": {"terms": {"field_name": ["value1", "value2", ...]}}}```3. Range查询：用于匹配某个字段值在指定范围内的文档。

语法如下：```jsonGET /index_name/_search{"query": {"range": {"field_name": {"gte": "lower_value","lte": "upper_value"}}}```4. Aggregation查询：用于对结果进行聚合操作，例如求和、平均值、最大值、最小值等。

语法如下：```jsonGET /index_name/_search{"size": 0, // 返回结果不包含文档数据，只包含聚合结果"aggs": {"aggregation_name": {"sum": { // 求和聚合"field": "field_name"},"avg": { // 平均值聚合"field": "field_name"},// 其他聚合类型...} } ```。

es 按条件查询索引数据数量布尔查询语句
布尔查询语句是一种通过组合多个查询子句来构建更复杂查询的查询方式。

它可以使用以下条件查询索引数据数量：
1. match查询：用于在索引中匹配指定的文本或数字值。

2. term查询：精确匹配索引中的一个术语。

3. range查询：用于搜索指定范围内的文本或数字值。

4. bool查询：可以组合多个查询子句来创建更复杂的查询。

例如，以下布尔查询语句将搜索符合条件A 且条件B 的所有索引数据：
{
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"field1": "condition A"
}
},
{
"term": {
"field2": "condition B"
}
}
]
}
}
这个布尔查询语句使用了`must` 关键字来表示两个查询子句都必须满足条件才能返回查询结果。

如果你想要查询不符合条件A 的所有数据，则可以将`must` 修改为`must_not`。

es list查询语句
对于ES（Elasticsearch）的查询语句，通常使用JSON格式来构建查询。

以下是一个简单的示例：
json.
{。

"query": {。

"match": {。

"title": "Elasticsearch"
}。

}。

}。

在这个示例中，我们使用match查询来查找包含特定词语（"Elasticsearch"）的文档。

你也可以使用其他类型的查询，比如term查询、range查询等。

此外，你还可以添加过滤器、聚合和排序等功能来进一步细化查询结果。

例如，你可以添加一个过滤器来限制结果集的范围，或者添加一个聚合来对结果进行分组统计。

另外，你可以使用多个查询条件来构建复杂的查询逻辑，比如bool查询可以组合多个条件，使得查询更加灵活。

总之，ES的查询语句非常灵活多样，可以根据具体的需求来构建各种复杂的查询。

希望这个简单的示例能够帮助你更好地理解ES 的查询语句。

es 查询数据结构语句1. ES是一个流行的开源搜索引擎，可以用于实现高效的全文搜索和分析。

2. ES查询数据结构语句是一种用于检索和过滤数据的语法结构。

3. 在ES中，查询语句可以使用JSON格式或DSL（领域特定语言）格式编写。

4. JSON格式的查询语句包含一个或多个查询条件，每个条件都由键值对表示。

5. 例如，以下是一个简单的JSON查询语句：{"query": {"match": {"title": "elasticsearch"}}}6. 这个查询将匹配所有标题中包含单词“elasticsearch”的文档。

7. DSL格式的查询语句更加灵活和强大，可以支持复杂的布尔逻辑和范围过滤器等功能。

8. 以下是一个DSL查询语句示例：GET /my_index/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "title": "elasticsearch" } }, { "range": { "date": { "gte": "2019-01-01", "lte": "2020-01-01" } } } ], "must_not": [ { "term": { "status": "deleted" } } ], "should": [ { "match_phrase_prefix": { "_all": { "query":"quick brown f", "_name":"first_word" } } }, { ... } ], ... }}} 9. 这个DSL查询将匹配标题包含“elasticsearch”并且日期在2019年到2020年之间，状态不是“deleted”，并且_all字段包含“quickbrown f”开头的短语。

es 统计字段个数
摘要：
1.ES 简介
2.统计字段个数的方法
3.实际操作示例
正文：
1.ES 简介
Elasticsearch（简称ES）是一款基于Lucene 的分布式搜索引擎，提供了高度可扩展且实时的搜索功能。

它主要用于大数据量的数据存储和快速搜索，具有强大的分析能力。

在实际应用中，ES 广泛应用于日志分析、数据可视化、实时数据处理等领域。

2.统计字段个数的方法
要统计ES 中的字段个数，可以通过查询API 的方式实现。

具体操作如下：
首先，打开ES 的控制台，通过GET 请求访问以下地址：
```bash
http://localhost:9200/_cat/fields?v=true&h=ip,port
```
其中，`ip`和`port`是你需要查询的字段，`v=true`表示详细显示字段信息，`h`表示需要查询的字段。

请求返回的结果会以JSON 格式展示，其中包括了字段的详细信息，如名
称、类型、是否索引等。

通过解析返回的JSON 数据，可以轻松地统计出字段的个数。

3.实际操作示例
以一个简单的例子来说明如何使用Python 统计ES 中的字段个数。

ES基础五多个索引精确命中个数查询POST /forum/article/_bulk{ "update": { "_id": "1"} }{ "doc" : {"title" : "this is java and elasticsearch blog"} }{ "update": { "_id": "2"} }{ "doc" : {"title" : "this is java blog"} }{ "update": { "_id": "3"} }{ "doc" : {"title" : "this is elasticsearch blog"} }{ "update": { "_id": "4"} }{ "doc" : {"title" : "this is java, elasticsearch, hadoop blog"} }GET /forum/article/_search{"query": {"match_all": {}}}/java或elasticsearchGET /forum/article/_search{"query": {"match": {"title": "java elasticsearch"}}}/java和elasticsearchGET /forum/article/_search{"query": {"constant_score": {"filter": {"match": {"title": {"query": "java elasticsearch","operator": "and"}}}}}}/java 和elasticsearchGET /forum/article/_search{"query": {"match": {"title": {"query": " elasticsearch java","operator": "and"}}}}/⾄少包含三个GET /forum/article/_search{"query": {"match": {"title": {"query": "java elasticsearch spark hadoop","minimum_should_match":"75%"}}}}/bool查询时，如果有must，should中可以不包含任何单词，但是should匹配会提⾼scoreGET /forum/article/_search{"query": {"bool": {"must": { "match": { "title": "java" }},"must_not": { "match": { "title": "spark" }},"should": [{ "match": { "title": "hadoop" }},{ "match": { "title": "elasticsearch" }}]}}/精确到分词命中具体个数GET /forum/article/_search{"query": {"bool": {"should": [{"match": {"title": "java"}},{"match": {"title": "elasticsearch"}},{"match": {"title": "hadoop"}},{"match": {"title": "spark"}}],"minimum_should_match":3}}}多个条件如何转为bool查询1、普通match如何转换为term+should{"match": { "title": "java elasticsearch"}}使⽤诸如上⾯的match query进⾏多值搜索的时候，es会在底层⾃动将这个match query转换为bool的语法bool should，指定多个搜索词，同时使⽤term query{"bool": {"should": [{ "term": { "title": "java" }},{ "term": { "title": "elasticsearch" }}]}}2、and match如何转换为term+must{"match": {"title": {"query": "java elasticsearch","operator": "and"}}}{"bool": {"must": [{ "term": { "title": "java" }},{ "term": { "title": "elasticsearch" }}]}}3、minimum_should_match如何转换{"match": {"title": {"query": "java elasticsearch hadoop spark","minimum_should_match": "75%"}}{"bool": {"should": [{ "term": { "title": "java" }},{ "term": { "title": "elasticsearch" }},{ "term": { "title": "hadoop" }},{ "term": { "title": "spark" }}],"minimum_should_match": 3}}boost，可以将某个搜索条件的权重加⼤,下⾯的搜索可以看出elasticsearch 的score⽐较⼤。

查询ES集群全部索引的数据量⼯作需要，查询⽬前ES集群下各索引的数据量及⽇增量。

⽤于资源管理统计。

查询url：http://clusterIP:clusterPort/_cat/indices?v⽰例：部分列说明：index：索引名status：是否启⽤rep：副本数storesize：总⼤⼩（包含副本）pristoresize：不包含副本的⼤⼩C#代码：1public Dictionary<string, ResourceEntity> GetESTableSizeInfo()2 {3 Dictionary<string, ResourceEntity> result = new Dictionary<string, ResourceEntity>();4 StreamReader reader = null ;5 WebResponse rs = null;6string uri = string.Format("{0}/_cat/indices?v", AppConfigGetter.Get(ConfigConstants.KEY_ESurl));7try8 {9 HttpWebRequest req = WebRequest.Create(new Uri(uri)) as HttpWebRequest;10 req.Method = "GET";11 rs = req.GetResponse();12 Stream rss = rs.GetResponseStream();13 reader = new StreamReader(rss);1415 reader.ReadLine();16string data = reader.ReadLine();1718while (string.IsNullOrEmpty(data) == false)19 {20string[] fields = System.Text.RegularExpressions.Regex.Split(data, "[ ]+"); 21if (fields.Length == 10)//如果是close的，则fields.Length=522 {23string index = fields[2];24int copiesNum = Convert.ToInt32(fields[5]);25string size_ = fields[8];26if (result.ContainsKey(index)==false)27 {28 result.Add(index, new ResourceEntity()29 {30 Type = ResourceType.ES,31 TableName = index,32 CopiesNum = copiesNum,33 Size_B = DataUtils.FormatData_GetB(size_)34 });35 }36 }37 data = reader.ReadLine();38 }39 }40catch41 {42throw;43 }44finally45 {46if (null != reader)47 reader.Close();48if (null != rs)49 rs.Close();50 }51return result;52 }53 }C#获取ES索引数据量。

es界⾯的查询命令1、query string search搜索全部商品：GET /ecommerce/product/_searchtook：耗费了⼏毫秒timed_out：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）hits.total：查询结果的数量，3个documenthits.max_score：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.hits：包含了匹配搜索的document的详细数据{"took": 2,"timed_out": false,"_shards": {"total": 5,"successful": 5,"failed": 0},"hits": {"total": 3,"max_score": 1,"hits": [{"_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"]}}]}}query string search的由来，因为search参数都是以http请求的query string来附带的搜索商品名称中包含yagao的商品，⽽且按照售价降序排序：GET /ecommerce/product/_search?q=name:yagao&sort=price:desc适⽤于临时的在命令⾏使⽤⼀些⼯具，⽐如curl，快速的发出请求，来检索想要的信息；但是如果查询请求很复杂，是很难去构建的在⽣产环境中，⼏乎很少使⽤query string search---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------2、query DSLDSL：Domain Specified Language，特定领域的语⾔http request body：请求体，可以⽤json的格式来构建查询语法，⽐较⽅便，可以构建各种复杂的语法，⽐query string search肯定强⼤多了查询所有的商品GET /ecommerce/product/_search{"query": { "match_all": {} }}查询名称包含yagao的商品，同时按照价格降序排序GET /ecommerce/product/_search{"query": {"match": {"name": "yagao"}},"sort": [{"price": {"order": "desc"}}]}分页查询商品，总共3条商品，假设每页就显⽰1条商品，现在显⽰第2页，所以就查出来第2个商品GET /ecommerce/product/_search{"query": { "match_all": {} },"from": 1,"size": 1}指定要查询出来商品的名称和价格就可以GET /ecommerce/product/_search{"query": {"match_all": {}},"from": 1,"size": 1}更加适合⽣产环境的使⽤，可以构建复杂的查询---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------搜索商品名称包含yagao，⽽且售价⼤于25元的商品GET /ecommerce/product/_searchGET /ecommerce/product/_search{"query": {"bool": {"must": [{"match": {"name": "yagao"}}],"filter": {"range": {"price": {"gt":26}}}}}}---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------4、full-text search（全⽂检索）GET /ecommerce/product/_search{"query": {"match": {"producer": "yaogao gaoxiao"}}}producer这个字段，会先被拆解，建⽴倒排索引special 4yagao 4producer 1,2,3,4gaolujie 1zhognhua 3jiajieshi 2yagao producer ---> yagao和producer{"took": 4,"timed_out": false,"_shards": {"total": 5,"successful": 5,"failed": 0},"hits": {"total": 4,"max_score": 0.70293105,"hits": [{"_index": "ecommerce","_type": "product","_id": "4","_score": 0.70293105,"_source": {"name": "special yagao","desc": "special meibai","producer": "special yagao producer","tags": ["meibai"]}},{"_index": "ecommerce","_type": "product","_id": "1","_score": 0.25811607,"_source": {"name": "gaolujie yagao","desc": "gaoxiao meibai","price": 30,"producer": "gaolujie producer","tags": ["meibai","fangzhu"]}},{"_index": "ecommerce","_type": "product","_id": "3","_score": 0.25811607,"_source": {"name": "zhonghua yagao","desc": "caoben zhiwu","price": 40,"producer": "zhonghua producer","tags": ["qingxin"]}},{"_index": "ecommerce","_type": "product","_id": "2","_score": 0.1805489,"_source": {"name": "jiajieshi yagao","desc": "youxiao fangzhu","price": 25,"producer": "jiajieshi producer","tags": ["fangzhu"]}}]}}---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------5、phrase search（短语搜索）跟全⽂检索相对应，相反，全⽂检索会将输⼊的搜索串拆解开来，去倒排索引⾥⾯去⼀⼀匹配，只要能匹配上任意⼀个拆解后的单词，就可以作为结果返回phrase search，要求输⼊的搜索串，必须在指定的字段⽂本中，完全包含⼀模⼀样的，才可以算匹配，才能作为结果返回GET /ecommerce/product/_search{"query" : {"match_phrase" : {"producer" : "yagao producer"}}}{"took": 11,"timed_out": false,"_shards": {"total": 5,"successful": 5,"failed": 0},"hits": {"total": 1,"max_score": 0.70293105,"hits": [{"_index": "ecommerce","_type": "product","_id": "4","_score": 0.70293105,"_source": {"name": "special yagao","desc": "special meibai","price": 50,"producer": "special yagao producer","tags": ["meibai"]}}]}}---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------6、highlight search（⾼亮搜索结果）GET /ecommerce/product/_search{"query": {"match_phrase_prefix": {"name": "gaolujie"}},"highlight": {"fields": {"name":{}}}}。

es查询索引数据结构-回复ES（Elasticsearch）是一种开源的分布式搜索和分析引擎，其底层数据结构被称为倒排索引（Inverted Index），这种数据结构在ES中扮演着至关重要的角色。

本文将详细介绍ES的倒排索引数据结构，包括其定义、构建和查询过程。

倒排索引是一种将文档内容映射到词项的数据结构。

与传统的正向索引（Forward Index）不同，正向索引是通过文档id来查找对应的词项，而倒排索引则是通过词项来查找所有包含该词项的文档。

在ES中，倒排索引是通过多个倒排列表（Inverted List）构成的。

每个倒排列表对应一个词项，其中存储了该词项出现的所有文档及其相关信息。

倒排列表的结构主要包含三部分：词频（Term Frequency）、位置（Position）和偏移量（Offset）。

词频指的是词项在文档中出现的次数，位置记录了词项在文档中的具体位置，而偏移量则表示了词项在文档中的起始位置。

倒排索引的构建过程可以分为三个主要步骤：分词（Tokenize）、词项化（Token）和构建倒排列表。

首先，ES将输入的文本通过分词器（Tokenizer）进行分词，将文本分割成一个个词项。

常见的分词方法包括基于空格分割、基于标点符号分割和基于语义的分割。

接下来，ES会对每个词项进行词项化处理，将其转换成规范形式，如转换成小写字母、去除停用词等。

最后，ES会根据词项构建倒排列表，将每个词项对应的文档信息记录在倒排列表中。

倒排索引的查询过程通常分为两步：输入查询词项和检索文档。

在输入查询词项时，ES会对查询词项进行词项化处理，使之与倒排索引中的词项形式一致。

然后，ES会根据词项找到对应的倒排列表，并根据倒排列表提供的信息进行文档的检索。

通过倒排列表中的词频和位置信息，ES可以计算出每个文档与查询词项的相关度，并返回相应的文档结果。

倒排索引的优点在于其快速的查询速度和高效的存储空间利用率。

由于倒排索引将文档映射到词项，查询时只需要检索相关的词项即可，大大减少了不需要的文档匹配。

es 查询语法ES查询语法是指在Elasticsearch中使用查询语句来获取特定数据的语法规则。

ES（Elasticsearch）是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它通过索引和搜索大量数据来提供高性能的全文搜索功能。

本文将介绍ES查询语法的基本使用方法和常见查询类型。

一、查询语法的基本结构ES查询语法的基本结构由查询类型、查询条件和查询参数组成，其中查询类型用于指定特定的查询方式，查询条件用于指定查询的数据范围和条件，查询参数用于控制查询结果的返回方式。

二、查询类型1. Match查询：用于在指定字段中搜索包含指定关键词的文档。

例如，可以使用match查询在"title"字段中搜索包含关键词"电影"的文档。

2. Term查询：用于在指定字段中搜索包含指定词条的文档。

与match查询不同的是，term查询要求完全匹配，不进行分词处理。

3. Range查询：用于在指定字段中搜索符合指定范围条件的文档。

例如，可以使用range查询在"price"字段中搜索价格在100到200之间的文档。

4. Bool查询：用于组合多个查询条件，实现复合查询逻辑。

例如，可以使用bool查询将多个条件通过must、must_not、filter等关键词进行组合。

三、查询条件1. 字段：用于指定查询的目标字段。

可以是单个字段，也可以是多个字段的组合。

2. 关键词：用于指定查询的关键词或词条。

3. 范围条件：用于指定查询的范围条件，例如大于、小于、介于等。

4. 逻辑操作符：用于指定查询之间的逻辑关系，包括与、或、非等。

四、查询参数1. size参数：用于指定返回的文档数量，默认为10。

2. from参数：用于指定查询结果的起始位置，默认为0。

3. sort参数：用于指定查询结果的排序方式，可以根据指定字段进行升序或降序排序。

4. _source参数：用于指定返回结果中包含的字段，默认为全部字段。

es统计多个字段数量的命令-回复ES（Elasticsearch）是一种分布式、高性能的开源搜索引擎，主要用于全文搜索和分析。

在ES中，我们可以通过使用聚合（Aggregation）功能来实现多个字段的数量统计。

本文将逐步回答关于ES统计多个字段数量的命令，帮助读者更好地理解和使用这个功能。

首先，让我们来了解一下聚合（Aggregation）的概念。

聚合是ES中一项重要的功能，用于对查询结果进行分组、统计和计算。

它可以应用于单个字段或多个字段，提供了各种灵活的功能，如计数、求和、平均值、最大值、最小值等。

对于统计多个字段数量，我们可以使用ES的聚合功能中的"terms"、"cardinality"和"bucket"等聚合类型。

一、使用terms聚合统计多个字段数量terms聚合是ES中最常用的一种聚合类型，它可以根据字段的值进行分组，并统计每个分组内的文档数量。

下面是一个示例命令，用于统计多个字段数量：GET /index_name/_search{"size": 0,"aggs": {"field1_count": {"terms": {"field": "field1.keyword","size": 10}},"field2_count": {"terms": {"field": "field2.keyword","size": 10}}}}上述命令中，我们使用了两个terms聚合，分别统计了field1和field2两个字段的数量。

通过在aggs下面定义field1_count和field2_count 两个聚合项，分别指定聚合的字段和聚合的大小（即返回的分组数目），可以得到每个分组的文档数量。