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Elasticsearch 7.x入门学习-基础操作

1 Elasticsearch概述

1.1 全文搜索引擎

Google，百度类的网站搜索，它们都是根据网页中的关键字生成索引，我们在搜索的时候输入关键字，它们会将该关键字即索引匹配到的所有网页返回；还有常见的项目中应用日志的搜索等等。

对于这些非结构化的数据文本，关系型数据库搜索不是能很好的支持。一般传统数据库，全文检索都实现的很鸡肋，因为一般也没人用数据库存文本字段。进行全文检索需要扫描整个表，如果数据量大的话即使对 SQL 的语法优化，也收效甚微。建立了索引，但是维护起来也很麻烦，对于 insert 和 update 操作都会重新构建索引。

基于以上原因可以分析得出，在一些生产环境中，使用常规的搜索方式，性能是非常差的场景：

  • 搜索的数据对象是大量的非结构化的文本数据。
  • 文件记录量达到数十万或数百万个甚至更多。
  • 支持大量基于交互式文本的查询。
  • 需求非常灵活的全文搜索查询。
  • 对高度相关的搜索结果的有特殊需求，但是没有可用的关系数据库可以满足。
  • 对不同记录类型、非文本数据操作或安全事务处理的需求相对较少的情况。

为了解决结构化数据搜索和非结构化数据搜索性能问题，我们就需要专业，健壮，强大的全文搜索引擎
这里说到的全文搜索引擎指的是目前广泛应用的主流搜索引擎。它的工作原理是计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。

1.2 Elasticsearch介绍

The Elastic Stack, 包括 Elasticsearch、Kibana、Beats 和 Logstash（也称为 ELK Stack）。能够安全可靠地获取任何来源、任何格式的数据，然后实时地对数据进行搜索、分析和可视化。Elaticsearch，简称为 ES，ES 是一个开源的分布式，RESTful风格的，高扩展的分布式全文搜索引擎，是整个 Elastic Stack 技术栈的核心。它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理 PB 级别的数据。

1.3 Elasticsearch 和 Solr

Lucene 是 Apache 软件基金会 Jakarta 项目组的一个子项目，提供了一个简单却强大的应用程式接口，能够做全文索引和搜寻。在 Java 开发环境里 Lucene 是一个成熟的免费开源工具。就其本身而言，Lucene 是当前以及最近几年最受欢迎的免费 Java 信息检索程序库。但 Lucene 只是一个提供全文搜索功能类库的核心工具包，而真正使用它还需要一个完善的服务框架搭建起来进行应用。

目前市面上流行的搜索引擎软件，主流的就两款：Elasticsearch 和 Solr,这两款都是基于 Lucene 搭建的，可以独立部署启动的搜索引擎服务软件。由于内核相同，所以两者除了服务器安装、部署、管理、集群以外，对于数据的操作 修改、添加、保存、查询等等都十分类似。

在使用过程中，一般都会将 Elasticsearch 和 Solr 这两个软件对比，然后进行选型。这两个搜索引擎都是流行的，先进的的开源搜索引擎。它们都是围绕核心底层搜索库 - Lucene构建的 - 但它们又是不同的。

Elasticsearch 和 Solr 的比较

  • 与 Solr 相比，Elasticsearch 易于安装且非常轻巧。此外，你可以在几分钟内安装并运Elasticsearch。但是，如果 Elasticsearch 管理不当，这种易于部署和使用可能会成为一个问题。基于 JSON 的配置很简单，但如果要为文件中的每个配置指定注释，那么它不适合您。总的来说，如果你的应用使用的是 JSON，那么 Elasticsearch 是一个更好的选择。否则，请使用 Solr，因为它的 schema.xml 和 solrconfig.xml 都有很好的文档记录。
  • Solr 拥有更大，更成熟的用户，开发者和贡献者社区。ES 虽拥有的规模较小但活跃的用户社区以及不断增长的贡献者社区。Solr 更成熟，但 ES 增长迅速，更稳定。

Elasticsearch 和 Solr 的选择
由于易于使用，Elasticsearch 在新开发者中更受欢迎。一个下载和一个命令就可以启动一切。

  • 如果除了搜索文本之外还需要它来处理分析查询，Elasticsearch 是更好的选择
  • 如果需要分布式索引，则需要选择 Elasticsearch。对于需要良好可伸缩性和以及性能分布式环境，Elasticsearch 是更好的选择。
  • Elasticsearch 在开源日志管理用例中占据主导地位，许多组织在 Elasticsearch 中索引它们的日志以使其可搜索。
  • 如果你喜欢监控和指标，那么请使用 Elasticsearch，因为相对于 Solr，Elasticsearch 暴露了更多的关键指标

2. Elasticsearch 安装

Elasticsearch 的官方地址：https://www.elastic.co/cn/
Elasticsearch 下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch，
在这里插入图片描述
选择 7.8.0 版本下载和操作，Elasticsearch 分为 Linux 和 Windows 版本，基于我们主要学习的是 Elasticsearch 的 Java客户端的使用，下面安装较为简便的 Windows 版本。Windows 版的 Elasticsearch 的安装很简单，解压即安装完毕，解压后的 Elasticsearch 的目录结构如下：

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
解压后，进入 bin 文件目录，点击 elasticsearch.bat 文件启动 ES 服务

http

注意：9300 端口为 Elasticsearch 集群间组件的通信端口，9200 端口为浏览器访问的 协议 RESTful 端。打开浏览器（推荐使用谷歌浏览器），输入地址：http://localhost:9200，测试结果

在这里插入图片描述
常见问题：
Elasticsearch 是使用 Java 开发的，且 7.8 版本的 ES 需要 JDK 版本 1.8 以上，默认安装包带有 jdk 环境，如果系统配置 JAVA_HOME，那么使用系统默认的 JDK，如果没有配置使用自带的 JDK，一般建议使用系统配置的 JDK。 双击启动窗口闪退，通过路径访问追踪错误，如果是“空间不足”，请修改config/jvm.options 配置文件
在这里插入图片描述

3 数据格式

Elasticsearch 是面向文档型数据库，一条数据在这里就是一个文档。为了方便大家理解，
我们将 Elasticsearch 里存储文档数据和关系型数据库 MySQL 存储数据的概念进行一个类比在这里插入图片描述
ES 里的 Index 可以看做一个库，而 Types 相当于表，Documents 则相当于表的行。这里 Types 的概念已经被逐渐弱化，Elasticsearch 6.X 中，一个 index 下已经只能包含一个type，Elasticsearch 7.X 中, Type 的概念已经被删除了。

4 HTTP操作

4.1 RESTful

REST 指的是一组架构约束条件和原则。满足这些约束条件和原则的应用程序或设计就是 RESTful。Web 应用程序最重要的 REST 原则是，客户端和服务器之间的交互在请求之间是无状态的。从客户端到服务器的每个请求都必须包含理解请求所必需的信息。如果服务器在请求之间的任何时间点重启，客户端不会得到通知。此外，无状态请求可以由任何可用服务器回答，这十分适合云计算之类的环境。客户端可以缓存数据以改进性能。在服务器端，应用程序状态和功能可以分为各种资源。资源是一个有趣的概念实体，它向客户端公开。资源的例子有：应用程序对象、数据库记录、算法等等。每个资源都使用 URI (Universal Resource Identifier) 得到一个唯一的地址。所有资源都共享统一的接口，以便在客户端和服务器之间传输状态。使用的是标准的 HTTP 方法，比如 GET、PUT、POST 和
DELETE。

在 REST 样式的 Web 服务中，每个资源都有一个地址。资源本身都是方法调用的目标方法列表对所有资源都是一样的。这些方法都是标准方法，包括 HTTP GET、POST、PUT、DELETE，还可能包括 HEAD 和 OPTIONS。简单的理解就是，如果想要访问互联网上的资源，就必须向资源所在的服务器发出请求，请求体中必须包含资源的网络路径，以及对资源进行的操作(增删改查)

4.2 索引操作

4.2.1 创建索引

对比关系型数据库，创建索引就等同于创建数据库
在 Postman 中，向 ES 服务器发 PUT 请求 ：http://127.0.0.1:9200/shopping

在这里插入图片描述
注意：创建索引库的分片数默认 1 片，在 7.0.0 之前的 Elasticsearch 版本中，默认 5 片。如果重复添加索引，会返回错误信息。
在这里插入图片描述

4.2.2 查看索引

查看所有索引，向 ES 服务器发 GET 请求 ：http://127.0.0.1:9200/_cat/indices?v
这里请求路径中的_cat 表示查看的意思，indices 表示索引，所以整体含义就是查看当前 ES
服务器中的所有索引，就好像 MySQL 中的 show tables 的感觉，服务器响应结果如下
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
查看单个索引

在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求 ：http://127.0.0.1:9200/shopping
查看索引向 ES 服务器发送的请求路径和创建索引是一致的。但是 HTTP 方法不一致。
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

4.2.3 删除索引

在 Postman 中，向 ES 服务器发 DELETE 请求 ：http://127.0.0.1:9200/shopping

在这里插入图片描述
重新访问索引时，服务器返回响应：索引不存在
在这里插入图片描述

4.3 文档操作

4.3.1 创建文档

索引已经创建好了，接下来我们来创建文档，并添加数据。如果没有索引，创建文档的同时会同步创建索引。

这里的文档可以类比为关系型数据库中的表数据，添加的数据格式为 JSON 格式。
在 Postman 中，向 ES 服务器发 POST 请求 ：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc

{
 "title":"小米手机",
 "category":"小米",
 "images":"http://www.gulixueyuan.com/xm.jpg",
 "price":3999.00
}

此处发送请求的方式必须为 POST，不能是 PUT，否则会发生错误
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

上面的数据创建后，由于没有指定数据唯一性标识（ID），默认情况下，ES 服务器会随机生成一个。如果想要自定义唯一性标识，需要在创建时指定：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1
在这里插入图片描述
此处需要注意：如果增加数据时明确数据主键，那么请求方式也可以为 PUT

4.3.2 查看文档

查看文档时，需要指明文档的唯一性标识，类似于 MySQL 中数据的主键查询
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求 ：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4.3.3 修改文档

和新增文档一样，输入相同的 URL 地址请求，如果请求体变化，会将原有的数据内容覆盖
在 Postman 中，向 ES 服务器发 POST 请求 ：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1
请求体内容为:

 {
 "title":"华为手机",
 "category":"华为",
 "images":"http://www.gulixueyuan.com/hw.jpg",
 "price":4999.00
}

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4.3.4 修改字段

修改数据时，也可以只修改某一给条数据的局部信息。
在 Postman 中，向 ES 服务器发 POST 请求 ：http://127.0.0.1:9200/shopping/_update/1
请求体内容为：

{ 
 "doc": {
 "price":3000.00
 } 
}

修改成功后，服务器响应结果：
在这里插入图片描述
根据唯一性标识，查询文档数据，文档数据已经更新

在这里插入图片描述

4.3.5 删除文档

删除一个文档不会立即从磁盘上移除，它只是被标记成已删除（逻辑删除）。
在 Postman 中，向 ES 服务器发 DELETE 请求 ：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
查看不存在的文档
在这里插入图片描述

4.3.6 根据条件删除文档

一般删除数据都是根据文档的唯一性标识进行删除，实际操作时，也可以根据条件对多条数
据进行删除
首先分别增加多条数据:
在这里插入图片描述
向 ES 服务器发 POST 请求 ：http://127.0.0.1:9200/shopping/_delete_by_query

请求体内容为：

{
    "query": {
        "match": {
            "price": 4000.00
        }
    }
}

删除成功后，服务器响应结果：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4.4 映射操作

有了索引库，等于有了数据库中的 database。接下来就需要建索引库(index)中的映射了，类似于数据库(database)中的表结构(table)。创建数据库表需要设置字段名称，类型，长度，约束等；索引库也一样，需要知道这个类型下有哪些字段，每个字段有哪些约束信息，这就叫做映射(mapping)。

4.4.1 创建映射

在 Postman 中，向 ES 服务器发 PUT 请求 ：http://127.0.0.1:9200/student/_mapping

请求体内容为：

{
    "properties": {
        "name": {
            "type": "text",
            "index": true
        },
        "sex": {
            "type": "text",
            "index": false
        },
        "age": {
            "type": "long",
            "index": false
        }
    }
}

在这里插入图片描述

映射数据说明：

  • 字段名：任意填写，下面指定许多属性，例如：title、subtitle、images、price

  • type：类型，Elasticsearch 中支持的数据类型非常丰富，说几个关键的：
    a. String 类型，又分两种：text：可分词; keyword：不可分词，数据会作为完整字段进行匹配
    b. Numerical：数值类型，分两类
    基本数据类型：long、integer、short、byte、double、float、half_float
    浮点数的高精度类型：scaled_float
    c.Date：日期类型
    d. Array：数组类型
    e. Object：对象
    f. index：是否索引，默认为 true，也就是说你不进行任何配置，所有字段都会被索引。

      true：字段会被索引，则可以用来进行搜索
  false：字段不会被索引，不能用来搜索

  • store：是否将数据进行独立存储，默认为 false。

原始的文本会存储在_source 里面，默认情况下其他提取出来的字段都不是独立存储的，是从_source 里面提取出来的。
当然你也可以独立的存储某个字段，只要设置"store": true 即可，获取独立存储的字段要比从_source 中解析快得多，
但是也会占用更多的空间，所以要根据实际业务需求来设置。
  • analyzer：分词器，这里的 ik_max_word 即使用 ik 分词器
4.4.2 查看映射

在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求 ：http://127.0.0.1:9200/student/_mapping.服务器响应结果如下：
在这里插入图片描述

4.4.3 索引映射关联

创建索引的同时关联映射
在 Postman 中，向 ES 服务器发 PUT 请求 ：http://127.0.0.1:9200/student1

{
    "settings": {},
    "mappings": {
        "properties": {
            "name": {
                "type": "text",
                "index": true
            },
            "sex": {
                "type": "text",
                "index": false
            },
            "age": {
                "type": "long",
                "index": false
            }
        }
    }
}

服务器响应结果如下：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4.5 高级查询

Elasticsearch 提供了基于 JSON 提供完整的查询 DSL 来定义查询
定义数据插入多个数据：
首先定义映射

PUT http://127.0.0.1:9200/student/_mapping
{
    "properties": {
        "age": {
            "type": "long"
        },
        "name": {
            "type": "text"
        },
        "nickname": {
            "type": "text",
            "fields": {
                "keyword": {
                    "type": "keyword",
                    "ignore_above": 256
                }
            }
        },
        "sex": {
            "type": "text"
        }
    }
}

执行插入数据命令

# POST /student/_doc/1001
{
"name":"zhangsan",
"nickname":"zhangsan",
 "sex":"男",
 "age":30
}
# POST /student/_doc/1002
{
"name":"lisi",
"nickname":"lisi",
 "sex":"男",
 "age":20 }
# POST /student/_doc/1003
{
"name":"wangwu",
 "nickname":"wangwu",
 "sex":"女",
 "age":40 }
# POST /student/_doc/1004
{
"name":"zhangsan1",
"nickname":"zhangsan1",
 "sex":"女",
 "age":50 }
# POST /student/_doc/1005
{
"name":"zhangsan2",
"nickname":"zhangsan2",
 "sex":"女",
 "age":30 }
4.5.1 查询所有文档

在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求 ：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "query": {
        "match_all": {}
    }
}
# "query"：这里的 query 代表一个查询对象，里面可以有不同的查询属性
# "match_all"：查询类型，例如：match_all(代表查询所有)， match，term ， range 等等
# {查询条件}：查询条件会根据类型的不同，写法也有差异

服务器响应结果如下：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4.5.2 匹配查询

match 匹配类型查询，会把查询条件进行分词，然后进行查询
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求 ：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "query": {
        "match": {
            "name": "zhangsan"
        }
    }
}

在这里插入图片描述

4.5.3 字段匹配查询

multi_match 与 match 类似，不同的是它可以在多个字段中查询。多个字段之间是 or 的关系
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求 ：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "query": {
        "multi_match": {
            "query": "zhangsan",
            "fields": [
                "name",
                "nickname"
            ]
        }
    }
}

在这里插入图片描述

4.5.4 关键字精确查询

term 查询，精确的关键词匹配查询，不对查询条件进行分词。
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求 ：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "query": {
        "term": {
            "name": {
                "value": "zhangsan"
            }
        }
    }
}

在这里插入图片描述

4.5.5 多关键字精确查询

terms 查询和 term 查询一样，但它允许你指定多值进行匹配。
如果这个字段包含了指定值中的任何一个值，那么这个文档满足条件，类似于 mysql 的 in
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求 ：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
 "query": {
 "terms": {
 "name": ["zhangsan","lisi"]
 }
 } }

在这里插入图片描述

4.5.6 指定查询的字段

默认情况下，Elasticsearch 在搜索的结果中，会把文档中保存在_source 的所有字段都返回。
如果我们只想获取其中的部分字段，我们可以添加_source 的过滤
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求 ：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "_source": [
        "name",
        "nickname"
    ],
    "query": {
        "terms": {
            "nickname": [
                "zhangsan"
            ]
        }
    }
}

在这里插入图片描述

4.5.7 过滤字段

我们也可以通过：includes：来指定想要显示的字段，excludes：来指定不想要显示的字段

includes指定查询name和nickname

{
    "_source": {
        "includes": [
            "name",
            "nickname"
        ]
    },
    "query": {
        "terms": {
            "nickname": [
                "zhangsan"
            ]
        }
    }
}

在这里插入图片描述
excludes指定查询name和nickname

{
    "_source": {
        "excludes": [
            "name",
            "nickname"
        ]
    },
    "query": {
        "terms": {
            "nickname": [
                "zhangsan"
            ]
        }
    }
}

在这里插入图片描述

4.5.8 组合查询

bool把各种其它查询通过must（必须 ）、must_not（必须不）、should（应该）的方式进行组合
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求 ：http://127.0.0.1:9200/student/_search
查询命令：

{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {
                    "match": {
                        "name": "zhangsan"
                    }
                }
            ],
            "must_not": [
                {
                    "match": {
                        "age": "40"
                    }
                }
            ],
            "should": [
                {
                    "match": {
                        "sex": "男"
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

查询结果：
在这里插入图片描述

4.5.9 范围查询

range 查询找出那些落在指定区间内的数字或者时间。range 查询允许以下字符
在这里插入图片描述
查询命令示例：

{
    "query": {
        "range": {
            "age": {
                "gte": 30,
                "lte": 35
            }
        }
    }
}

在这里插入图片描述

4.5.10 模糊查询

返回包含与搜索字词相似的字词的文档。
编辑距离是将一个术语转换为另一个术语所需的一个字符更改的次数。这些更改可以包括：

  • 更改字符（box → fox）
  • 删除字符（black → lack）
  • 插入字符（sic → sick）
  • 转置两个相邻字符（act → cat）

为了找到相似的术语，fuzzy 查询会在指定的编辑距离内创建一组搜索词的所有可能的变体
或扩展。然后查询返回每个扩展的完全匹配。
通过 fuzziness 修改编辑距离。一般使用默认值 AUTO，根据术语的长度生成编辑距离。
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求 ：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "query": {
        "fuzzy": {
            "name": {
                "value": "zhangsan"
            }
        }
    }
}

查询结果：

在这里插入图片描述

4.5.11 排序

（1）单字段排序
sort 可以让我们按照不同的字段进行排序，并且通过 order 指定排序的方式。desc 降序，asc
升序。
查询命令：

{
    "query": {
        "fuzzy": {
            "name": "zhangsan"
        }
    },
    "sort": [
        {
            "age": {
                "order": "desc"
            }
        }
    ]
}

查询结果：
在这里插入图片描述

（2）多字段排序
假定我们想要结合使用 age 和 _score 进行查询，并且匹配的结果首先按照年龄排序，然后
按照相关性得分排序
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求 ：http://127.0.0.1:9200/student/_search
查询命令：

{
    "query": {
        "fuzzy": {
            "name": "zhangsan"
        }
    },
    "sort": [
        {
            "age": {
                "order": "desc"
            }
        },
        {
            "_score": {
                "order": "desc"
            }
        }
    ]
}

查询结果：
在这里插入图片描述

4.5.12 高亮查询

在进行关键字搜索时，搜索出的内容中的关键字会显示不同的颜色，称之为高亮。
在百度搜索"京东"
在这里插入图片描述

Elasticsearch 可以对查询内容中的关键字部分，进行标签和样式(高亮)的设置。
在使用 match 查询的同时，加上一个 highlight 属性：

  • pre_tags：前置标签
  • post_tags：后置标签
  • fields：需要高亮的字段
  • title：这里声明 title 字段需要高亮，后面可以为这个字段设置特有配置，也可以空

在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求 ：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "query": {
        "match": {
            "name": "zhangsan"
        }
    },
    "highlight": {
        "pre_tags": "<font color='red'>",
        "post_tags": "</font>",
        "fields": {
            "name": {}
        }
    }
}

查询结果：
在这里插入图片描述

4.5.12 分页查询

from：当前页的起始索引，默认从 0 开始。 from = (pageNum - 1) * size
size：每页显示多少条

在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求 ：http://127.0.0.1:9200/student/_search
一页显示两条数据

{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "sort": [
        {
            "age": {
                "order": "desc"
            }
        }
    ],
    "from": 0,
    "size": 2
}

查询结果：
在这里插入图片描述

4.5.12 聚合查询

聚合允许使用者对 es 文档进行统计分析，类似与关系型数据库中的 group by，当然还有很
多其他的聚合，例如取最大值、最小值、平均值等等。
对某个字段取最大值 max
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求 ：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "aggs": {
        "max_age": {
            "max": {
                "field": "age"
            }
        }
    },
    "size": 0
}

查询结果：
在这里插入图片描述
取最小值：

{
    "aggs": {
        "min_age": {
            "min": {
                "field": "age"
            }
        }
    },
    "size": 0
}

在这里插入图片描述
求和：
在这里插入图片描述
求平均数：
在这里插入图片描述

对某个字段的值进行去重之后再取统计数量

{
 "aggs":{
 "distinct_age":{
 "cardinality":{"field":"age"}
 }
 },
 "size":0
}

在这里插入图片描述
State 聚合
stats 聚合，对某个字段一次性返回 count，max，min，avg 和 sum 五个指标
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求 ：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
 "aggs":{
 "stats_age":{
 "stats":{"field":"age"}
 }
 },
 "size":0
}

在这里插入图片描述

4.5.12 桶聚合查询

桶聚和相当于 sql 中的 group by 语句terms 聚合，分组统计
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求 ：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "aggs": {
        "age_groupby": {
            "terms": {
                "field": "age"
            }
        }
    },
    "size": 0
}

在这里插入图片描述
先分组再进行聚合，先根据age分组再统计

{
    "aggs": {
        "age_groupby": {
            "terms": {
                "field": "age"
            },
            "aggs": {
                "sum_age": {
                    "sum": {
                        "field": "age"
                    }
                }
            }
        }
    },
    "size": 0
}

在这里插入图片描述

悦读

道可道，非常道；名可名，非常名。 无名，天地之始，有名，万物之母。 故常无欲，以观其妙，常有欲，以观其徼。 此两者，同出而异名，同谓之玄，玄之又玄，众妙之门。

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