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ElasticSearch实践系列（三）：探索数据

ElasticSearch实践系列（三）：探索数据

作者: AI云栈 | 来源:发表于2018-09-30 18:08 被阅读5次

    前言

    经过前两篇文章得实践，我们已经了解了ElasticSearch的基础知识，本篇文章让我来操作一些更真实的数据集。
    我们可以利用www.json-generator.com/生成如下的文档结构：

      {
    "account_number": 1,
    "balance": 39225,
    "firstname": "Amber",
    "lastname": "Duke",
    "age": 32,
    "gender": "M",
    "address": "880 Holmes Lane",
    "employer": "Pyrami",
    "email": "amberduke@pyrami.com",
    "city": "Brogan",
    "state": "IL"
}

    加载简单数据集

    我们可以下载es提供的数据集accounts.json，然后推送到ES集群

    wget https://github.com/elastic/elasticsearch/blob/master/docs/src/test/resources/accounts.json

    curl -H "Content-Type: application/json" -XPOST "localhost:9200/bank/_doc/_bulk?pretty&refresh" --data-binary "@accounts.json"

    curl "localhost:9200/_cat/indices?v"

    我们可以看到1000个文档已经索引到bank索引下了。

    [root@XXXXX cusD]# curl "localhost:9200/_cat/indices?v"
health status index     uuid                   pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
yellow open   index     3BGZ895tTNa8qtM_nA3YmA   5   1          1            0      4.4kb          4.4kb
green  open   .kibana   qCbYeswVT2WCogz_E9Y3Ag   1   0          2            0     13.7kb         13.7kb
yellow open   customer  x57uWBR3Rg-w2_Dz7Djduw   5   1          1            0      4.5kb          4.5kb
yellow open   customerb 80DoY8e3RtinVNV4VGU4Cg   5   1          1            0      4.5kb          4.5kb
yellow open   best3     DPh-_bOLQBimS9jqWVyyjw   5   1          3            0     10.9kb         10.9kb
yellow open   best1     oD5uUlCbSnqevbRfLvl2Iw   5   1          1            0      5.5kb          5.5kb
yellow open   customer2 VyIXSBK6R9yHNYNDlsni3A   5   1          0            0      1.2kb          1.2kb
yellow open   customerc Nbglz5hbRO28jyt_XyPNTA   5   1          1            0      4.5kb          4.5kb
yellow open   cust      xuYth97RShixNtgNpbyxBA   5   1          1            0      4.4kb          4.4kb
yellow open   customerf osKgtSLxTPKblJW7mrmO0Q   5   1          1            0      5.1kb          5.1kb
yellow open   bank      Wrk49iM6TjGItiZKWdnzJA   5   1       1000            0    474.7kb        474.7kb
yellow open   customer3 101ZzeNmRuCn9d_NOx5oZg   5   1          0            0      1.2kb          1.2kb
yellow open   customere p2BWLci9Qz-1VnOh0vSSQA   5   1          2            0      7.6kb          7.6kb

    搜索API

    让我们开始运行一些简单的搜索api,有两种方式：

    GET /bank/_search?q=*&sort=account_number:asc&pretty

    让我们分析下这个搜索请求。我们正在用_search搜索 bank索引。q=代表Es会匹配索引内的全部文档。sort=account_number:asc代表每个文档的字段以account_number升序对结果进行排序。pretty*代表结果以漂亮的json格式输出。
    这里摘选部分结果

    {
  "took": 53,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 1000,
    "max_score": null,
    "hits": [
      {
        "_index": "bank",
        "_type": "_doc",
        "_id": "0",
        "_score": null,
        "_source": {
          "account_number": 0,
          "balance": 16623,
          "firstname": "Bradshaw",
          "lastname": "Mckenzie",
          "age": 29,
          "gender": "F",
          "address": "244 Columbus Place",
          "employer": "Euron",
          "email": "bradshawmckenzie@euron.com",
          "city": "Hobucken",
          "state": "CO"
        },
        "sort": [
          0
        ]
      },
}
    • took - Elasticsearch执行搜索的时间（以毫秒为单位）
    • timed_out - 告诉我们搜索是否超时
    • _shards - 告诉我们搜索了多少个分片，以及搜索成功/失败分片的计数
    • hits - 搜索结果
    • hits.total - 符合我们搜索条件的文档总数
    • hits.hits - 实际的搜索结果数组（默认为前10个文档）
    • hits.sort - 对结果进行排序（如果按分数排序则丢失）
    • hits._score并max_score- 暂时忽略这些字段
      也可以用Request Body方式执行搜索,格式如下：
    GET /bank/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "sort": [
    { "account_number": "asc" }
  ]
}

    介绍查询语言【Query Language】

    Elasticsearch提供了一种JSON样式的特定于域的语言，可用于执行查询。这被称为查询DSL。查询语言非常全面，乍一看可能令人生畏，但实际学习它的最佳方法是从一些基本示例开始。
    回到上面的例子，我们执行查询：

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

    解析上面的内容，该query部分告诉我们查询定义是什么，match_all部分只是我们想要运行的查询类型。该match_all查询仅仅是在指定索引的所有文件进行搜索。
    除了query参数，我们还可以传递其他参数来影响搜索结果。在上面我们传入的部分的示例中 sort，我们传入size：

     GET /bank/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "size": 1
}

    请注意，如果size未指定，则默认为10。
    此示例执行一个 match_all并返回文档10到19：

     GET /bank/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "from": 10,
  "size": 10
}

    from规定文档开始的索引，size指定了查询文档的大小。在实现分页时，这两个参数非常有用。from如果不传，默认为0。

    下面的示例执行一个 match_all并按帐户余额降序对结果进行排序，返回前10个（默认大小）文档。

    GET /bank/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "sort": { "balance": { "order": "desc" } }
}

    执行搜索

    上面我们已经看到了一些基本的查询示例，让我们再深入了解下QueryDSL。让我们来看下返回的json文档的字段。默认情况下会返回命中文档的所有字段。这被称为源（_source代表命中的字段）。有些情况下，我们只需要部分字段，如下：

     GET /bank/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "_source": ["account_number", "balance"]
}

    下面我们来说说查询部分。之前我们讲过match_all是匹配所有文档，现在让我们了解一个match query，它能针对特定字段或字段集进行搜索。
    下面这个示例能搜索account_number为20的数据：

     GET /bank/_search
{
  "query": { "match": { "account_number": 20 } }
}

    此示例返回地址中包含术语“mill”或“lane”的所有帐户，这里格外注意【空格隔开的两个单词是or查询】：

    GET /bank/_search
{
  "query": { "match": { "address": "mill lane" } }
}

    此示例演示地址种包含“mill lane”的所有账户，【用match_phrase查询时，空格隔开的依然是一个单词】

    GET /bank/_search
{
  "query": { "match_phrase": { "address": "mill lane" } }
}

    然后我们继续介绍下 bool query，它允许我们使用布尔查询将更小的查询组合成更大的查询。
    must 同时满足条件此示例组成两个match查询并返回地址中包含“mill”和“lane”的所有帐户：

    GET /bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "address": "mill" } },
        { "match": { "address": "lane" } }
      ]
    }
  }
}

    在上面的示例中，该bool must子句指定必须为true才能将文档视为匹配的所有查询。

    should或满足一个即可 此示例组成两个match查询并返回地址中包含“mill”或“lane”的所有帐户:

    GET /bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        { "match": { "address": "mill" } },
        { "match": { "address": "lane" } }
      ]
    }
  }
}

    在上面的示例中，该bool should子句指定了一个查询列表，其中任何一个查询都必须为true，才能将文档视为匹配项。

    must_not都不包含 此示例组成两个match查询并返回地址中既不包含“mill”也不包含“lane”的所有帐户：

    GET /bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": [
        { "match": { "address": "mill" } },
        { "match": { "address": "lane" } }
      ]
    }
  }
}

    我们可以在查询中同时组合must，should和must_not子句bool。此外，我们可以bool在任何这些bool子句中组合查询来模仿任何复杂的多级布尔逻辑。
    此示例返回任何40岁但不住在ID（aho）的人的所有帐户

    GET /bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "age": "40" } }
      ],
      "must_not": [
        { "match": { "state": "ID" } }
      ]
    }
  }
}

    执行过滤器

    上面的示例中，我们跳过了一个称为文档分数的小细节（_score搜索结果中的字段）。分数是一个数值，它是文档与我们指定的搜索查询匹配程度的相对度量。分数越高，文档越相关，分数越低，文档的相关性越低。
    但是查询并不总是需要产生分数，特别是当它们仅用于“过滤”文档集时。Elasticsearch会检测这些情况并自动优化查询执行，以便不计算无用的分数。

    我们在上面示例介绍的bool查询还支持filter允许使用查询来限制将与其他子句匹配的文档的子句，而不会更改计算得分的方式。作为示例，让我们介绍一下range查询，它允许我们按一系列值过滤文档。一般数字或日期会用到range。
    此示例使用bool查询返回余额大于或等于20000且小于或等于30000的帐户。

    GET /bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": { "match_all": {} },
      "filter": {
        "range": {
          "balance": {
            "gte": 20000,
            "lte": 30000
          }
        }
      }
    }
  }
}

    解析上面的内容，bool查询包含match_all查询（查询部分）和range查询（过滤部分）。我们可以将任何其他查询替换为查询和过滤器部分。
    除了match_all，match，bool，和range查询，有很多可用的其他查询类型的,这里暂时不讲了，我们了解了大致的工作原理后，将这些知识应用于学习和试验其他查询类型应该不会太困难。

    执行聚合

    聚合提供了从数据中分组和提取统计信息的功能。考虑聚合的最简单方法是将其大致等同于SQL GROUP BY和SQL聚合函数。在Elasticsearch中，您可以执行返回匹配的搜索，同时在一个响应中返回与命中相关的聚合结果。这是非常强大和高效的，因为您可以运行查询和多个聚合，并一次性获取两个（或任一）操作的结果，避免使用简洁和简化的API进行网络往返。
    首先，此示例按state对所有帐户进行分组，然后返回按计数降序排序的前10个（默认）states（也是默认值），（这里的group_by_state可理解成自定义的聚合名称，可以自定义改变）：

    GET /bank/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "group_by_state": {
      "terms": {
        "field": "state.keyword"
      }
    }
  }
}

    在SQL中，上面的聚合类似：

    SELECT state, COUNT() FROM bank GROUP BY state ORDER BY COUNT() DESC LIMIT 10;

    返回结果如下。

    {
  "took": 0,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 1000,
    "max_score": 0,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "group_by_state": {
      "doc_count_error_upper_bound": 20,
      "sum_other_doc_count": 770,
      "buckets": [
        {
          "key": "ID",
          "doc_count": 27
        },
        {
          "key": "TX",
          "doc_count": 27
        },
        {
          "key": "AL",
          "doc_count": 25
        },
        {
          "key": "MD",
          "doc_count": 25
        },
        {
          "key": "TN",
          "doc_count": 23
        },
        {
          "key": "MA",
          "doc_count": 21
        },
        {
          "key": "NC",
          "doc_count": 21
        },
        {
          "key": "ND",
          "doc_count": 21
        },
        {
          "key": "ME",
          "doc_count": 20
        },
        {
          "key": "MO",
          "doc_count": 20
        }
      ]
    }
  }
}

    我们可以看到key为ID的有27个账户，TX也是27个账户，AL的是25个账户，以此类推。
    请注意，我们设置size=0为不显示搜索匹配，因为我们只希望在响应中看到聚合结果。
    在前一个聚合的基础上，此示例按州计算平均帐户余额（同样仅针对按降序排序的前10个州）：

    GET /bank/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "group_by_state": {
      "terms": {
        "field": "state.keyword"
      },
      "aggs": {
        "average_balance": {
          "avg": {
            "field": "balance"
          }
        }
      }
    }
  }
}

    请注意我们如何嵌套average_balance聚合内的group_by_state聚合。这是所有聚合的常见模式。您可以在聚合中任意嵌套聚合，以从数据中提取所需的轮转摘要。

    在前一个聚合的基础上，我们现在按降序排列平均余额：

    GET /bank/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "group_by_state": {
      "terms": {
        "field": "state.keyword",
        "order": {
          "average_balance": "desc"
        }
      },
      "aggs": {
        "average_balance": {
          "avg": {
            "field": "balance"
          }
        }
      }
    }
  }
}

    此示例演示了我们如何按年龄段（20-29岁，30-39岁和40-49岁）进行分组，然后按性别分组，最后得到每个年龄段的平均帐户余额：

    GET /bank/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "group_by_age": {
      "range": {
        "field": "age",
        "ranges": [
          {
            "from": 20,
            "to": 30
          },
          {
            "from": 30,
            "to": 40
          },
          {
            "from": 40,
            "to": 50
          }
        ]
      },
      "aggs": {
        "group_by_gender": {
          "terms": {
            "field": "gender.keyword"
          },
          "aggs": {
            "average_balance": {
              "avg": {
                "field": "balance"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

    还有许多其他聚合功能，我们在此不再详述。如果您想进行进一步的实验，聚合参考指南是一个很好的起点。

    总结

    本篇文章依据官方文档，实践了查询和聚合命令，前面查询的部分还是很简单的，聚合这块有些复杂。
    本篇到此结束，感谢观看。有兴趣的可以通过 http://www.weixinhe.cn:5601 演示上述命令。

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