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十二、深入聚合数据分析
12.1 bucket与metric两个核心概念
bucket：就是对数据进行分组，类似MySQL中的group
metric：对一个数据分组执行的统计；metric就是对一个bucket执行的某种聚合分析的操作，比如说求平均值，求最大值，求最小值
12.2 家电卖场案例以及统计哪种颜色电视销量最高
以一个家电卖场中的电视销售数据为背景，来对各种品牌，各种颜色的电视的销量和销售额，进行各种各样角度的分析
初始化数据
PUT /tvs
{
"mappings": {
"properties": {
"price": {
"type": "long"
},
"color": {
"type": "keyword"
},
"brand": {
"type": "keyword"
},
"sold_date": {
"type": "date"
}
}
}
}
添加数据
POST /tvs/_bulk
{ "index": {}}
{ "price" : 1000, "color" : "红色", "brand" : "长虹", "sold_date" : "2019-10-28" }
{ "index": {}}
{ "price" : 2000, "color" : "红色", "brand" : "长虹", "sold_date" : "2019-11-05" }
{ "index": {}}
{ "price" : 3000, "color" : "绿色", "brand" : "小米", "sold_date" : "2019-05-18" }
{ "index": {}}
{ "price" : 1500, "color" : "蓝色", "brand" : "TCL", "sold_date" : "2019-07-02" }
{ "index": {}}
{ "price" : 1200, "color" : "绿色", "brand" : "TCL", "sold_date" : "2019-08-19" }
{ "index": {}}
{ "price" : 2000, "color" : "红色", "brand" : "长虹", "sold_date" : "2019-11-05" }
{ "index": {}}
{ "price" : 8000, "color" : "红色", "brand" : "三星", "sold_date" : "2020-01-01" }
{ "index": {}}
{ "price" : 2500, "color" : "蓝色", "brand" : "小米", "sold_date" : "2020-02-12" }
统计哪种颜色的电视销量最高
GET /tvs/_search
{
"size" : 0,
"aggs" : {
"popular_colors" : {
"terms" : {
"field" : "color"
}
}
}
}
size：只获取聚合结果，而不要执行聚合的原始数据
aggs：固定语法，要对一份数据执行分组聚合操作
popular_colors：就是对每个aggs，都要起一个名字，这个名字是随机的，你随便取什么都ok
terms：根据字段的值进行分组
field：根据指定的字段的值进行分组
返回结果说明：
- hits.hits：我们指定了size是0，所以hits.hits就是空的，否则会把执行聚合的那些原始数据给你返回回来
- aggregations：聚合结果
- popular_color：我们指定的某个聚合的名称
- buckets：根据我们指定的field划分出的buckets
- key：每个bucket对应的那个值
- doc_count：这个bucket分组内，有多少个数据
- 数量，其实就是这种颜色的销量
每种颜色对应的bucket中的数据的默认的排序规则：按照doc_count降序排序
12.3 实战bucket+metric：统计每种颜色电视平均价格
GET /tvs/_search
{
"size" : 0,
"aggs": {
"colors": {
"terms": {
"field": "color"
},
"aggs": {
"avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
12.4 bucket嵌套实现颜色+品牌的多层下钻分析
统计每个颜色的平均价格，同时统计每个颜色下每个品牌的平均价格
GET /tvs/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_color": {
"terms": {
"field": "color"
},
"aggs": {
"color_avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
},
"group_by_brand": {
"terms": {
"field": "brand"
},
"aggs": {
"brand_avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
}
}
这里需要知道的是es是根据语句顺序执行的，就像人去读取执行一样。
12.5 掌握更多metrics：统计每种颜色电视最大最小价格
更多的metric
count：bucket，terms，自动就会有一个doc_count，就相当于是count
avg：avg aggs，求平均值
max：求一个bucket内，指定field值最大的那个数据
min：求一个bucket内，指定field值最小的那个数据
sum：求一个bucket内，指定field值的总和
GET /tvs/_search
{
"size" : 0,
"aggs": {
"colors": {
"terms": {
"field": "color"
},
"aggs": {
"avg_price": { "avg": { "field": "price" } },
"min_price" : { "min": { "field": "price"} },
"max_price" : { "max": { "field": "price"} },
"sum_price" : { "sum": { "field": "price" } }
}
}
}
}
12.6 实战histogram按价格区间统计电视销量和销售额
histogram：类似于terms，也是进行bucket分组操作，接收一个field，按照这个field的值的各个范围区间，进行bucket分组操作；比如：
"histogram":{
"field": "price",
"interval": 2000
},
interval：2000，划分范围，02000，20004000，40006000，60008000，8000~10000分组
根据price的值，比如2500，看落在哪个区间内，比如20004000，此时就会将这条数据放入20004000对应的那个bucket中
bucket划分的方法，terms，将field值相同的数据划分到一个bucket中；bucket有了之后，去对每个bucket执行avg，count，sum，max，min，等各种metric聚合分析操作
GET /tvs/_search
{
"size" : 0,
"aggs":{
"price":{
"histogram":{
"field": "price",
"interval": 2000
},
"aggs":{
"revenue": {
"sum": {
"field" : "price"
}
}
}
}
}
}
12.7 实战date histogram之统计每月电视销量
- histogram，按照某个值指定的interval划分；
- date histogram，按照我们指定的某个date类型的日期field，以及日期interval，按照一定的日期间隔，去划分；
GET /tvs/_search
{
"size" : 0,
"aggs": {
"sales": {
"date_histogram": {
"field": "sold_date",
"interval": "month",
"format": "yyyy-MM-dd",
"min_doc_count" : 0,
"extended_bounds" : {
"min" : "2019-01-01",
"max" : "2020-12-31"
}
}
}
}
}
min_doc_count：即使某个日期interval，2019-01-01~2019-01-31中，一条数据都没有，那么这个区间也是要返回的，不然默认是会过滤掉这个区间的
extended_bounds：min，max：划分bucket的时候，会限定在这个起始日期，和截止日期内
12.8 下钻分析之统计每季度每个品牌的销售额
GET /tvs/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_sold_date": {
"date_histogram": {
"field": "sold_date",
"interval": "quarter",
"format": "yyyy-MM-dd",
"min_doc_count": 0,
"extended_bounds": {
"min": "2016-01-01",
"max": "2017-12-31"
}
},
"aggs": {
"group_by_brand": {
"terms": {
"field": "brand"
},
"aggs": {
"sum_price": {
"sum": {
"field": "price"
}
}
}
},
"total_sum_price": {
"sum": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
12.9 搜索+聚合：统计指定品牌下每个颜色的销量
GET /tvs/_search
{
"size": 0,
"query": {
"term": {
"brand": {
"value": "小米"
}
}
},
"aggs": {
"group_by_color": {
"terms": {
"field": "color"
}
}
}
}
es的任何的聚合，都必须在搜索出来的结果数据中进行聚合分析操作。
12.10 global bucket：单个品牌与所有品牌销量对比
一个聚合操作，必须在query的搜索结果范围内执行
上面的需求需要出来两个结果，一个结果，是基于query搜索结果来聚合的; 一个结果，是对所有数据执行聚合的
GET /tvs/_search
{
"size": 0,
"query": {
"term": {
"brand": {
"value": "长虹"
}
}
},
"aggs": {
"single_brand_avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
},
"all": {
"global": {},
"aggs": {
"all_brand_avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
global：就是global bucket，就是将所有数据纳入聚合的scope，而不管之前的query
12.11 过滤+聚合：统计价格大于1200的电视平均价格
搜索+聚合
过滤+聚合
GET /tvs/_search
{
"size": 0,
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"range": {
"price": {
"gte": 1200
}
}
}
}
},
"aggs": {
"avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
12.12 bucket filter：统计牌品最近一个月的平均价格
GET /tvs/_search
{
"size": 0,
"query": {
"term": {
"brand": {
"value": "长虹"
}
}
},
"aggs": {
"recent_150d": {
"filter": {
"range": {
"sold_date": {
"gte": "now-150d"
}
}
},
"aggs": {
"recent_150d_avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
},
"recent_140d": {
"filter": {
"range": {
"sold_date": {
"gte": "now-140d"
}
}
},
"aggs": {
"recent_140d_avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
},
"recent_130d": {
"filter": {
"range": {
"sold_date": {
"gte": "now-130d"
}
}
},
"aggs": {
"recent_130d_avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
bucket filter：对不同的bucket下的aggs，进行filter
12.13 排序：按每种颜色的平均销售额降序排序
默认排序，是按照每个bucket的doc_count降序来排的
GET /tvs/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_color": {
"terms": {
"field": "color"
},
"aggs": {
"avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
指定排序规则
GET /tvs/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_color": {
"terms": {
"field": "color",
"order": {
"avg_price": "asc"
}
},
"aggs": {
"avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
12.14 颜色+品牌下钻分析时按最深层metric进行排序
GET /tvs/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_color": {
"terms": {
"field": "color"},
"aggs": {
"group_by_brand": {
"terms": {
"field": "brand",
"order": {
"avg_price": "desc"
}
},
"aggs": {
"avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
}
}
12.15 易并行聚合算法，三角选择原则，近似聚合算法
易并行聚合算法：max
有些聚合分析的算法，是很容易就可以并行的，比如说max，只需要各个节点单独求最大，然后将结果返回再求最大值即可。
有些聚合分析的算法，是不好并行的，比如count(distinct)，并不是在每个node上，直接就去重求和就可以的，因为数据可能会很多，同时各个节点之间也有重复数据的情况；
因此为提高性能es会采取近似聚合的方式，就是采用在每个node上进行近估计的方式，得到最终的结论；
近似估计后的结果，不完全准确，但是速度会很快，一般会达到完全精准的算法的性能的数十倍
三角选择原则
精准+实时+大数据 --> 选择2个
- （1）精准+实时: 没有大数据，数据量很小，那么一般就是单机跑，随便你则么玩儿就可以
- （2）精准+大数据：hadoop，批处理，非实时，可以处理海量数据，保证精准，可能会跑几个小时
- （3）大数据+实时：es，不精准，近似估计，可能会有百分之几的错误率
近似聚合算法
如果采取近似估计的算法：延时在100ms左右，0.5%错误
如果采取100%精准的算法：延时一般在5s~几十s，甚至几十分钟、几个小时， 0%错误
12.16 cardinality去重算法以及每月销售品牌数量统计
cartinality metric：对每个bucket中的指定的field进行去重，取去重后的count，类似于count(distcint)
GET /tvs/_search
{
"size" : 0,
"aggs" : {
"months" : {
"date_histogram": {
"field": "sold_date",
"interval": "month"
},
"aggs": {
"distinct_colors" : {
"cardinality" : {
"field" : "brand"
}
}
}
}
}
}
12.17 cardinality算法之优化内存开销以及HLL算法
cardinality，count(distinct)，5%的错误率，性能在100ms左右
precision_threshold优化准确率和内存开销
GET /tvs/_search
{
"size" : 0,
"aggs" : {
"distinct_brand" : {
"cardinality" : {
"field" : "brand",
"precision_threshold" : 100
}
}
}
}
brand去重，如果brand的unique value在precision_threshold个以内，cardinality，几乎保证100%准确
cardinality算法，会占用precision_threshold * 8 byte 内存消耗，100 * 8 = 800个字节；
占用内存很小,而且unique value如果的确在值以内，那么可以确保100%准确；数百万的unique value，错误率在5%以内
precision_threshold，值设置的越大，占用内存越大，1000 * 8 = 8000 / 1000 = 8KB，可以确保更多unique value的场景下，100%的准确
HyperLogLog++ (HLL)算法性能优化
cardinality底层算法：HLL算法，HLL算法的性能
对所有的uqniue value取hash值，通过hash值近似去求distcint count，存在误差
默认情况下，发送一个cardinality请求的时候，会动态地对所有的field value，取hash值; 将取hash值的操作，前移到建立索引的时候
构建hash
PUT /tvs
{
"mappings": {
"properties": {
"brand": {
"type": "text",
"fields": {
"hash": {
"type": "murmur3"
}
}
}
}
}
}
基于hash进行去重查询
GET /tvs/_search
{
"size" : 0,
"aggs" : {
"distinct_brand" : {
"cardinality" : {
"field" : "brand.hash",
"precision_threshold" : 100
}
}
}
}
12.18 percentiles百分比算法以及网站访问时延统计
需求：比如有一个网站，记录下了每次请求的访问的耗时，需要统计tp50，tp90，tp99
- tp50：50%的请求的耗时最长在多长时间
- tp90：90%的请求的耗时最长在多长时间
- tp99：99%的请求的耗时最长在多长时间
设置mapping
PUT /website
{
"mappings": {
"properties": {
"latency": {
"type": "long"
},
"province": {
"type": "keyword"
},
"timestamp": {
"type": "date"
}
}
}
}
添加数据
POST /website/_bulk
{ "index": {}}
{ "latency" : 105, "province" : "江苏", "timestamp" : "2016-10-28" }
{ "index": {}}
{ "latency" : 83, "province" : "江苏", "timestamp" : "2016-10-29" }
{ "index": {}}
{ "latency" : 92, "province" : "江苏", "timestamp" : "2016-10-29" }
{ "index": {}}
{ "latency" : 112, "province" : "江苏", "timestamp" : "2016-10-28" }
{ "index": {}}
{ "latency" : 68, "province" : "江苏", "timestamp" : "2016-10-28" }
{ "index": {}}
{ "latency" : 76, "province" : "江苏", "timestamp" : "2016-10-29" }
{ "index": {}}
{ "latency" : 101, "province" : "新疆", "timestamp" : "2016-10-28" }
{ "index": {}}
{ "latency" : 275, "province" : "新疆", "timestamp" : "2016-10-29" }
{ "index": {}}
{ "latency" : 166, "province" : "新疆", "timestamp" : "2016-10-29" }
{ "index": {}}
{ "latency" : 654, "province" : "新疆", "timestamp" : "2016-10-28" }
{ "index": {}}
{ "latency" : 389, "province" : "新疆", "timestamp" : "2016-10-28" }
{ "index": {}}
{ "latency" : 302, "province" : "新疆", "timestamp" : "2016-10-29" }
统计数据
GET /website/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"latency_percentiles": {
"percentiles": {
"field": "latency",
"percents": [
50,
95,
99
]
}
},
"latency_avg": {
"avg": {
"field": "latency"
}
}
}
}
50%的请求，数值的最大的值是多少，不是完全准确的
GET /website/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_province": {
"terms": {
"field": "province"
},
"aggs": {
"latency_percentiles": {
"percentiles": {
"field": "latency",
"percents": [
50,
95,
99
]
}
},
"latency_avg": {
"avg": {
"field": "latency"
}
}
}
}
}
12.19 percentiles rank以及网站访问时延SLA统计
SLA：就是你提供的服务的标准
我们的网站的提供的访问延时的SLA，确保所有的请求100%，都必须在200ms以内，大公司内，一般都是要求100%在200ms以内
如果超过1s，则需要升级到A级故障，代表网站的访问性能和用户体验急剧下降
需求：在200ms以内的，有百分之多少，在1000毫秒以内的有百分之多少，percentile ranks metric
这个percentile ranks，其实比pencentile还要常用
按照品牌分组，计算，电视机，售价在1000占比，2000占比，3000占比
GET /website/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_province": {
"terms": {
"field": "province"
},
"aggs": {
"latency_percentile_ranks": {
"percentile_ranks": {
"field": "latency",
"values": [
200,
1000
]
}
}
}
}
}
}
percentile的优化：TDigest算法，用很多的节点来执行百分比的计算，近似估计，有误差，节点越多，越精准
compression：限制节点数量最多 compression * 20 = 2000个node去计算；默认100；越大，占用内存越多，越精准，性能越差
一个节点占用32字节，100 * 20 * 32 = 64KB
如果你想要percentile算法越精准，compression可以设置的越大
12.20 基于doc value正排索引的聚合内部原理
- 聚合分析的内部原理是什么？
- aggs，term，metric avg max这些执行一个聚合操作的时候，内部原理是怎样的呢？
- 用了什么样的数据结构去执行聚合？是不是用的倒排索引？
12.21 doc value机制内核级原理深入探秘
doc value原理
- （1）index-time生成
PUT/POST的时候，就会生成doc value数据，也就是正排索引
- （2）核心原理与倒排索引类似
正排索引，也会写入磁盘文件中，然后呢，os cache先进行缓存，以提升访问doc value正排索引的性能
如果os cache内存大小不足够放得下整个正排索引，doc value，就会将doc value的数据写入磁盘文件中
- （3）性能问题：给jvm更少内存，64g服务器，给jvm最多16g
es官方是建议，es大量是基于os cache来进行缓存和提升性能的，不建议用jvm内存来进行缓存，那样会导致一定的gc开销和oom问题；
给jvm更少的内存，给os cache更大的内存；64g服务器，给jvm最多16g，几十个g的内存给os cache；
os cache可以提升doc value和倒排索引的缓存和查询效率
column压缩
doc1: 550
doc2: 550
doc3: 500
合并相同值，550，doc1和doc2都保留一个550的标识即可
（1）所有值相同，直接保留单值
（2）少于256个值，使用table encoding模式：一种压缩方式
（3）大于256个值，看有没有最大公约数，有就除以最大公约数，然后保留这个最大公约数
doc1: 36
doc2: 24
6 --> doc1: 6, doc2: 4 --> 保留一个最大公约数6的标识，6也保存起来
如果没有最大公约数，采取offset结合压缩的方式：
disable doc value
如果的确不需要doc value，比如聚合等操作，那么可以禁用，减少磁盘空间占用
PUT /my_index
{
"mappings": {
"properties": {
"my_field": {
"type": "keyword"
"doc_values": false
}
}
}
}
12.22 string field聚合实验以及fielddata原理初探
对于分词的field执行aggregation，发现报错
GET /test_index/_search
{
"aggs": {
"group_by_test_field": {
"terms": {
"field": "test_field"
}
}
}
}
对分词的field，直接执行聚合操作，会报错，大概意思是说，你必须要打开fielddata，然后将正排索引数据加载到内存中，才可以对分词的field执行聚合操作，而且会消耗很大的内存
给分词的field，设置fielddata=true，发现可以执行，但是结果似乎不是我们需要的
如果要对分词的field执行聚合操作，必须将fielddata设置为true
POST /test_index/_mapping
{
"properties": {
"test_field": {
"type": "text",
"fielddata": true
}
}
}
GET /test_index/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_test_field": {
"terms": {
"field": "test_field"
}
}
}
}
使用内置field不分词，对string field进行聚合
GET /test_index/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_test_field": {
"terms": {
"field": "test_field.keyword"
}
}
}
}
如果对不分词的field执行聚合操作，直接就可以执行，不需要设置fieldata=true
分词field+fielddata的工作原理
doc value --> 不分词的所有field，可以执行聚合操作 --> 如果某个field不分词，那么在创建索引时（index-time）就会自动生成doc value --> 针对这些不分词的field执行聚合操作的时候，自动就会用doc value来执行
分词field，是没有doc value的，在index-time，如果某个field是分词的，那么是不会给它建立doc value正排索引的，因为分词后，占用的空间过于大，所以默认是不支持分词field进行聚合的
分词field默认没有doc value，所以直接对分词field执行聚合操作，是会报错的
对于分词field，必须打开和使用fielddata，完全存在于纯内存中，结构和doc value类似；如果是ngram或者是大量term，那么必将占用大量的内存。
如果一定要对分词的field执行聚合，那么必须将fielddata=true，然后es就会在执行聚合操作的时候，现场将field对应的数据，建立一份fielddata正排索引，fielddata正排索引的结构跟doc value是类似的，
但是只会将fielddata正排索引加载到内存中来，然后基于内存中的fielddata正排索引执行分词field的聚合操作
如果直接对分词field执行聚合，报错，才会让我们开启fielddata=true，告诉我们，会将fielddata uninverted index，正排索引，加载到内存，会耗费内存空间
为什么fielddata必须在内存？因为大家自己思考一下，分词的字符串，需要按照term进行聚合，需要执行更加复杂的算法和操作，如果基于磁盘和os cache，那么性能会很差
12.23 fielddata内存控制以及circuit breaker断路器
fielddata核心原理
fielddata加载到内存的过程是懒加载的，对一个分词 field执行聚合时，才会加载，而且是field-level加载的；
一个index的一个field，所有doc都会被加载，而不是少数doc；不是index-time创建，是query-time创建
fielddata内存限制
- indices.fielddata.cache.size: 20%，超出限制，清除内存已有fielddata数据
- fielddata占用的内存超出了这个比例的限制，那么就清除掉内存中已有的fielddata数据
- 默认无限制，限制内存使用，但是会导致频繁evict和reload，大量IO性能损耗，以及内存碎片和gc
监控fielddata内存使用
GET /_stats/fielddata?fields=*
GET /_nodes/stats/indices/fielddata?fields=*
GET /_nodes/stats/indices/fielddata?level=indices&fields=*
circuit breaker
如果一次query load的feilddata超过总内存，就会发生内存溢出（OOM）
circuit breaker会估算query要加载的fielddata大小，如果超出总内存，就短路，query直接失败
indices.breaker.fielddata.limit：fielddata的内存限制，默认60%
indices.breaker.request.limit：执行聚合的内存限制，默认40%
indices.breaker.total.limit：综合上面两个，限制在70%以内
fielddata filter的细粒度内存加载控制
POST /test_index/_mapping
{
"properties": {
"my_field": {
"type": "text",
"fielddata": {
"filter": {
"frequency": {
"min": 0.01,
"min_segment_size": 500
}
}
}
}
}
}
min：仅仅加载至少在1%的doc中出现过的term对应的fielddata
比如说某个值，hello，总共有1000个doc，hello必须在10个doc中出现，那么这个hello对应的fielddata才会加载到内存中来
min_segment_size：少于500 doc的segment不加载fielddata
加载fielddata的时候，也是按照segment去进行加载的，某个segment里面的doc数量少于500个，那么这个segment的fielddata就不加载
一般不会去设置它，知道就好
fielddata预加载机制以及序号标记预加载
如果真的要对分词的field执行聚合，那么每次都在query-time现场生产fielddata并加载到内存中来，速度可能会比较慢
我们是不是可以预先生成加载fielddata到内存中来？
fielddata预加载
POST /test_index/_mapping
{
"properties": {
"test_field": {
"type": "string",
"fielddata": {
"loading" : "eager"
}
}
}
}
query-time的fielddata生成和加载到内存，变为index-time，建立倒排索引的时候，会同步生成fielddata并且加载到内存中来，
这样的话，对分词field的聚合性能当然会大幅度增强
序号标记预加载
global ordinal原理解释
doc1: status1
doc2: status2
doc3: status2
doc4: status1
有很多重复值的情况，会进行global ordinal标记，类似下面
status1 --> 0
status2 --> 1
这样doc中可以这样存储
doc1: 0
doc2: 1
doc3: 1
doc4: 0
建立的fielddata也会是这个样子的，这样的好处就是减少重复字符串的出现的次数，减少内存的消耗
POST /test_index/_mapping
{
"properties": {
"test_field": {
"type": "string",
"fielddata": {
"loading" : "eager_global_ordinals"
}
}
}
}
12.24 海量bucket优化机制：从深度优先到广度优先
当buckets数量特别多的时候，深度优先和广度优先的原理
十三、数据建模实战
13.1 关系型与document类型数据模型对比
关系型数据库的数据模型：三范式 --> 将每个数据实体拆分为一个独立的数据表，同时使用主外键关联关系将多个数据表关联起来 --> 确保没有任何冗余的数据；
es的数据模型：类似于面向对象的数据模型，将所有由关联关系的数据，放在一个doc json类型数据中，整个数据的关系，还有完整的数据，都放在了一起。
13.2 通过应用层join实现用户与博客的关联
在构造数据模型的时候，还是将有关联关系的数据，然后分割为不同的实体，类似于关系型数据库中的模型
用户信息：
PUT /website-users/1
{
"name": "小鱼儿",
"email": "xiaoyuer@sina.com",
"birthday": "1980-01-01"
}
用户发布的博客
PUT /website-blogs/1
{
"title": "我的第一篇博客",
"content": "这是我的第一篇博客，开通啦！！！"
"userId": 1
}
在进行查询时就属于应用层的join，在应用层先查出一份数据（查用户信息），然后再查出一份数据（查询博客信息），进行关联
优点和缺点
- 优点：数据不冗余，维护方便
- 缺点：应用层join，如果关联数据过多，导致查询过大，性能很差
13.3 通过数据冗余实现用户与博客的关联
PUT /website-users/1
{
"name": "小鱼儿",
"email": "xiaoyuer@sina.com",
"birthday": "1980-01-01"
}
这里面冗余用户名字段
PUT /website-blogs/_doc/1
{
"title": "小鱼儿的第一篇博客",
"content": "大家好，我是小鱼儿。。。",
"userInfo": {
"userId": 1,
"username": "小鱼儿"
}
}
冗余数据，就是将可能会进行搜索的条件和要搜索的数据，放在一个doc中
优点和缺点
- 优点：性能高，不需要执行两次搜索
- 缺点：数据冗余，维护成本高；比如某个字段更新后，需要更新相关的doc
13.4 对每个用户发表的博客进行分组
添加测试数据：
POST /website_users/_doc/3
{
"name": "黄药师",
"email": "huangyaoshi@sina.com",
"birthday": "1970-10-24"
}
PUT /website_blogs/_doc/3
{
"title": "我是黄药师",
"content": "我是黄药师啊，各位同学们！！！",
"userInfo": {
"userId": 1,
"userName": "黄药师"
}
}
PUT /website_users/_doc/2
{
"name": "花无缺",
"email": "huawuque@sina.com",
"birthday": "1980-02-02"
}
PUT /website_blogs/_doc/4
{
"title": "花无缺的身世揭秘",
"content": "大家好，我是花无缺，所以我的身世是。。。",
"userInfo": {
"userId": 2,
"userName": "花无缺"
}
}
对每个用户发表的博客进行分组
GET /website_blogs/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_username": {
"terms": {
"field": "userInfo.userName.keyword"
},
"aggs": {
"top_blogs": {
"top_hits": {
"_source": {
"includes": "title"
},
"size": 5
}
}
}
}
}
}
13.5 对文件系统进行数据建模以及文件搜索实战
数据建模，对类似文件系统这种的有多层级关系的数据进行建模
文件系统数据构造
PUT /fs
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"paths": {
"tokenizer": "path_hierarchy"
}
}
}
}
}
path_hierarchy示例说明：当文件路径为/a/b/c/d 执行path_hierarchy建立如下的分词 /a/b/c/d, /a/b/c, /a/b, /a
PUT /fs/_mapping
{
"properties": {
"name": {
"type": "keyword"
},
"path": {
"type": "keyword",
"fields": {
"tree": {
"type": "text",
"analyzer": "paths"
}
}
}
}
}
添加数据
PUT /fs/_doc/1
{
"name": "README.txt",
"path": "/workspace/projects/helloworld",
"contents": "这是我的第一个elasticsearch程序"
}
对文件系统执行搜索
文件搜索需求：查找一份，内容包括elasticsearch，在/workspace/projects/hellworld这个目录下的文件
GET /fs/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"contents": "elasticsearch"
}
},
{
"constant_score": {
"filter": {
"term": {
"path": "/workspace/projects/helloworld"
}
}
}
}
]
}
}
}
搜索需求2：搜索/workspace目录下，内容包含elasticsearch的所有的文件
GET /fs/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"contents": "elasticsearch"
}
},
{
"constant_score": {
"filter": {
"term": {
"path.tree": "/workspace"
}
}
}
}
]
}
}
}
13.6 基于全局锁实现悲观锁并发控制
如果多个线程，都过来要给/workspace/projects/helloworld下的README.txt修改文件名，需要处理出现多线程的并发安全问题；
全局锁的上锁
PUT /fs/_doc/global/_create
{}
- fs: 你要上锁的那个index
- _doc: 就是你指定的一个对这个index上全局锁的一个type
- global: 就是你上的全局锁对应的这个doc的id
- _create：强制必须是创建，如果/fs/lock/global这个doc已经存在，那么创建失败，报错
删除锁
DELETE /fs/_doc/global
这个其实就是插入了一条带ID的数据，操作完了再删除，这样其他的就可以继续操作（如果程序挂掉了,没有来得及删除锁咋整??）
13.7 基于document锁实现悲观锁并发控制
通过脚本来加锁，锁具体某个ID的文档
POST /fs/_doc/1/_update
{
"upsert": { "process_id": 123 },
"script": "if ( ctx._source.process_id != process_id ) { assert false }; ctx.op = 'noop';"
"params": {
"process_id": 123
}
}
13.8 基于共享锁和排他锁实现悲观锁并发控制
共享锁和排他锁的说明（相当于读写分离）：
- 共享锁：这份数据是共享的，然后多个线程过来，都可以获取同一个数据的共享锁，然后对这个数据执行读操作
- 排他锁：是排他的操作，只能一个线程获取排他锁，然后执行增删改操作
13.9 基于nested object实现博客与评论嵌套关系
做一个实验，引出来为什么需要nested object
PUT /website/_doc/6
{
"title": "花无缺发表的一篇帖子",
"content": "我是花无缺，大家要不要考虑一下投资房产和买股票的事情啊。。。",
"tags": [ "投资", "理财" ],
"comments": [
{
"name": "小鱼儿",
"comment": "什么股票啊？推荐一下呗",
"age": 28,
"stars": 4,
"date": "2016-09-01"
},
{
"name": "黄药师",
"comment": "我喜欢投资房产，风，险大收益也大",
"age": 31,
"stars": 5,
"date": "2016-10-22"
}
]
}
被年龄是28岁的黄药师评论过的博客，搜索
GET /website/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "comments.name": "黄药师" }},
{ "match": { "comments.age": 28 }}
]
}
}
}
这样的查询结果不是我们期望的
object类型底层数据结构，会将一个json数组中的数据，进行扁平化；类似：
{
"title": [ "花无缺", "发表", "一篇", "帖子" ],
"content": [ "我", "是", "花无缺", "大家", "要不要", "考虑", "一下", "投资", "房产", "买", "股票", "事情" ],
"tags": [ "投资", "理财" ],
"comments.name": [ "小鱼儿", "黄药师" ],
"comments.comment": [ "什么", "股票", "推荐", "我", "喜欢", "投资", "房产", "风险", "收益", "大" ],
"comments.age": [ 28, 31 ],
"comments.stars": [ 4, 5 ],
"comments.date": [ 2016-09-01, 2016-10-22 ]
}
引入nested object类型，来解决object类型底层数据结构导致的问题
修改mapping，将comments的类型从object设置为nested
PUT /website
{
"mappings": {
"properties": {
"comments": {
"type": "nested",
"properties": {
"name": { "type": "text" },
"comment": { "type": "text" },
"age": { "type": "short" },
"stars": { "type": "short" },
"date": { "type": "date" }
}
}
}
}
}
执行查询
GET /website/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"title": "花无缺"
}
},
{
"nested": {
"path": "comments",
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"comments.name": "黄药师"
}
},
{
"match": {
"comments.age": 28
}
}
]
}
}
}
}
]
}
}
}
13.10 对嵌套的博客评论数据进行聚合分析
聚合数据分析的需求1：按照评论日期进行bucket划分，然后拿到每个月的评论的评分的平均值
GET /website/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"comments_path": {
"nested": {
"path": "comments"
},
"aggs": {
"group_by_comments_date": {
"date_histogram": {
"field": "comments.date",
"calendar_interval": "month",
"format": "yyyy-MM"
},
"aggs": {
"avg_stars": {
"avg": {
"field": "comments.stars"
}
}
}
}
}
}
}
}
查询示例2
GET /website/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"comments_path": {
"nested": {
"path": "comments"
},
"aggs": {
"group_by_comments_age": {
"histogram": {
"field": "comments.age",
"interval": 10
},
"aggs": {
"reverse_path": {
"reverse_nested": {},
"aggs": {
"group_by_tags": {
"terms": {
"field": "tags.keyword"
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
十四、高级操作（使用较少）
14.1 基于term vector深入探查数据的情况
GET /twitter/tweet/1/_termvectors
GET /twitter/tweet/1/_termvectors?fields=text
GET /my_index/my_type/1/_termvectors
{
"fields" : ["fullname"],
"offsets" : true,
"positions" : true,
"term_statistics" : true,
"field_statistics" : true
}
14.2 深入剖析搜索结果的highlight高亮显示
简单示例
GET /blog_website/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "博客"
}
},
"highlight": {
"fields": {
"title": {}
}
}
}
<em></em>表现，会变成红色，所以说你的指定的field中，如果包含了那个搜索词的话，就会在那个field的文本中，对搜索词进行红色的高亮显示
GET /blog_website/blogs/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"match": {
"title": "博客"
}
},
{
"match": {
"content": "博客"
}
}
]
}
},
"highlight": {
"fields": {
"title": {},
"content": {}
}
}
}
highlight中的field，必须跟query中的field一一对齐的
三种highlight介绍
plain highlight，lucene highlight，默认
posting highlight，index_options=offsets
- （1）性能比plain highlight要高，因为不需要重新对高亮文本进行分词
- （2）对磁盘的消耗更少
- （3）将文本切割为句子，并且对句子进行高亮，效果更好
GET /blog_website/_search
{
"query": {
"match": {
"content": "博客"
}
},
"highlight": {
"fields": {
"content": {}
}
}
}
其实可以根据你的实际情况去考虑，一般情况下，用plain highlight也就足够了，不需要做其他额外的设置；
如果对高亮的性能要求很高，可以尝试启用posting highlight；
如果field的值特别大，超过了1M，那么可以用fast vector highlight
设置高亮html标签，默认是<em>标签
GET /blog_website/_search
{
"query": {
"match": {
"content": "博客"
}
},
"highlight": {
"pre_tags": ["<tag1>"],
"post_tags": ["</tag2>"],
"fields": {
"content": {
"type": "plain"
}
}
}
}
高亮片段fragment的设置
GET /blog_website/_search
{
"query" : {
"match": { "user": "kimchy" }
},
"highlight" : {
"fields" : {
"content" : {"fragment_size" : 150, "number_of_fragments" : 3, "no_match_size": 150 }
}
}
}
fragment_size: 你一个Field的值，比如有长度是1万，但是你不可能在页面上显示这么长；设置要显示出来的fragment文本判断的长度，默认是100；
number_of_fragments：你可能你的高亮的fragment文本片段有多个片段，你可以指定就显示几个片段
14.3 使用search template将搜索模板化
搜索模板，search template，高级功能，就可以将我们的一些搜索进行模板化，然后的话，每次执行这个搜索，就直接调用模板，给传入一些参数就可以了
基础示例
GET /website_blogs/_search/template
{
"source": {
"query": {
"match": {
"{{field}}": "{{value}}"
}
}
},
"params": {
"field": "title",
"value": "黄药师"
}
}
这个部分可以改为脚本文件，替换为"file":"search_by_title"
"query": {
"match": {
"{{field}}": "{{value}}"
}
}
使用josn串
GET /website_blogs/_search/template
{
"source": "{\"query\": {\"match\": {{#toJson}}matchCondition{{/toJson}}}}",
"params": {
"matchCondition": {
"title": "黄药师"
}
}
}
使用join
GET /website_blogs/_search/template
{
"source": {
"query": {
"match": {
"title": "{{#join delimiter=' '}}titles{{/join delimiter=' '}}"
}
}
},
"params": {
"titles": ["黄药师", "花无缺"]
}
}
类比：
GET /website_blogs/_search/
{
"query": {
"match" : {
"title" : "黄药师 花无缺"
}
}
}
conditional
es的config/scripts目录下，预先保存这个复杂的模板，后缀名是.mustache，文件名是conditonal
内容如下：
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"match": {
"line": "{{text}}"
}
},
"filter": {
{{#line_no}}
"range": {
"line_no": {
{{#start}}
"gte": "{{start}}"
{{#end}},{{/end}}
{{/start}}
{{#end}}
"lte": "{{end}}"
{{/end}}
}
}
{{/line_no}}
}
}
}
}
查询语句
GET /website_blogs/_search/template
{
"file": "conditional",
"params": {
"text": "博客",
"line_no": true,
"start": 1,
"end": 10
}
}
保存search template
config/scripts，.mustache
提供一个思路
比如一般在大型的团队中，可能不同的人，都会想要执行一些类似的搜索操作；
这个时候，有一些负责底层运维的一些同学，就可以基于search template，封装一些模板出来，然后是放在各个es进程的scripts目录下的；
其他的团队，其实就不用各个团队自己反复手写复杂的通用的查询语句了，直接调用某个搜索模板，传入一些参数就好了
14.4 基于completion suggest实现搜索提示
suggest，completion suggest，自动完成，搜索推荐，搜索提示 --> 自动完成，auto completion
比如我们在百度，搜索，你现在搜索“大话西游” --> 百度，自动给你提示，“大话西游电影”，“大话西游小说”， “大话西游手游”
不需要所有想要的输入文本都输入完，搜索引擎会自动提示你可能是你想要搜索的那个文本
初始化数据
PUT /news_website
{
"mappings": {
"properties" : {
"title" : {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"fields": {
"suggest" : {
"type" : "completion",
"analyzer": "ik_max_word"
}
}
},
"content": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
}
}
}
}
completion，es实现的时候，是非常高性能的，其构建不是倒排索引，也不是正拍索引，就是单独用于进行前缀搜索的一种特殊的数据结构，
而且会全部放在内存中，所以auto completion进行的前缀搜索提示，性能是非常高的。
PUT /news_website/_doc/1
{
"title": "大话西游电影",
"content": "大话西游的电影时隔20年即将在2017年4月重映"
}
PUT /news_website/_doc/2
{
"title": "大话西游小说",
"content": "某知名网络小说作家已经完成了大话西游同名小说的出版"
}
PUT /news_website/_doc/3
{
"title": "大话西游手游",
"content": "网易游戏近日出品了大话西游经典IP的手游，正在火爆内测中"
}
执行查询
GET /news_website/_search
{
"suggest": {
"my-suggest" : {
"prefix" : "大话西游",
"completion" : {
"field" : "title.suggest"
}
}
}
}
直接查询
GET /news_website/_search
{
"query": {
"match": {
"content": "大话西游电影"
}
}
}
14.5 使用动态映射模板定制自己的映射策略
比如我们本来没有某个type，或者没有某个field，但是希望在插入数据的时候，es自动为我们做一个识别，动态映射出这个type的mapping，包括每个field的数据类型，一般用的动态映射，dynamic mapping
这里有个问题，如果我们对dynamic mapping有一些自己独特的需求，比如es默认的，如经过识别到一个数字，field: 10，默认是搞成这个field的数据类型是long，再比如说，如果我们弄了一个field : "10"，默认就是text，还会带一个keyword的内置field。我们没法改变。
但是我们现在就是希望动态映射的时候，根据我们的需求去映射，而不是让es自己按照默认的规则去玩儿
dyanmic mapping template，动态映射模板
我们自己预先定义一个模板，然后插入数据的时候，相关的field，如果能够根据我们预先定义的规则，匹配上某个我们预定义的模板，那么就会根据我们的模板来进行mapping，决定这个Field的数据类型
根据类型匹配映射模板
动态映射模板，有两种方式，第一种，是根据新加入的field的默认的数据类型，来进行匹配，匹配上某个预定义的模板；
第二种，是根据新加入的field的名字，去匹配预定义的名字，或者去匹配一个预定义的通配符，然后匹配上某个预定义的模板
根据默认类型来
PUT my_index
{
"mappings": {
"dynamic_templates": [
{
"integers": {
"match_mapping_type": "long",
"mapping": {
"type": "integer"
}
}
},
{
"strings": {
"match_mapping_type": "string",
"mapping": {
"type": "text",
"fields": {
"raw": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 500
}
}
}
}
}
]
}
}
根据字段名配映射模板
PUT /my_index
{
"mappings": {
"dynamic_templates": [
{
"string_as_integer": {
"match_mapping_type": "string",
"match": "long_*",
"unmatch": "*_text",
"mapping": {
"type": "integer"
}
}
}
]
}
}
14.6 学习使用geo point地理位置数据类型
设置类型
PUT /hotel
{
"mappings": {
"properties": {
"location":{
"type": "geo_point"
}
}
}
}
添加数据
PUT /hotel/_doc/1
{
"name":"四季酒店",
"location":{
"lat":30.558456,
"lon":104.073273
}
}
lat: 纬度，lon：经度
PUT /hotel/_doc/2
{
"name":"成都威斯凯尔凯特酒店",
"location":"30.5841,104.061939"
}
PUT /hotel/_doc/3
{
"name":"北京天安门广场",
"location":{
"lat":39.909187,
"lon":116.397451
}
}
纬度在前，经度在后
查询范围内的数据（左上角和右下角的点组成的矩形内的坐标）
GET /hotel/_search
{
"query": {
"geo_bounding_box": {
"location": {
"top_left": {
"lat": 40,
"lon": 100
},
"bottom_right":{
"lat": 30,
"lon": 106
}
}
}
}
}
查询包含成都，且在指定区域的数据
GET /hotel/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"name": "成都"
}
}
],
"filter": {
"geo_bounding_box": {
"location": {
"top_left": {
"lat": 40,
"lon": 100
},
"bottom_right": {
"lat": 30,
"lon": 106
}
}
}
}
}
}
}
搜索多个点组成的多边型内
GET /hotel/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{"match_all": {}}
],
"filter": [
{
"geo_polygon": {
"location": {
"points": [
{
"lat": 40,
"lon": 100
},
{
"lat": 30,
"lon": 106
},
{
"lat": 35,
"lon": 120
}
]
}
}
}
]
}
}
}
搜索指定坐标100km范围内的
GET /hotel/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match_all": {}
}
],
"filter": [
{
"geo_distance": {
"distance": "100km",
"location": {
"lat": 30,
"lon": 116
}
}
}
]
}
}
}
统计距离100~300米内的酒店数
GET /hotel/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"agg_by_distance_range": {
"geo_distance": {
"field": "location",
"origin": {
"lat": 30,
"lon": 106
},
"unit": "mi",
"ranges": [
{
"from": 100,
"to": 300
}
]
}
}
}
}
十五、熟练掌握ES Java API
15.1 集群自动探查以及汽车零售店案例背景
client集群自动探查
默认情况下，是根据我们手动指定的所有节点，依次轮询这些节点，来发送各种请求的，如下面的代码，我们可以手动为client指定多个节点
RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("192.168.6.1", 9200)
, new HttpHost("192.168.6.2", 9200)));
但是问题是，如果我们有成百上千个节点呢？难道也要这样手动添加吗？
因此es client提供了一种集群节点自动探查的功能，打开这个自动探查机制以后，es client会根据我们手动指定的几个节点连接过去，
然后通过集群状态自动获取当前集群中的所有data node，然后用这份完整的列表更新自己内部要发送请求的node list。
默认每隔5秒钟，就会更新一次node list。
// 老版本的写法
Settings settings = Settings.builder()
.put("cluster.name", "docker-cluster")
// 设置集群节点自动发现
.put("client.transport.sniff", true)
.build();
注意，es client是不会将Master node纳入node list的，因为要避免给master node发送搜索等请求。
这样的话，我们其实直接就指定几个master node，或者1个node就好了，client会自动去探查集群的所有节点，而且每隔5秒还会自动刷新。
15.2 基于upsert实现汽车最新价格的调整
建立mapper
PUT /car_shop
{
"mappings": {
"properties": {
"brand": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"fields": {
"raw": {
"type": "keyword"
}
}
},
"name": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"fields": {
"raw": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
}
}
Java代码实现存在则更新否则添加
IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("car_shop");
indexRequest.id("1");
indexRequest.source(XContentFactory.jsonBuilder()
.startObject()
.field("brand", "宝马")
.field("name", "宝马320")
.field("price", 320000)
.field("produce_date", "2020-01-01")
.endObject());
UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("car_shop", "1");
updateRequest.doc(XContentFactory.jsonBuilder()
.startObject()
.field("price", 320000)
.endObject()).upsert(indexRequest);
UpdateResponse response = restHighLevelClient.update(updateRequest, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(response.getResult());
15.3 基于mget实现多辆汽车的配置与价格对比
场景：一般我们都可以在一些汽车网站上，或者在混合销售多个品牌的汽车4S店的内部，都可以在系统里调出来多个汽车的信息，放在网页上，进行对比
mget：一次性将多个document的数据查询出来，放在一起显示。
PUT /car_shop/_doc/2
{
"brand": "奔驰",
"name": "奔驰C200",
"price": 350000,
"produce_date": "2020-01-05"
}
Java代码：
MultiGetRequest multiGetRequest = new MultiGetRequest();
multiGetRequest.add("car_shop", "1");
multiGetRequest.add("car_shop", "2");
MultiGetResponse multiGetResponse = restHighLevelClient.mget(multiGetRequest, RequestOptions.DEFAULT);
MultiGetItemResponse[] responses = multiGetResponse.getResponses();
for(MultiGetItemResponse response:responses){
System.out.println(response.getResponse().getSourceAsMap());
}
15.4 基于bulk实现多4S店销售数据批量上传
业务场景：有一个汽车销售公司，拥有很多家4S店，这些4S店的数据，都会在一段时间内陆续传递过来，汽车的销售数据，
现在希望能够在内存中缓存比如1000条销售数据，然后一次性批量上传到es中去。
Java代码：
BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
// 添加数据
JSONObject car = new JSONObject();
car.put("brand", "奔驰");
car.put("name", "奔驰C200");
car.put("price", 350000);
car.put("produce_date", "2020-01-05");
car.put("sale_price", 360000);
car.put("sale_date", "2020-02-03");
bulkRequest.add(new IndexRequest("car_sales").id("3").source(car.toJSONString(), XContentType.JSON));
// 更新数据
bulkRequest.add(new UpdateRequest("car_shop", "2").doc(jsonBuilder()
.startObject()
.field("sale_price", "290000")
.endObject()));
// 删除数据
bulkRequest.add(new DeleteRequest("car_shop").id("1"));
BulkResponse bulk = restHighLevelClient.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(bulk.hasFailures() +" " +bulk.buildFailureMessage());
15.5 基于scroll实现月度销售数据批量下载
当需要从es中下载大批量的数据时，比如说做业务报表时需要将数据导出到Excel中，如果数据有几十万甚至是上百万条数据，此时可以使用scroll对大量的数据批量的获取和处理
// 创建查询请求，设置index
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("car_shop");
// 设定滚动时间间隔,60秒,不是处理查询结果的所有文档的所需时间
// 游标查询的过期时间会在每次做查询的时候刷新，所以这个时间只需要足够处理当前批的结果就可以了
searchRequest.scroll(TimeValue.timeValueMillis(60000));
// 构建查询条件
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("brand", "奔驰"));
// 每个批次实际返回的数量
searchSourceBuilder.size(2);
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
// 获取第一页的
String scrollId = searchResponse.getScrollId();
SearchHit[] searchHits = searchResponse.getHits().getHits();
int page = 1;
//遍历搜索命中的数据，直到没有数据
while (searchHits != null && searchHits.length > 0) {
System.out.println(String.format("--------第%s页-------", page++));
for (SearchHit searchHit : searchHits) {
System.out.println(searchHit.getSourceAsString());
}
System.out.println("=========================");
SearchScrollRequest scrollRequest = new SearchScrollRequest(scrollId);
scrollRequest.scroll(TimeValue.timeValueMillis(60000));
try {
searchResponse = restHighLevelClient.scroll(scrollRequest, RequestOptions.DEFAULT);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
scrollId = searchResponse.getScrollId();
searchHits = searchResponse.getHits().getHits();
}
// 清除滚屏任务
ClearScrollRequest clearScrollRequest = new ClearScrollRequest();
// 也可以选择setScrollIds()将多个scrollId一起使用
clearScrollRequest.addScrollId(scrollId);
ClearScrollResponse clearScrollResponse = restHighLevelClient.clearScroll(clearScrollRequest,RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println("succeeded:" + clearScrollResponse.isSucceeded());
所有数据获取完毕之后，需要手动清理掉 scroll_id 。
虽然es 会有自动清理机制，但是 scroll_id 的存在会耗费大量的资源来保存一份当前查询结果集映像，并且会占用文件描述符。所以用完之后要及时清理
15.6 基于search template实现按品牌分页查询模板
Map<String, Object> params = new HashMap<>(1);
params.put("brand", "奔驰");
SearchTemplateRequest templateRequest = new SearchTemplateRequest();
templateRequest.setScript("{\n" +
" \"query\": {\n" +
" \"match\": {\n" +
" \"brand\": \"{{brand}}\" \n" +
" }\n" +
" }\n" +
"}\n");
templateRequest.setScriptParams(params);
templateRequest.setScriptType(ScriptType.INLINE);
templateRequest.setRequest(new SearchRequest("car_shop"));
SearchTemplateResponse templateResponse = restHighLevelClient.searchTemplate(templateRequest, RequestOptions.DEFAULT);
SearchHit[] hits = templateResponse.getResponse().getHits().getHits();
if(null!=hits && hits.length!=0){
for (SearchHit hit : hits) {
System.out.println(hit.getSourceAsString());
}
}else {
System.out.println("无符合条件的数据");
}
15.7 对汽车品牌进行全文检索、精准查询和前缀搜索
@Test
public void fullSearch() throws IOException {
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("brand", "奔驰"));
search(searchSourceBuilder);
System.out.println("-----------------------------");
searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.multiMatchQuery("宝马", "brand", "name"));
search(searchSourceBuilder);
System.out.println("-----------------------------");
searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.prefixQuery("name", "奔"));
search(searchSourceBuilder);
System.out.println("-----------------------------");
}
private void search(SearchSourceBuilder searchSourceBuilder) throws IOException {
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("car_shop");
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
SearchHit[] searchHits = searchResponse.getHits().getHits();
if(searchHits!=null && searchHits.length!=0){
for (SearchHit searchHit : searchHits) {
System.out.println(searchHit.getSourceAsString());
}
}
}
15.8 对汽车品牌进行多种的条件组合搜索
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.boolQuery()
.must(QueryBuilders.matchQuery("brand", "奔驰"))
.mustNot(QueryBuilders.termQuery("name.raw", "奔驰C203"))
.should(QueryBuilders.termQuery("produce_date", "2020-01-02"))
.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte("280000").lt("500000"))
);
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("car_shop");
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
SearchHit[] searchHits = searchResponse.getHits().getHits();
if(searchHits!=null && searchHits.length!=0){
for (SearchHit searchHit : searchHits) {
System.out.println(searchHit.getSourceAsString());
}
}
基于地理位置对周围汽车4S店进行搜索
需要将字段类型设置坐标类型
POST /car_shop/_mapping
{
"properties": {
"pin": {
"properties": {
"location": {
"type": "geo_point"
}
}
}
}
}
添加数据
PUT /car_shop/_doc/5
{
"name": "上海至全宝马4S店",
"pin" : {
"location" : {
"lat" : 40.12,
"lon" : -71.34
}
}
}
搜索两个坐标点组成的一个区域
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.geoBoundingBoxQuery("pin.location")
.setCorners(40.73, -74.1, 40.01, -71.12));
指定一个区域，由三个坐标点，组成，比如上海大厦，东方明珠塔，上海火车站
searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
List<GeoPoint> points = new ArrayList<>();
points.add(new GeoPoint(40.73, -74.1));
points.add(new GeoPoint(40.01, -71.12));
points.add(new GeoPoint(50.56, -90.58));
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.geoPolygonQuery("pin.location", points));
搜索距离当前位置在200公里内的4s店
searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.geoDistanceQuery("pin.location")
.point(40, -70).distance(200, DistanceUnit.KILOMETERS));
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