Elasticsearch聚合查询及排序操作示例_其它综合_

# 聚合查询
# 1 聚合查询之avg
select max(age) as my_avg from user；
GET gyy/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "from": "gu"
    }
  },
  "aggs": {
    "my_avg": {
      "avg": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "_source": ["name", "age"]
}
# 2 聚合查询之max，size=0表示不取数据，只要max的结果
GET gyy/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "from": "gu"
    }
  },
  "aggs": {
    "my_max": {
      "max": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "size": 0
}
# 3 聚合之min
GET gyy/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "from": "gu"
    }
  },
  "aggs": {
    "my_min": {
      "min": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "size": 0
}
# 4 聚合查询之sum
GET gyy/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "from": "gu"
    }
  },
  "aggs": {
    "my_sum": {
      "sum": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "size": 0
}
# 5 聚合之分组
GET gyy/doc/_search
{
  "size": 0, 
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "age_group": {
      "range": {
        "field": "age",
        "ranges": [
          {
            "from": 15,
            "to": 20
          },
          {
            "from": 20,
            "to": 25
          },
          {
            "from": 25,
            "to": 30
          }
        ]
      }
    }
  }
}

GET _template/user_instagram  # 查看模版
PUT _template/user_instagram  # 修改模版
{跟字段信息数据}
GET user_instagram/_mapping  # 查看索引信息
PUT user_instagram/_mapping  # 修改索引信息
{跟字段信息数据}

# 查看索引信息---》mapping字典---》映射（类型，表类型，表结构）
GET user_instagram/_mapping
# 6.x以后一个索引只能有一个映射类型（只能有一个表）
# 创建映射
# 创建索引，并设置映射
PUT _template/user_instagram
{
    "order" : 1,
    "index_patterns" : [
      "user_instagram-v1_0"
    ],
    "settings" : {
      "index" : {
        "default_pipeline" : "auto_timestamp_pipeline",
        "mapping" : {
          "total_fields" : {
            "limit" : "10000"
          }
        },
        "refresh_interval" : "600s",
        "number_of_shards" : "8",
        "number_of_replicas" : "0",
        "max_inner_result_window" : "50000"
      }
    },
    "mappings" : {
      "_meta" : {
        "software_version_mapping" : "1.0"
      },
      "dynamic" : "strict",
      "properties" : {
        "is_private" : {
          "type" : "boolean"
        },
        "full_name" : {
          "type" : "text"
        },
        "create_time" : {
          "type" : "date"
        },
        "avatar_url" : {
          "type" : "text"
        },
        "user_id" : {
          "eager_global_ordinals" : true,
          "type" : "keyword"
        },
        "follower_num" : {
          "type" : "integer"
        },
        "following_num" : {
          "type" : "integer"
        },
        "post_count" : {
          "type" : "integer"
        },
        "nickname" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "ignore_above" : 256,
              "type" : "keyword"
            }
          },
          "doc_values" : false
        },
        "requested_by_viewer" : {
          "type" : "boolean"
        },
        "is_verified" : {
          "type" : "boolean"
        },
        "followed_by_viewer" : {
          "type" : "boolean"
        }
      }
    },
    "aliases" : {
      "user_instagram" : { }
    }
  }
# 插入测试数据
PUT books/_doc/1
{
  "title":"大头儿子小偷爸爸",
  "price":100,  
  "addr":"北京天安门",
  "company":{
    "name":"我爱北京天安门",
    "company_addr":"我的家在东北松花江傻姑娘",
    "employee_count":10
  },
  "publish_date":"2019-08-19"
}
PUT books/_doc/2
{
  "title":"白雪公主和十个小矮人",
  "price":"99",
  "addr":"黑暗森里",
  "company":{
    "name":"我的家乡在上海",
    "company_addr":"朋友一生一起走",
    "employee_count":10
  },
  "publish_date":"2018-05-19"
}
PUT books/_doc/3
{
  "title":"白雪公主和十个小矮人",
  "price":"99",
  "addr":"黑暗森里",
  "age":18
}
# 查看映射
GET books
GET books/_mapping

# 全文检索，有了映射，决定了我可以对某个字段做全文检索
# es默认分词对英文友好，使用中文分词器（es的插件），ik（作者，中国人，elasticsearch开源社区负责人）
# 是es的一个插件（es如何安装插件）
#第一种：命令行（内置插件）
  	bin/elasticsearch-plugin install analysis-smartcn  安装中文分词器
#第二种：url安装（第三方插件）
  	bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.5.0/elasticsearch-analysis-ik-7.5.0.zip
#第三种：手动安装（推荐用）
  #下载，解压到es的plugins路径下，重启es即可
  #注意：ik分词器跟es版本一定要对应
# 两种分词方式
  # ik_smart：分词分的
  # ik_max_word ：分词分的多
  # ik_smart分的词少，粒度大
  GET _analyze
  {
    "analyzer": "ik_smart",
    "text": "上海自来水来自海上"
  }
  # ik_smart分的词多，粒度小
  GET _analyze
  {
    "analyzer": "ik_max_word",
    "text": "上海自来水来自海上"
  }
# 在创建映射的时候配置
# 以后你的操作：
#文章标题：ik_max_word
#文章内容：ik_smart
#摘要
#作者
#创建时间

# match:我们今天出去玩 ----》分词---》按分词去搜
#term：我们今天出去玩---》直接拿着[我们今天出去玩]--->去索引中查询
# 查不到内容，直接拿着  Python爬虫 去查，因为没有索引，所以查不到
GET books/_search
{
  "query":{
    "term":{
      "title":"Python爬虫"
    }
  }
}
# 能查到，而且带python的都查出来了
# Python   爬虫  分了词，分别拿着这两个词去查，带python关键字，带爬虫关键字都能查到
GET books/_search
{
  "query":{
    "match":{
      "title":"Python爬虫"
    }
  }
}