elasticsearch kibana查询的示例分析

小编给大家分享一下elasticsearch kibana查询的示例分析，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

一、简单的CRUD操作

1、添加

PUT /index/type/id{ "json数据"}

2、查询

GET /index/type/id

3、修改

POST /index/type/id/_update{ "doc": {  "FIELD": "值" }}

4、删除

DELETE /index/type/id

二、搜索

搜索可以分成六大类

• 1、query string search

• 2、query DSL

• 3、query filter

• 4、full-text search

• 5、phrase search

• 6、highlight search

1、query string search

搜索全部：GET supplier/user/_search

{ "took": 2, "timed_out": false, "_shards": {  "total": 5,  "successful": 5,  "failed": 0 }, "hits": {  "total": 3,  "max_score": 1,  "hits": [   {    "_index": "supplier",    "_type": "user",    "_id": "2",    "_score": 1,    "_source": {     "name": "lisi",     "age": 26,     "address": "bei jing tong zhou",     "price": 10000,     "dept": [      "kaifabu"     ]    }   },   {    "_index": "supplier",    "_type": "user",    "_id": "1",    "_score": 1,    "_source": {     "name": "zhangsan",     "age": 30,     "address": "bei jing chang chun jie",     "price": 15000,     "dept": [      "kaifabu",      "yanfabu"     ]    }   },   {    "_index": "supplier",    "_type": "user",    "_id": "3",    "_score": 1,    "_source": {     "name": "wangwu",     "age": 26,     "address": "bei jing tong zhou yun he ming zhu",     "price": 13000,     "dept": [      "kaifabu"     ]    }   }  ] }}

took：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document

hits.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

2、query DSL

查询所有

GET supplier/user/_search{ "query": { "match_all": {} }}

查询全部并且排序

GET suppluer/user/_search{ "query": {  "match_all": {} } , "sort": [  {   "price": {    "order": "desc"   }  } ]}

分页查询

GET supplier/user/_search{ "query": { "match_all": {} }, "from": 1, "size": 1}

指定要查询显示的field

GET supplier/user/_search{ "query": { "match_all": {} }, "_source": ["name", "price"]}

3、query filter

搜索name为'lisi'并且price大于1500的

GET supplier/user/_search{  "query" : {    "bool" : {      "must" : {        "match" : {          "name" : "lisi"         }      },      "filter" : {        "range" : {          "price" : { "gt" : 1500}         }      }    }  }}

4、full-text search（全文检索）

address这个字段，会先被拆解，建立倒排索引

GET /ecommerce/product/_search{  "query" : {    "match" : {      "address" : "bei jing"    }  }}

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" : {      "address" : "bei jing"    }  }}

6、highlight search（高亮搜索结果）

GET /ecommerce/product/_search{  "query" : {    "match" : {      "address" : "bei jing"    }  },  "highlight": {    "fields" : {      "address" : {}    }  }}

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