es基本语句详解 查询语句详解

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分类专栏： elasticsearch 文章标签： 索引 es elasticsearch es查询语句 数据库
于 2021-07-28 19:54:55 首次发布
wang hai xin
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es基本语句详解 查询语句详解

声明

本文涉及的es， elasticsearch-head， kibana， ik分词器的安装配置可以参考我的其它博客
本文主要参考狂神说java视频课程编写。主要是为了巩固学习，复习方便。

Rest风格

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索引的基本操作

1. 创建一个索引

PUT /索引名/(可选)类型名/文档id
{请求体}
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2. 查看索引 我们使用elasticsearch-head

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查看索引默认类型
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到这里：完成了增加索引！ 数据也成功的添加了

3. 删除索引

通过DELETE 命令实现删除，根据你的请求来判断删除索引还是删除文档记录
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4. 创建索引类型mappings
我们创建时 创建了name类型，那需不需要指定类型呢。
下面是 es中的数据类型，我们可以不指定类型，es会帮我们默认选择类型
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其它命令

  1. 查
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【Elasticsearch】es 各种查询 详解
九师兄
05-16 1749
1.概述 2. 基础查询 2.1 nust查询 must 查询 （and）,所有条件都要符合 where id = 1 2.2 nust_not 查询 not操作 可以使用filter进行数据过滤 2.3 should查询 should (or) 所有条件都要符合 where id=1 or name = xx 2.4 tag查询 3.精确查询 3.1 term查询 term 查询是直接通过倒排索引指定的词条进行精确查找的。 term 查询的是倒排索引的标签。 match会使用分词器解析（先分.
Elasticsearch——IK分词器自定义词库
06-08 5878
一、业务场景 Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器，其引入IK分词器后，可以对中文进行分词。IK分词器分词的原理是在源文件中收集了很多词汇，仅在其中一个主要词汇文件main.dic文件中就有27W的词汇量。但是有的时候仅用分词器本身提供的通用词汇无法满足自己的项目特定的业务需求，比如说我要以“最长的电影”这一歌名作为搜索条件，所得到的结果如下图所示。 ...
ES语法（三）查询语法
w_t_y_y的博客
10-28 4735
注意kibana中，表达式JSON体和GET语句中间不能换行，否则认为是两个查询。
Elasticsearch（ES）基础查询语法的使用
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12-11 8185
在 Elasticsearch 中，**聚合（Aggregation）**是一个强大的功能，用于对查询结果进行分组、统计、度量等操作。在 Elasticsearch 中，聚合查询并不返回实际的文档，而是返回聚合结果，例如每个分组的文档数量、平均值、最大值等。聚合查询不仅可以进行单一聚合，还可以进行嵌套聚合，即在一个聚合的结果上进行进一步的聚合。获取符合条件的 top N 文档，通常用于获取聚合组中的部分文档，适用于展示最高分的文档。的字段，你想按类别进行分组查询，统计每个类别的文档数量。
ES使用之查询方式
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weixin_43322583的博客
04-30 881
es的查询query方式
Ik分词器（自定义分词-mysql）
Lin_XXiang的博客
11-22 3063
自定义ik分词，并且与mysql关联使用
ES：基础查询语法（简单易懂）
qq_64680177的博客
05-06 4321
query子句：类似于mysql中的where语句，用于定义搜索条件，如等值查询、模糊查询、范围查询等（重点） aggs字句：用于对搜索结果进行各种统计和分组。类似于mysql中的group by。例如可以计算某一字段不同值各自出现的次数，或者根据某个字段的值进行分组。 sort子句：这个就非常显而易见了，是对查询出来的结果进行根据某一规则进行排序。 from和size：这两个是配合使用的，是用来分页的。from定义的是展示的第一条数据的处于结果集的位置（也就是下标），size表示此次展示多大的结果集。这个
【elasticsearch】IK分词器添加自定义词库，然后更新现有的索引
提笔忘字的帝国
07-05 1307
进入elasticsearch中的plugins位置，找到ik分词器插件，进入ik插件的config文件夹，当中有一个IKAnalyzer.cfg.xml配置文件。编辑好保存退出后就会在当前位置多出一个my.dic文件（修改好保存后，在当前位置直接使用命令。
一文教会你 分词器elasticsearch-analysis-ik 的安装使用【自定义分词库】
m0_74932057的博客
04-28 495
提示：能够看出不同的分词器，分词有明显的区别，所以以后定义一个索引不能再使用默认的 mapping 了，要手工建立 mapping, 因为要选择分词器修改/usr/share/elasticsearch/plugins/ik/config/中的 IKAnalyzer.cfg.xml ，如果进行了目录挂载，只需要在外部对应目录修改就行，我这里的外部挂载目录是：首先你要安装了nginx，我这以下操作步骤是基于nginx挂载到外部目录。 需要将这个链接地址放置到中对应的远程词库目录 我这里最终的目的是项目中要使
ElasticSearch查询语句
10-10
### ElasticSearch 查询语句详解 #### 一、概述 ElasticSearch 是一款基于 Lucene 的分布式搜索和分析引擎，适用于全文检索、结构化检索及分析等场景。它提供了丰富的 API 接口，允许用户通过简单的 RESTful 方式...
ElasticSearch常用的基本查询语句详解
浮生飘血的专栏
07-06 6331
1、term 过滤 term主要用于精确匹配哪些值，比如数字，日期，布尔值或 not_analyzed 的字符串(未经切词的文本数据类型)： { "term": { "date":   "2017-07-01" }} { "term": { "title":    "内蒙古"  }} 完整的例子， hostname 字段完全匹配成 saaap.wangpos.com 的数据： {
Elasticsearch DSL 语法详解
C'mon的博客
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Elasticsearch DSL 是一种功能强大且灵活的查询语言，通过JSON格式来表达查询逻辑。它支持各种复杂的查询类型、聚合分析、排序和分页等功能。掌握Elasticsearch DSL 的语法对于高效地使用Elasticsearch进行数据检索和分析至关重要。通过本文介绍的查询示例，您可以开始尝试构建自己的查询，并逐步深入学习Elasticsearch的各种高级功能。
elasticsearch ik分词器配置使用，自定义分词
zhaoqingquanajax的博客
08-30 1701
安装 1，下载ik分词器（下载对应版本） ：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases 2，解压到 elasticsearch的plugins文件夹下 3，启动会自动加载 4，到elasticsearch的home下，运行命令 elasticsearch-plugin list 查看加载的插件 5，ik分词器提供了两种分词算法：ik_smark最少切分，ik_max_word最细精度切分 ik_smark最少切分： GET _
IK分词器安装、配置、分词自定义、Rest使用、SpringBoot使用
weixin_45266856的博客
04-16 4176
IK分词器是的一个最最最有名插件，能够把一段中文或者别的语句划分成一个个的关键字，进而在搜索的时候对数据库中或者索引库数据进一个匹配操作。举个小例子，可以将计算机科学与技术学院更细致的拆分为：计算机、计算、算机、科学、与、技术、学院、技术学院… 等等。有的时候，ik分词器拆分出来的词语并不是我们想要的，或者说拆分出来的词语不够我使用，此时便可以自定义拆分文本。第一步，首先在目录下新建一个文本文件，命名为.dic后缀的文件
Es常用查询语句
weixin_30517001的博客
05-24 338
目前es集群前端采用了kibana，对其基本用法做个总结记录 https://www.cnblogs.com/yiwangzhibujian/p/7137546.html 转载于:https://www.cnblogs.com/lchzlp/p/10917831.html
ES基本查询语句
花木兰
05-19 3228
查看索引 GET /_cat/indices GET /_cat/indices?v&pretty 加参数v可以查看表头 health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size 参数pretty 输出缩进更加规范 查看状态为health的索引 GET /_cat/indices?v&pretty&health=green 查看具体索引详情 GET /
ES基本查询语句教程
york_888的博客
05-28 930
前言 es是什么？ es是基于Apache Lucene的开源分布式（全文）搜索引擎，，提供简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性。 es除了全文搜索引擎之外，还可以这样描述它： 1、分布式的实时文件存储，每个字段都被索引并可被搜索 2、分布式的实时分析搜索引擎 3、可以扩展到成百上千台服务器，处理PB级结构化或非结构化数据。 ES的数据组织类比 Relational DB Elasticsearch 数据库（database） 索引（indices） 表（tables） types 行（r
ES查询语句
weixin_41879185的博客
05-03 817
hits.total.value : 查询结果条数 （数量大于10000条时，json中需要加上一个一级条件 "track_total_hits":true ，才会展示实际数量）类似sql的limit，from和size都与query同级，from表示从第n-1个记录开始（mysql中第一条是0），size表示查询往后的n条记录。filter: 作用和must一样，但是仅过滤，不评分，所以性能更高(可以直接替换must,查询结果是一样的)3、查询结果相关信息。
elasticsearch查询语句
02-04
Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它提供了丰富的查询语句来进行数据检索和分析。下面是一些常用的Elasticsearch查询语句的介绍： 1. Match查询：用于执行全文搜索，它会将查询字符串与指定字段进行匹配。例如： ``` GET /index/_search { "query": { "match": { "field": "query_string" } } } ``` 2. Term查询：用于精确匹配某个字段的值。例如： ``` GET /index/_search { "query": { "term": { "field": "value" } } } ``` 3. Range查询：用于匹配指定范围内的值。例如： ``` GET /index/_search { "query": { "range": { "field": { "gte": "start_value", "lte": "end_value" } } } } ``` 4. Bool查询：用于组合多个查询条件，支持must、must_not、should等逻辑操作符。例如： ``` GET /index/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "field1": "value1" } }, { "match": { "field2": "value2" } } ], "must_not": [ { "term": { "field3": "value3" } } ], "should": [ { "term": { "field4": "value4" } } ] } } } ``` 5. Aggregation聚合查询：用于对数据进行分组和统计分析。例如： ``` GET /index/_search { "aggs": { "group_by_field": { "terms": { "field": "field" }, "aggs": { "stats": { "stats": { "field": "numeric_field" } } } } } } ``` 这些只是Elasticsearch查询语句的一小部分，Elasticsearch还提供了更多的查询语句和功能，如模糊查询、通配符查询、正则表达式查询、地理位置查询等。你可以根据具体的需求选择合适的查询语句来进行数据检索和分析。
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