幂等(idempotent、idempotence)是一个数学与计算机学概念,常见于抽象代数中。

在编程中一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。幂等函数,或幂等方法,是指可以使用相同参数重复执行,并能获得相同结果的函数。

一般用put做增加索引库,以保证索引库幂等性,post可能给覆盖了索引库

docker镜像引入7.4.2的el和ki,还有中文友好的ik分词器

配置ik扩展词典,禁用词典。。。

自定义扩展分词表 分词器查看ik分词器效果

POST /_analyze

{

"text": "已经有19家分校啦,里面也有高富帅,不知道有没有白富美",

"analyzer": "ik_max_word"

}

GET /_analyze

{

"analyzer": "ik_max_word",

"text": "奥巴马竞选失败"

}

GET /_analyze

{

"analyzer": "ik_max_word",

"text": "特朗普选举失败"

}

POST /heima/_doc

{

"title":"小米手机",

"images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg",

"price":2699.00

}

GET /heima/_mapping

给定id增加

POST /heima/_doc/2

{

"title":"小米手机",

"images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg",

"price":2699.00

}

按照指定的id查看

GET /heima/_doc/2

GET /heima/_doc/3

按照指定id修改

PUT /heima/_doc/3

{

"title":"锤子手机",

"images":"锤子.jpeg",

"description":"耐用的很",

"price":9998.00

}

给定id删除

DELETE /heima/1

查询所有

GET /heima/_search

{

"query": {

"match_all": {

}

}

}

分词查询 默认or连接

GET /heima/_search

{

"query": {

"match": {

"title": "锤子手机"

}

}

}

分词查询 改成and

GET /heima/_search

{

"query": {

"match": {

"title": {

"operator": "and",

"query": "锤子手机"

}

}

}

}

条件查询

GET /heima/_search

{

"query": {

"term": {

"price": 2699

}

}

}

模糊查询 fuzziness是误差编辑距离

GET /heima/_search

{

"query": {

"fuzzy": {

"title": {

"value": "小米",

"fuzziness": 1

}

}

}

}

范围查询

GET /heima/_search

{

"query": {

"range": {

"price": {

"gte": 2000.0,

"lte": 3000.0

}

}

}

}

布尔查询

GET /heima/_search

{

"query": {

"bool": {

"must": [

{"match": {

"title": "手机"

}

},{"range": {

"price": {

"gte": 3000,

"lte": 10000

}

}}

]

}

}

}

排序

GET /heima/_search

{

"query": {

"match_all": {

}

},

"sort": [

{

"price": {

"order": "desc"

}

}

]

}

POST /hema/_doc

{

"title":{

"type":"keyword",

"value":"hhh"

},

"url":"12345566"

}

GET /hema/_search

{

}

高亮

GET /heima/_search

{

"query": {

"match": {

"title": "手机"

}

},

"highlight": {

"pre_tags": "",

"post_tags": "",

"fields": {

"title": {}

}

}

}

分页

GET /heima/_search

{

"query": {

"match_all": {}

},

"sort": [

{

"price": {

"order": "asc"

}

}

],

"from": 0,

"size": 20

}

筛选字段 # "_source": ["title","price"]

GET /heima/_search

{

"query": {

"match_all": {

}

},

"_source": {

"includes": ["title","images"]

}

}

过滤

GET /heima/_search

{

"query": {

"bool": {

"must": {

"match": {

"title": "手机"

}

},

"filter": [

{

"range": {

"price": {

"gte": 2099,

"lte": 2999

}

}

}

]

}

}

}

批量导入数据 先创建索引库结构

PUT /car

{

"mappings": {

"properties": {

"color": {

"type": "keyword"

},

"make": {

"type": "keyword"

}

}

}

}

开始批量导入

POST /car/_bulk

{ "index": {}}

{ "price" : 10000, "color" : "红", "make" : "本田", "sold" : "2014-10-28" }

{ "index": {}}

{ "price" : 20000, "color" : "红", "make" : "本田", "sold" : "2014-11-05" }

{ "index": {}}

{ "price" : 30000, "color" : "绿", "make" : "福特", "sold" : "2014-05-18" }

{ "index": {}}

{ "price" : 15000, "color" : "蓝", "make" : "丰田", "sold" : "2014-07-02" }

{ "index": {}}

{ "price" : 12000, "color" : "绿", "make" : "丰田", "sold" : "2014-08-19" }

{ "index": {}}

{ "price" : 20000, "color" : "红", "make" : "本田", "sold" : "2014-11-05" }

{ "index": {}}

{ "price" : 80000, "color" : "红", "make" : "宝马", "sold" : "2014-01-01" }

{ "index": {}}

聚合查看价位信息

GET /car/_search

{

"aggs": {

"agg_price": {

"stats": {

"field": "price"

}

}

}

}

以颜色分桶聚合查看车品价位信息

GET /car/_search

{

"size": 0,

"aggs": {

"agg_color": {

"terms": {

"field": "color",

"size": 10

},

"aggs": {

"agg_price": {

"stats": {

"field": "price"

}

}

}

}

}

}

桶内嵌套桶 参看不同颜色车所属哪些制造商

GET /car/_search

{

"size": 0,

"aggs": {

"agg_color": {

"terms": {

"field": "color"

},

"aggs": {

"agg_price": {

"avg": {

"field": "price"

}

},

"aggs":{

"terms":{

"field":"make"

}

}

}

}

}

}

elasticsearch的Kibana基本操作的更多相关文章

  1. 【转】ELK(ElasticSearch, Logstash, Kibana)搭建实时日志分析平台

    [转自]https://my.oschina.net/itblog/blog/547250 摘要: 前段时间研究的Log4j+Kafka中,有人建议把Kafka收集到的日志存放于ES(ElasticS ...

  2. 使用ELK(Elasticsearch + Logstash + Kibana) 搭建日志集中分析平台实践--转载

    原文地址:https://wsgzao.github.io/post/elk/ 另外可以参考:https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how- ...

  3. ELK( ElasticSearch+ Logstash+ Kibana)分布式日志系统部署文档

    开始在公司实施的小应用,慢慢完善之~~~~~~~~文档制作 了好作运维同事之间的前期普及.. ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 软件下载地址: https://www.e ...

  4. Nlog、elasticsearch、Kibana以及logstash

    Nlog.elasticsearch.Kibana以及logstash 前言 最近在做文档管理中,需要记录每个管理员以及用户在使用过程中的所有操作记录,本来是通过EF直接将操作数据记录在数据库中,在查 ...

  5. CentOS6.5安装elasticsearch+logstash+kibana

    首先卸载低版本的java环境,然后安装 java环境和Apache服务 yum install -y java--openjdk httpd 安装ES环境 elasticsearch wget htt ...

  6. (转)开源分布式搜索平台ELK(Elasticsearch+Logstash+Kibana)入门学习资源索引

    Github, Soundcloud, FogCreek, Stackoverflow, Foursquare,等公司通过elasticsearch提供搜索或大规模日志分析可视化等服务.博主近4个月搜 ...

  7. [翻译] 使用ElasticSearch,Kibana,ASP.NET Core和Docker可视化数据

    原文地址:http://www.dotnetcurry.com/aspnet/1354/elastic-search-kibana-in-docker-dotnet-core-app 想要轻松地通过许 ...

  8. Elasticsearch和Kibana安装

    Elasticsearch安装 Elasticsearch至少需要Java 8.在撰写本文时,建议你使用Oracle JDK版本1.8.0_131.Java安装因平台而异,所以在这里不再赘述.Orac ...

  9. ElasticSearch和Kibana 5.X集群的安装

    ElasticSearch和Kibana 5.X集群的安装 1.准备工作 1.1.下载安装包 1.2.系统的准备 2.ElasticSearch集群的安装 2.1.修改 config/elastics ...

  10. ASP.NET Core Logging in Elasticsearch with Kibana

    在微服务化盛行的今天,日志的收集.分析越来越重要.ASP.NET Core 提供了一个统一的,轻量级的Logining系统,并可以很方便的与第三方日志框架集成.我们也可以根据不同的场景进行扩展,因为A ...

随机推荐

  1. JS实现复制富文本到剪贴板/粘贴板的最佳实践

    背景 最近有想实现一个功能,通过点击一个button按钮,来复制网页内容(含html)来实现复制后粘贴到邮件或者word具有富文本的效果.在网站翻了一些资料,要么就是方法已经被弃用,要么就是兼容性特别 ...

  2. python中的数据模型

    参考:https://docs.python.org/zh-cn/3/reference/datamodel.html 1. 对象.值与类型 对象 是 Python 中对数据的抽象. Python 程 ...

  3. https原理(四)双向实践(java客户端+tcp代理)

    本文采用客户端与服务端共用一个密钥对 1 将https代理服务器(三)实践中的mkcert p12分解为一个公钥一个私钥 mac@macdeMacBook mkcert % openssl pkcs1 ...

  4. sql 时间

    sql拿两天之内的时间 SELECT * FROM room_message WHERE send_date BETWEEN UNIX_TIMESTAMP( now())-172800 AND now ...

  5. div+css CSS基本

        • css 高度(height) • css 宽度(width)   · • css 边框(border)   · • css 背景(background)   · • css 浮动(floa ...

  6. 理解cpu过高的逻辑思维与分析方法

    工作经常碰到负载过高,cpu占有太高,系统变慢,运维通常做的第一件事就是通过top或者uptime命令来了解系统负载的情况 通常uptime后会出现三个小数,就是平均负载值,那真正的了解这个平均负载值 ...

  7. 更改svn地址

    svn修改了服务器地址之后,本地要更新一下地址: 1. 在svn目录上右键,选TortoiseSVN->Relocate 2. 在To URL中填写新的地址,点击OK

  8. el-input 限制输入框只能输入数字和小数

    方法一: oninput ="value=value.replace(/[^\d]/g,'')" //只能输入数字 oninput ="value=value.repla ...

  9. 7. C语言科学计数法表示int

    c语言10的n次方写用e表示: 比如int a=10e2 表示10*10的2次方=1000: 注意:10e6, 代表10*10^6 不代表10^6. 10^6为1^6

  10. Elasticsearch Windows版安装配置

    Elasticsearch简介 Elasticsearch是一个开源的搜索文献的引擎,大概含义就是你通过Rest请求告诉它关键字,他给你返回对应的内容,就这么简单. Elasticsearch封装了L ...