kibana操作记录
GET _search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
GET _cat/nodes
GET _cat/health
GET _cat/master
GET _cat/indices
GET _cat/indices?v
# 索引一个文档
PUT /customer/_doc/6
{
"name":"Haha"
}
# 查看一个文档
GET /customer/_doc/6
GET /customer
# 更新一个文档
POST customer/_update/6/
{
"doc":{
"name":"Jane",
"age":19
}
}
# 删除一个文档
DELETE customer/_doc/5
# 删除整个索引
DELETE customer
DELETE bank
GET bank/_doc/1
PUT /bank/_doc/_bulk
GET customer/_doc/1
PUT /customer/_bulk
{"index":{"_id":"1"}}
{"name":"John Doe"}
{"index":{"_id":"2"}}
{"name":"Jane"}
# 对整个es操作
PUT /_bulk
{"delete":{"_index":"webset","_id":"123"}}
{"create":{"_index":"webset","_id":"123"}}
{"title":"My first blog post"}
{"index":{"_index":"webset"}}
{"title":"My second blog post"}
{"update":{"_index":"webset","_id":"123"}}
{"doc":{"title":"My updateed blok post"}}
GET _cat/indices?v
DELETE bank
# 通过request uri检索
GET bank/_search?q=*&sort=account_number:desc
GET bank/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": [
{
"account_number": "desc"
},
{
"balance": "desc"
}
]
}
GET /
GET bank/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": [
{
"account_number": {
"order": "desc"
}
}
]
}
# match
GET bank/_search
{
"query": {
"match": {
"address": "mill lane"
}
}
}
# match_phrase
GET bank/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"address": "mill lane"
}
}
}
# multi_match 在某个字段里面匹配 分词
GET bank/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "mill Movico",
"fields": ["address", "city"]
}
}
}
# bool复合查询
GET bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{"match": {
"gender": "M"
}},
{
"match": {
"address": "mill"
}
}
],
"must_not": [
{"match": {
"age": 28
}}
],
"should": [
{"match": {
"lastname": "Holland"
}}
]
}
}
}
# filter
# 年龄在18-30
GET bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{"range": {
"age": {
"gte": 18,
"lte": 30
}
}}
]
}
}
}
# filter不贡献相关性得分,可以对结果直接过滤
GET bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"filter": [
{"range": {
"age": {
"gte": 18,
"lte": 30
}
}}
]
}
}
}
# 精确匹配字段值
GET bank/_search
{
"query": {
"term": {
"age":28
}
}
}
# match_phrase不分词查询
GET bank/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"address": "mill lane"
}
}
}
# 使用keyword精确完整匹配
GET bank/_search
{
"query": {
"match": {
"address.keyword": "198 Mill Lane"
}
}
}
# 搜索地址中含有mill的所有人的年龄分布terms、平均年龄avg、平均薪资
GET bank/_search
{
"query": {
"match": {
"address": "mill"
}
},
"aggs": {
"ageAgg": {
"terms": {
"field": "age",
"size": 10
}
},
"ageAvg":{
"avg": {
"field": "age"
}
},
"balanceAvg":{
"avg": {
"field": "balance"
}
}
},
"size": 0
}
# 求所有人的年龄分布、各年龄分布的平均值、工资平均值(子聚合)
GET bank/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"aggs": {
"ageAgg": {
"terms": {
"field": "age",
"size": 100
},
"aggs": {
"ageAvg": {
"avg": {
"field": "age"
}
},
"balanceAvg":{
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
}
},
"size": 0
}
# 求所有人的年龄分布、各年龄分布中M和F的平均薪资及这个年龄段的总体平均薪资
GET bank/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"aggs": {
"ageAgg": {
"terms": {
"field": "age",
"size": 100
},
"aggs": {
"balanceAvg": {
"avg": {
"field": "balance"
}
},
"genderAgg": {
"terms": {
"field": "gender.keyword",
"size": 10
},
"aggs": {
"balanceAvg": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
}
}
}
},
"size": 0
}
# mapping 字段的类型,决定了如何处理数据
# 查看映射
GET bank/_mapping
DELETE my_index
# 创建映射 keyword不进行分词,text分词,index默认为true(是否可被检索)
PUT my_index
{
"mappings": {
"properties": {
"age":{"type": "integer"},
"email":{"type": "keyword"},
"name":{"type": "text","index": true}
}
}
}
GET my_index/
# 添加映射
PUT my_index/_mapping
{
"properties":{
"employee_id": {
"type":"keyword",
"index":"false"
}
}
}
DELETE my_index
GET bank/_mapping
PUT newbank
{
"mappings": {
"properties": {
"account_number": {
"type": "long"
},
"address": {
"type": "text"
},
"age": {
"type": "integer"
},
"balance": {
"type": "long"
},
"city": {
"type": "keyword"
},
"email": {
"type": "keyword"
},
"employer": {
"type": "keyword"
},
"firstname": {
"type": "keyword"
},
"gender": {
"type": "keyword"
},
"lastname": {
"type": "keyword"
},
"state": {
"type": "text"
}
}
}
}
GET bank/_search
# 迁移数据
POST _reindex
{
"source": {
"index": "bank"
},
"dest": {
"index": "newbank"
}
}
GET newbank/_search
# 分词 无法分割中文
POST _analyze
{
"analyzer": "standard",
"text": ["hello你好"]
}
# 使用ik分词器
POST _analyze
{
"analyzer": "ik_smart",
"text": ["我是中国人"]
}
POST _analyze
{
"analyzer": "ik_max_word",
"text": ["我是中国人"]
}
POST _analyze
{
"analyzer": "ik_smart",
"text": ["乔碧萝殿下天大我地大"]
}
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