Query DSL:

request body:

分成两类:

query dsl:执行full-text查询时,基于相关度来评判其匹配结果;

查询执行过程复杂,且不会被缓存;

filter dsl:执行exact查询时,基于其结果为“yes”或“no”进行评判;

速度快,且结果缓存

查询语句的结构:

{
QUERY_NAME: {

AGGUMENT: VALUE,

ARGUMENT: VALUE,...
  }
}

{
  QUERY_NAME: {
  FIELD_NAME: {
  ARGUMENT: VALUE,...
  }
  }
}
filter dsl:

term filter:精确匹配包含指定term的文档;

The term query performs no analysis on the input text, so it will look for exactly the value that is supplied

{ "term": {"name": "Guo"} }

curl -XGET 'localhost:9200/students/_search?pretty' -d '{

"query": { "term": { "first_name": "jing" } }}' 在查询时这个j不能写成大些,不然查不到

terms filter:用于多值精确匹配;

{ "terms": { "name": ["Guo", "Rong"] }}

curl -XGET 'localhost:9200/students/_search?pretty' -d '{

"query": {

"terms": {

"age": [25,24,23]
  }
  }
}'

range filters:用于在指定的范围内查找数值或时间

curl -XGET 'localhost:9200/students/_search?pretty' -d '{

"query": {

"range": {

"age": {

"gte": 20,

"lt": 30
  }
  }
  }
}'

boolean filter:

基于boolean的逻辑来合并多个filter子句;

must:其内部所有的子句条件必须同时匹配,即and;

must: {
"term": { "age": 25 }

"term": { "gender": "Female" }
}

must_not:其所有子句必须不匹配,即not

must_not: {

"term": { "age": 25 }
}

should:至少有一个子句匹配,即or

should: {

"term": { "age": 25 }

"term": { "gender": "Female" }
}

QUERY DSL:

match_all Query:

用于匹配所有文档,没有指定任何query,默认即为match_all query

curl -XGET 'localhost:9200/students/_search?pretty' -d '{

"query": { "match_all": {} }}'

match Query:

在几乎任何域上执行full-text或exact-value查询

如果执行full-text查询:首先对查询时的语句做分析;

{ "match": {"students": "Guo" }}

如果执行exact-value查询:搜索精确值;此时,建议使用过滤,而非查询

curl -XGET 'localhost:9200/students/_search?pretty' -d '{

"query": { "match": { "first_name": "Rong,Jing" } }}'

multi_match Query:

用于在多个域上执行相同的查询

curl -XGET 'localhost:9200/students/_search?pretty' -d '{

"query": {

"multi_match": {

"query": "Rong,Jing",

"fields": [ "last_name","first_name" ]
  }
  }
}'

合并filter和query:

{
"filterd": {

query: { "match": {"gender": "Female"} }

filter: { "term": {"age": 25}}

  }
}

ELK stack的另外两个组件:

L: logstash

K: Kibina

Logstash:

支持多数据获取机制,通过TCP/UDP协议、文件、syslog、windows EventLogs及STDIN等;获取到数据后,它支持对数据执行过

滤、修改等操作

JRuby语言开发的,必须运行在JVM上,agent/server模型

logstash的安装,先去官网下载软件包,logstash-1.5.6-1.noarch.rpm,官网就是elasticsearch的官网

yum -y install logstash-1.5.6-1.noarch.rpm

默认logstash的命令程序装在了这个目录下/opt/logstash/bin/,因此 vim /etc/profile.d/logstash.sh

export PATH=/opt/logstash/bin:$PATH

exec bash

默认的配置文件为/etc/logstash/conf.d/目录下所有以.conf结尾的文件,默认此目录下不会有任何文件

创建一个简单的配置文件: vim sample.conf

input {

stdin{}

}

output {

stdout{

codec => rubydebug
  }
}

其中codec => rubydebug是固定格式,整段代码的意思是从标准输入读数据,输出至标准输出

logstash -f /etc/logstash/conf.d/sample.conf --configtest 此命令可以测试语法是否正确

logstash -f /etc/logstash/conf.d/sample.conf 运行程序 接下来输入一个hello 就可以看到JSON格式显示的信息

{

"message" => "hello",

"@version" => "1",

"@timestamp" => "2016-07-20T07:57:19.458Z",

"host" => "centos7"

}

logstash的基本配置框架:

input {

...

}

filter {

...

}

output {

...

}

Logstash的工作流程:input | filter | output, 如无需对数据进行额外处理,filter可省略

四种类型的插件:

input, filter, codec, output

数据类型:

Array:[item1, item2,...]

Boolean:true, false

Bytes:

Codec:编码器

Hash:key => value

Number:数值

Password:

Path:文件系统路径;

String:字符串

字段引用:[]

条件判断:
==, !=, <, <=, >, >=
=~, !~
in, not in
and, or
()

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