Elasticsearch-搜索並獲取數據
在group中搜索elasticsearch
curl -XGET "localhost:9200/get-together/group/_search?\ > q=elasticsearch\ > &fields=name,location\ > &size=1\ > $pretty"
URL指出在何處進行查詢：在get-together索引的group類型中
URI參數給出了搜索的細節：發現包含“elasticsearch”的文檔，但是只返回排名靠前結果的name和location字段
1.在哪里搜索
可以告訴ES在特定的類型和特定索引中進行查詢，但是也可以在同一個索引的多個字段中搜索、在多個索引中搜索或是在所有的索引中搜索。
(1).在多個類型中搜索，使用逗號分隔的列表。如：同時在group和event類型中搜索
FengZhendeMacBook-Pro:bin FengZhen$ curl "localhost:9200/get-together/group,event/_search?q=elasticsearch&pretty"
(2).通過向索引URL的_search端點發送請求，可以在某個索引的多個類型中搜索
FengZhendeMacBook-Pro:bin FengZhen$ curl "localhost:9200/get-together/_search?q=elasticsearch&pretty"
(3).和類型類似，為了在多個索引中搜索，用逗號分隔它們
FengZhendeMacBook-Pro:bin FengZhen$ curl "localhost:9200/get-together,other_index/_search?q=elasticsearch&pretty"
如果事先沒有創建other-index，這個特定的請求將會失敗。為了忽略這種問題，可以像pretty旗標那樣添加ignore_unavailable旗標。
FengZhendeMacBook-Pro:bin FengZhen$ curl "localhost:9200/get-together,other_index/_search?q=elasticsearch&ignore_unavailable&pretty"
(4).在所有的索引中搜索，徹底省略索引的名稱
FengZhendeMacBook-Pro:bin FengZhen$ curl "localhost:9200/_search?q=elasticsearch&ignore_unavailable&pretty"
如果需要在所有索引內搜索，也可以使用名為_all的占位符作為索引的名稱。當需要在全部索引中的同一個單獨類型中進行搜索時，這一點就派上用場了，如
FengZhendeMacBook-Pro:bin FengZhen$ curl "localhost:9200/_all/event/_search?q=elasticsearch&ignore_unavailable&pretty"
2.回復的內容
除了和搜索條件匹配的文檔，搜索答復還包含其他有價值的信息，用於檢驗搜索的性能或結果的相關性。
FengZhendeMacBook-Pro:bin FengZhen$ curl "localhost:9200/get-together/group/_search?q=Test&ignore_unavailable&pretty"
{ "took": 24, "timed_out": false, "_shards": { "total": 5, "successful": 5, "failed": 0 }, "hits": { "total": 1, "max_score": 0.15342641, "hits": [{ "_index": "get-together", "_type": "group", "_id": "1", "_score": 0.15342641, "_source": { "name": "ES Test", "organizer": "Feng" } }] } }
解析返回結果
"took" : 24,
"timed_out" : false,
請求耗時多久，以及它是否超時
"total" : 5,
"successful" : 5,
"failed" : 0
查詢了多少分片
"total" : 1,
"max_score" : 0.15342641,
"hits" : [ {
所有匹配文檔的統計數據
"hits" : [ {
"_index" : "get-together",
"_type" : "group",
"_id" : "1",
"_score" : 0.15342641,
"_source" : {
"name" : "ES Test",
"organizer" : "Feng"
}
} ]
結果數組
(1)時間
"took" : 24, "timed_out" : false,
其中took字段告訴ES花了多久處理請求，時間單位是毫秒，而time_out字段表示搜索請求是否超時。默認情況下，搜索永遠不會超時，但是可以通過timeout參數來設定限制。如：設置3秒超時
FengZhendeMacBook-Pro:bin FengZhen$ curl "localhost:9200/get-together/group/_search?q=Test&ignore_unavailable&pretty&timeout=3s"
如果搜索超時了，timed_out字段的值就是true，而且只能獲得超時前所收集的結果
(2).分片
"_shards" : { "total" : 5, "successful" : 5, "failed" : 0 },
在一個擁有5份分片的索引中搜索，所有的分片都有返回，所以成功（successful）的值是5，而失敗（failed）的值是0.
當一個節點宕機而且一份分片無法回復搜索請求時，ES提供正常分片中的結果，並在failed字段中報告不可搜索的分片數量。
(3).命中統計數據
回復的最后一項組成元素是hits，它包含了匹配文檔的數組。在數組之前，包含了幾項統計信息
"total" : 1, "max_score" : 0.15342641,
將看到匹配文檔的總數，而且通過max_score會看到這些匹配文檔的最高得分
搜索返回的文檔得分，是該文檔和給定搜索條件的相關性衡量。得分默認是通過TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）算法進行計算的。詞頻意味着對於搜索的每個詞條，其在某篇文檔中出現的次數越多則該文檔的得分就越高。逆文檔頻率意味着，如果該詞條在整個文檔集合中出現在越少的文檔中則該文檔得分越高，原因是我們會認為詞條和這篇文檔的相關度更高。如果詞條經常在其它文檔中出現，他可能是一個常見詞，相關性更低。
文檔的總數和回復中的文檔數量可能不匹配，因為ES默認返回10篇文檔，可以使用size參數來修改返回的結果數量。
(4)結果文檔
"hits": [{ "_index": "get-together", "_type": "group", "_id": "1", "_score": 0.15342641, "_source": { "name": "ES Test", "organizer": "Feng" } }]
展示了每個匹配文檔所屬的索引和類型、它的ID和它的得分，若在查詢時沒有通過fields指定查詢的字段，則會展示_source字段。和_all一樣，_source是一個特殊的字段，ES默認在其中存儲原始的JSON文檔。
指定fields的查詢：
curl "localhost:9200/get-together/group/_search?q=Test&fields=name,location&ignore_unavailable&pretty"
"hits": [{ "_index": "get-together", "_type": "group", "_id": "1", "_score": 0.15342641, "fields": { "name": ["ES Test"] } }]
3.如何搜索
ES允許使用JSON格式指定所有的搜索條件。當搜索變得越來越復雜的時候，JSON更容易讀寫，並且提供了更多的功能。
FengZhendeMacBook - Pro: bin FengZhen$ curl 'localhost:9200/get-together/group/_search?pretty' - d '{ "query": { "query_string": { "query": "Test" } } }'
運行一個類型為query_string的查詢，字符串內容是Test
(1).設置查詢的字符串選項
ES默認查詢_all字段。如果想在分組的名稱里查詢，需要指定：
“default_field”:”name”
同樣，ES默認返回匹配了任一指定關鍵詞的文檔（默認的操作符是OR）。如果希望匹配所有的關鍵詞，需要指定：
“default_operator”:”AND”
修改后的查詢：
FengZhendeMacBook - Pro: bin FengZhen$ curl 'localhost:9200/get-together/group/_search?pretty' - d '{ "query": { "query_string": { "query": "ES san francisco", “default_field”: ”name”, “default_operator”: ”AND” } } }'
獲取同樣結果的另一種方法是查詢字符串中指定字段和操作符
“query”:”name:ES AND name:san AND name:francisco”
(2).選擇合適的查詢類型
如果在name字段中查找“Test”一個詞，term查詢可能更快捷、更直接
FengZhendeMacBook - Pro: bin FengZhen$ curl 'localhost:9200/get-together/group/_search?pretty' - d '{ "query": { "term": { "name": "Test" } } }'
(3).使用過濾器
如果對得分不感興趣，可以使用過濾查詢來替代。過濾只關心一條結果是否匹配搜索條件，因此，對比相應的查詢，過濾查詢更為快速而且更容易緩存。
FengZhendeMacBook - Pro: bin FengZhen$ curl 'localhost:9200/get-together/group/_search?pretty' - d '{ "query": {“ filtered”: {“ filter”: { "term": { "name": "Test" } } } } }'
返回的結果和同樣詞條的查詢相同，但是結果沒有根據得分來排序（因為所有的結果得分都是1.0）
(4).應用聚集
除了查詢和過濾，還可以通過聚集進行各種統計。詞條聚集（terms aggregation）。這會展示指定字段中出現的每個詞的計數器。
curl 'localhost:9200/get-together/group/_search?pretty' - d '{ "aggregations": { "organizers": { "terms": { "field": "organizer" } } } }'
聚集解釋：給我一個名為organizers的聚集，類型是terms，並且查找organizers字段
{ "took": 25, "timed_out": false, "_shards": { "total": 5, "successful": 5, "failed": 0 }, "hits": { "total": 2, "max_score": 1.0, "hits": [{ "_index": "get-together", "_type": "group", "_id": "2", "_score": 1.0, "_source": { "name": "Din", "organizer": "DinDin" } }, { "_index": "get-together", "_type": "group", "_id": "1", "_score": 1.0, "_source": { "name": "ES Test", "organizer": "Feng" } }] }, "aggregations": { "organizers": { "doc_count_error_upper_bound": 0, "sum_other_doc_count": 0, "buckets": [{ "key": "dindin", "doc_count": 1 }, { "key": "feng", "doc_count": 1 }] } } }
結果表示，”feng”出現了1次，”dindin”出現了一次。
4.通過ID獲取文檔
為了獲取一個具體的文檔，必須要知道它所屬的索引和類型，以及它的ID。
FengZhendeMacBook - Pro: nacos FengZhen$ curl 'localhost:9200/get-together/group/1?pretty' { "_index": "get-together", "_type": "group", "_id": "1", "_version": 1, "found": true, "_source": { "name": "ES Test", "organizer": "Feng" } }
回復包括所指定的索引、類型和ID。如果文檔存在，會發現found字段的值是true，此外還有其版本和源。如果文檔不存在，found為false。
通過ID獲得的文檔要比搜索更快，所消耗的資源成本也更低。這也是實時完成的：只要一個索引操作完成了，新的文檔就可以通過GET API獲取。相比之下，搜索時近實時的，因為它們需要等待默認情況下每秒進行一次的刷新操作。