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Elasticsearch是一个使用JAVA开发，基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎。
直接下载ZIP压缩包并解压，通过/bin/elasticsearch.in.bat脚本启动
配置config/elasticsearch.yml
安装IK中文分词器IKAnalyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。GitHub地址
mvn clean packageindex.analysis.analyzer.ik.type : "ik"
默认的分词器
curl GET http://localhost:9200/_analyze?text=我是中国人&pretty
结果
HTTP/1.1 200 OK
{
"tokens" : [ {
"token" : "我",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 1,
"type" : "<ideographic>",
"position" : 0
}, {
"token" : "是",
"start_offset" : 1,
"end_offset" : 2,
"type" : "<ideographic>",
"position" : 1
}, {
"token" : "中",
"start_offset" : 2,
"end_offset" : 3,
"type" : "<ideographic>",
"position" : 2
}, {
"token" : "国",
"start_offset" : 3,
"end_offset" : 4,
"type" : "<ideographic>",
"position" : 3
}, {
"token" : "人",
"start_offset" : 4,
"end_offset" : 5,
"type" : "<ideographic>",
"position" : 4
} ]
}
</ideographic></ideographic></ideographic></ideographic></ideographic>
使用ik分词器
curl GET http://localhost:9200/_analyze?analyzer=ik&text=我是中国人&pretty
结果
HTTP/1.1 200 OK
{
"tokens" : [ {
"token" : "我",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 1,
"type" : "CN_CHAR",
"position" : 0
}, {
"token" : "中国人",
"start_offset" : 2,
"end_offset" : 5,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 1
}, {
"token" : "中国",
"start_offset" : 2,
"end_offset" : 4,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 2
}, {
"token" : "国人",
"start_offset" : 3,
"end_offset" : 5,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 3
} ]
}
PUT http://host:port/my_index
{
"settings": {
"analysis": {
"char_filter": {
"&_to_and": {
"type": "mapping",
"mappings": ["&=> and "]
}
},
"filter": {
"my_stopwords": {
"type": "stop",
"stopwords": ["the","a"]
}
},
"analyzer": {
"my_analyzer": {
"type": "custom",
"char_filter": ["html_strip", "&_to_and"],
"tokenizer": "standard",
"filter": [ "lowercase","my_stopwords"]
}
}
}
}
}
创建索引
我们可以简单的通过添加一个文档的方式创建一个索引。这个索引使用默认设置，新的属性通过动态映射添加到分类中。
禁用默认创建索引
# config/elasticsearch.yml action.auto_create_index: false
我们可以对创建索引的过程进行更多的控制
GET http://host/port/_index
{
"settings": {
"number_of_shards" : 1,
"number_of_replicas" : 0,
"analysis" : {
"analyzer" : {
"stem" : {
"tokenizer" : "standard",
"filter" : ["standard", "lowercase", "stop", "porter_stem"]
}
}
}
},
"mappings": {
" _default_ ":{
},
"my_type_blog": {
"_id" : {
"path": "doc_id"
},
"_source": {
"enabled": false
},
"_all": {
"enabled": false
},
"include_in_all": false,
"dynamic" : false ,
"date_detection" : false,
"dynamic_templates" : {
"str" : {
"match": "*_str",
"match_mapping_type": "string",
"mapping": {
"type": "string",
"analyzer": "spanish"
}
},
"number" : {
"match": "*",
"match_mapping_type": "string",
"mapping": {
"type": "string",
"analyzer": "english"
}
}
},
"properties"{
"title": {
"type" : "long",
"index" : "not_analyzed",
"analyzer" : "",
"include_in_all": true
}
}
}
}
DELETE http://host/port/my_index DELETE /my_index_one,my_index_two DELETE /index_* DELETE /_all索引别名(alias)
创建索引my_index_v1，使用别名my_index指向它
PUT http://host/prot/my_index_v1 PUT http://host/prot/my_index_v1/_alias/my_index检测索引
检测my_index指向那些索引
GET http://host/prot/*/_alias/my_index
检测my_index_v1被那些别名指着。
GET http://host/prot/my_index_v1/_alias/*aliases从新索引中添加别名的同时从旧索引中删除它
POST http://host/prot/_aliases
{
"actions": [
{ "remove": { "index": "my_index_v1", "alias": "my_index" }},
{ "add": { "index": "my_index_v2", "alias": "my_index" }}
]
}
修改复制分片PUT http://host/port/my_index/_settings
{
"number_of_replicas": 1
}
GET http://host:port/sina/_mapping/bolg
Es对核心数据类型(strings, numbers, booleans及dates)以不同的方式进行索引，但更大的区别在于确切值(exact values)(比如 string 类型)及全文文本(full text)之间
分析器分析器是三个顺序执行的组件的结合（字符过滤器，分词器，标记过滤器）。
默认字符过滤器
默认分词器
默认标记过滤器
{
"mappings": {
"bolg": {
"properties": {
"title": {
"type": "string",
"index": "analyzed"
}
}
}
}
}
{
"mappings": {
"bolg": {
"properties": {
"title": {
"type": "string",
"index":"analyzed",
"analyzer": "my_ik_test"
}
}
}
}
}
默认的，ES使用standard分析器，但是你可以通过analyzer指定一个分析器
内建分析器sina索引下存在两种类型中文博客和英文博客，两种类型都有title字段，但是中文博客的title字段使用中文的分析器，英文博客的title字段使用英文分词器。我们在两种类型中搜索title字段，ES会采用第一个被找到的title字段使用的分析器，这对于这个字段的文档来说是正确的，但对另一个来说却是错误的。
一种解决方案是在查询时指定字段类型GET http://host/port/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "The quick brown fox",
"fields": [ "blog_en.title", "blog_es.title" ]
}
}
}
还有一种冲突是统一索引下不同类型的同名字段存储不同类型的数据，
?类型: user
{ "login": "john_smith" }
?类型: event
{ "login": "2014-06-01" }
假如我们试图排序event.login字段，可能会有预想不到的结果或者以失败告终。为了保证你不会遇到这些冲突，建议在同一个索引的每一个类型中，确保用同样的方式映射同名的字段
更新映射更新映射指的是为新增字段添加映射
注意：已经存在的类型映射是不能修改的。果你改变了已有字段映射，那已经被索引的数据将错误并且不能被正确的搜索到。
测试分词结果GET http://host:port/_analyze?text=王祖国&pretty
GET http://host:port/_analyze?analyzer=ik&text=王祖国&pretty其他字段数据类型
除了之前提到的简单的标量类型，JSON还有 null 值，数组和对象，所有这些ES都支持。
对于数组ES将使用第一个值的类型来确定这个新字段的类型，所以数组中所有值必须为同一类型
空字段这四个字段将被识别为空字段而不被索引
"empty_string": "", "null_value": null, "empty_array": [], "array_with_null_value": [ null ]多层对象索引
{
"mappings": {
"bolg": {
"properties": {
"title": {
"type": "string",
"index":"analyzed",
"analyzer": "my_ik_test"
},
"user": {
"name" : {
"type": "string"
},
"age" : {
"type": "long"
}
}
}
}
}
}
RESTful方式创建
POST http://host:port/sina/blog/1
{
"title" : "中国式大片",
"author" : "王钢蛋",
"classification" : ['中国','影视','时评'],
"content" : "今年暑期档，《变形金刚4》在中国内地狂揽3.15亿美元票房，打破其在美国本土2.3亿美元的纪录，使中国成为该片全球最高票房收获地。紧接着，《敢死队3》《猩球崛起2：黎明之战》《不惧风暴》以及最近的《银河护卫队》等美国大片纷至沓来，让观众目不暇接。面对中国越来越庞大的市场和消费能力，近几年好莱坞制片方们纷纷将中国作为市场开拓的重点，为了讨好中国观众而各显其能。2016年，预计将有《蝙蝠侠大战超人》《美国队长3》《超凡蜘蛛侠3》《变形金刚5》《X战警：天启》等登陆中国市场。毫不夸张地说，好莱坞的“超级英雄们”简直是组团来中国“抢钱”。而这一年，根据WTO协议，内地电影市场将向好莱坞全面开放。喊了很多年，狼似乎真的要来了，中国电影，尤其是代表着中国电影工业发展最高水平的“中国式大片”应该如何应对。",
"releaseTime":"2016-04-24"
}
| 名字 | 说明 |
|---|---|
| sina | 索引名 |
| blog | 类型名 |
| 1 | 这个员工的ID（如果不指定，ES会自动生成一个ID。） |
JAVA 客户端方式创建
// 创建客户端
Client client = TransportClient.builder().build()
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(host), port));
String [] classification = {"中国","影视","时评"};
XContentBuilder json = jsonBuilder().startObject()
.field("title", "中国式大片")
.field("author","王钢蛋")
.field("classification",classification)
.field("content","今年暑期档，《变形金刚4》在中国内地狂揽3.15亿美元票房，打破其在美国本土2.3亿美元的纪录，使中国成为该片全球最高票房收获地。紧接着，《敢死队3》《猩球崛起2：黎明之战》《不惧风暴》以及最近的《银河护卫队》等美国大片纷至沓来，让观众目不暇接。面对中国越来越庞大的市场和消费能力，近几年好莱坞制片方们纷纷将中国作为市场开拓的重点，为了讨好中国观众而各显其能。2016年，预计将有《蝙蝠侠大战超人》《美国队长3》《超凡蜘蛛侠3》《变形金刚5》《X战警：天启》等登陆中国市场。毫不夸张地说，好莱坞的“超级英雄们”简直是组团来中国“抢钱”。而这一年，根据WTO协议，内地电影市场将向好莱坞全面开放。喊了很多年，狼似乎真的要来了，中国电影，尤其是代表着中国电影工业发展最高水平的“中国式大片”应该如何应对。")
.field("releaseTime",new Date())
.endObject();
IndexResponse response = client.prepareIndex("sina", "bog","1").setSource(json).get();
RESTful方式检索
GET http://host:port/sina/blog/1
JAVA 客户端方式检索
// 创建客户端
Client client = TransportClient.builder().build()
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(host), port));
etResponse prepareGet = client.prepareGet("sina", "blog", "1").get();
RESTful方式删除
DELETE http://host:port/sina/blog/1
JAVA 客户端方式删除
// 创建客户端
Client client = TransportClient.builder().build()
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(host), port));
DeleteResponse deleteResponse = client.prepareDelete("sina", "bog", "1").get();
ES更新的过程
RESTful方式修改
POST http://host:port/sina/blog/1/_update
{
"doc" :{
"releaseTime":"2016-05-29"
}
}
JAVA 客户端方式修改
// 创建客户端
Client client = TransportClient.builder().build()
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(host), port));
UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("sina", "blog", "1");
updateRequest.doc(jsonBuilder().startObject()
.field("releaseTime","2016-05-29")
.endObject());
UpdateResponse updateResponse = client.update(request).get();
文档存在执行更新操作，文档不存在执行其他操作（比如创建）
RESTful方式更新有可能不存在的文档
POST /website/pageviews/1/_update
{
"doc" : {
"releaseTime":"2016-05-29"
},
"upsert": {
"title" : "中国式大片",
"author" : "王钢蛋"
}
}
JAVA 客户端方式更新有可能不存在的文档
Client client = TransportClient.builder().build()
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(host), port));
IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("twitter", "tweet", "1");
indexRequest.source(jsonBuilder().startObject()
.field("title", "中国式大片")
.field("author", "王钢蛋")
.endObject());
UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("twitter", "tweet", "1");
updateRequest.doc(jsonBuilder().startObject()
.field("releaseTime", "2016-05-29")
.endObject()).upsert(indexRequest);
Client client = TransportClientApiTest.transportClient();
UpdateResponse updateResponse = client.update(updateRequest).get();
RESTful方式
GET http://host/prot/_search
JAVA 客户端
Client client = TransportClient.builder().build() .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(host), port)); SearchResponse response = client.prepareSearch().execute().actionGet();
响应说明
| 名字 | 说明 |
|---|---|
| hits | 响应中最重要的部分是 hits ，它包含了 total 字段来表示匹配到的文档总数， hits 数组还包含了匹配到的前10条数据。 |
| took | 告诉我们整个搜索请求花费的毫秒数。 |
| _shards | _shards 节点告诉我们参与查询的分片数（ total 字段），有多少是成功的（ successful 字段），有多少的是失败的（ failed 字段）。 |
| time_out | 告诉我们查询超时与否 |
RESTful方式
GET http://host/prot/sina,netease/bog,news/_search GET http://host/prot/s*,n*/bog,news/_search GET http://host/prot/_all/bog,news/_search
JAVA 客户端
Client client = TransportClient.builder().build()
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(host), port));
SearchResponse response = client.prepareSearch("sina", "netease")
.setTypes("bog", "news")
.actionGet();
RESTful方式
GET http://host/prot/_search?size=10&form=0
JAVA 客户端
Client client = TransportClient.builder().build() .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(host), port)); SearchResponse response = client.prepareSearch() .setFrom(0).setSize(10) .execute().actionGet();
size每页显示的数量，当前页起始位置
注意：应该当心分页太深或者一次请求太多的结果。结果在返回前会被排序，在分布式系统中，排序结果的花费随着分页的深入而成倍增长。假设我们请求第1000页——结果10001到10010。每个分片都必须产生顶端的10010个结果。然后请求节点排序这50050个结果并丢弃50040个！这也是为什么网络搜索引擎中任何语句不能返回多于1000个结果的原因。
当你索引一个文档，ES把所有字符串字段值连接起来放在一个大字符串中，它被索引为一个特殊的字段 _all 。
查询字符串在其他字段被定以前使用 _all 字段搜索
注意： _all 字段对于开始一个新应用时是一个有用的特性。之后，如果你定义字段来代替 _all 字段，你的搜索结果将更加可控。当 _all 字段不再使用，你可以停用它。
RESTful方式
GET http://host/prot/_search
{
"query": {
"match": {
"author": "王钢蛋"
}
}
}
JAVA 客户端
Client client = TransportClient.builder().build()
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(host), port));
SearchResponse response = client.prepareSearch()
.setQuery(QueryBuilders.matchQuery("author", "王钢蛋"))
.execute().actionGet();
合并查询
RESTful方式
GET http://host/prot/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"match": {
"author": "王钢蛋"
}
},
"should": {
"match": {
"content": "变形金刚4"
}
}
}
}
}
JAVA 客户端
Client client = TransportClient.builder().build()
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(host), port));
String[] classification = {"美国"};
SearchResponse response = client.prepareSearch().setQuery(QueryBuilders.boolQuery()
.must(QueryBuilders.matchQuery("author","王钢蛋"))
.mustNot(QueryBuilders.matchQuery("classification",classification))
.should(QueryBuilders.matchQuery("content", "变形金刚4")))
.get();
过滤
RESTful方式
GET http://host/prot/_search
{
"query": {
"filtered": {
"filter": {
"range": {
"releaseTime": {
"gte": "2016-04-01",
"lt": "2016-05-01"
}
}
}
}
}
}
JAVA 客户端
Client client = TransportClient.builder().build()
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(host), port));
SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch()
.setPostFilter(QueryBuilders.rangeQuery("releaseTime").from("2016-04-01").to("2016-05-01"))
.get();
查询和过滤混合
RESTful方式
GET http://host/prot/_search
{
"query": {
"filtered": {
"filter": {
"range": {
"releaseTime": {
"gte": "2016-04-01",
"lt": "2016-05-01"
}
}
},
"query": {
"bool": {
"must": {
"match": {
"author": "王钢蛋"
}
},
"should": {
"match": {
"content": "变形金刚4"
}
}
}
}
}
}
}
JAVA 客户端
Client client = TransportClient.builder().build()
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(host), port));
SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch()
.setQuery(QueryBuilders.boolQuery()
.must(QueryBuilders.matchQuery("author", "王钢蛋"))
.should(QueryBuilders.matchQuery("content", "变形金刚4")))
.setPostFilter(QueryBuilders.rangeQuery("releaseTime").from("2016-04-01").to("2016-05-01"))
.get();
一条查询语句会计算每个文档与查询语句的相关性，会给出一个相关性评分 _score ，并且 按照相关性对匹配到的文档进行排序。 这种评分方式非常适用于一个没有完全配置结果的全文本搜索。
查询与过滤使用原则上来说做全文本搜索或其他需要进行相关性评分的时候使用查询语句，剩下的全部用过滤语句
重要的过滤语句过滤的可选值
对于文本term和terms是包含操作，而不是相等操作。实际上他是使用你的查询字符串去字段的倒排索引中查询，这意味着我们使用“王钢蛋”作为查询条件查询author字段是查不出结果的。默认分词器将author字段的值“王钢蛋”分成，“王”、“钢”、“蛋”的倒排索引。如果你需要使用准确值来查找文本，可以采用将字段设置为not_analyzed。(或者通过过短句查询)
range日期范围操作除支持正常日期之外还支持日期数学操作符，例如now-1h表示当前时间之前的一小时，2014-01-01 00:00:00||+1M表示2014年1月1号加一个月。now-1h/d 表示到取整到昨夜凌晨日期格式手册
过滤器缓存不会被缓存的过滤器
过滤器的顺序：更详细的过滤条件应该被放置在其他过滤器之前，以便更早的排除更多的文档。缓存的过滤器非常快，所以它们需要被放在不能缓存的过滤器之前。
使用了缓存的过滤器的性能（且不用计算关联性）要比查询快，所以我们应该尽量多的使用过滤器。与关系数据库中尽量多使用索引列同理。
重要的查询语句查询的可选值
如果bool查询下没有must子句，那至少应该有一个should子句。但是如果有must子句，那么没有should子句也可以进行查询。
注意如果用match查询一个全文本字段，它会在真正查询之前用分析器先分析一下 match 查询字符
如果用match查询一个确切值，在遇到数字，日期，布尔值或者not_analyzed的字符串时，它将为你搜索你给定的值
做精确匹配搜索时，你最好用过滤语句，因为过滤语句可以缓存数据
查询语句可以变得非常复杂，特别是与不同的分析器和字段映射相结合后，就会有些难度。
validate API可以验证一条查询语句是否合法。
RESTful方式
GET http://host/prot/_validate/query?explain
{
"query": {
"tweet" : {
"match" : "really powerful"
}
}
}
JAVA 客户端
Client client = TransportClient.builder().build()
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(host), port));
ValidateQueryResponse valResponse = new ValidateQueryRequestBuilder(client, ValidateQueryAction.INSTANCE)
.setQuery(QueryBuilders.matchQuery("User", "Jon snow"))
.setExplain(true)
.get();
for (QueryExplanation qe : valResponse.getQueryExplanation()) {
System.out.println(String.format("索引:%s", qe.getIndex()));
System.out.println(String.format("解释:%s", qe.getExplanation()));
System.out.println(String.format("错误信息：%s", qe.getError()));
}
一旦提到相关度和分析，指的都是查询(queries)而非过滤器(filters)
文本查询的分类下面的查询的title和author的权重是一样的（1/2）
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"match": {
"title": "War and Peace"
}
},
{
"match": {
"author": "Leo Tolstoy"
}
}
]
}
}
}
下面的查询中title、author、translator的权重是一样的（1/3）
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"match": {
"title": "War and Peace"
}
},
{
"match": {
"author": "Leo Tolstoy"
}
},
{
"bool": {
"should": [
{
"match": {
"translator": "Constance Garnett"
}
},
{
"match": {
"translator": "Louise Maude"
}
}
]
}
}
]
}
}
}
下面的查询中title、author、translator、translator的权重是一样的（1/4）
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"match": {
"title": "War and Peace"
}
},
{
"match": {
"author": "Leo Tolstoy"
}
},
{
"match": {
"translator": "Constance Garnett"
}
},
{
"match": {
"translator": "Louise Maude"
}
}
]
}
}
}
通过boost提高字段权重，下面的查询中author字段最重要
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"match": {
"title": "War and Peace",
"boost": 1
}
},
{
"match": {
"author": "Leo Tolstoy",
"boost": 2
}
}
]
}
}
}
RESTful方式
GET http://host/prot/_mget
{
"docs" : [
{
"_index" : "sina",
"_type" : "blog",
"_id" : 2
},
{
"_index" : "netease",
"_type" : "blog",
"_id" : 1,
"_source": "views"
}
]
}
JAVA 客户端方式
Client client = TransportClient.builder().build()
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(host), port));
MultiGetResponse multiGetItemResponses = client.prepareMultiGet()
.add("sina", "blog", "1")
.add("netease", "blog", "1")
.get();
for (MultiGetItemResponse itemResponse : multiGetItemResponses) {
if (itemResponse.isFailed()) {// 是否是失败的
break;
}
GetResponse response = itemResponse.getResponse();
if (response.isExists()) {// 检查文件是否存在
String json = response.getSourceAsString();//访问_source字段
System.out.println(json);
}
}
RESTful方式
POST http://host/prot/_bulk
{ action: { metadata }}\n
{ request body }\n
bulk的格式比较特殊，每行必须以"\n"符号结尾，包括最后一行。
action是行为，request body是请求体，删除操作不需要请求体。
行为(action)必须是以下几种
| 行为 | 解释 |
|---|---|
| create | 当文档不存在时创建之。详见《创建文档》 |
| index | 创建新文档或替换已有文档。见《索引文档》和《更新文档》 |
| update | 局部更新文档。见《局部更新》 |
| delete | 删除一个文档。见《删除文档》 |
JAVA 客户端方式
Client client = TransportClient.builder().build()
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(host), port));
BulkRequestBuilder bulkRequest = client.prepareBulk();
String [] classification = {"中国","影视","时评"};
bulkRequest.add(client.prepareIndex("sina", "bolg", "1")
.setSource(jsonBuilder()
.startObject()
.field("title", "中国式大片")
.field("author","王钢蛋")
.field("classification",classification)
.field("content","今年暑期档，《变形金刚4》在中国内地狂揽3.15亿美元票房，打破其在美国本土2.3亿美元的纪录，使中国成为该片全球最高票房收获地。紧接着，《敢死队3》《猩球崛起2：黎明之战》《不惧风暴》以及最近的《银河护卫队》等美国大片纷至沓来，让观众目不暇接。面对中国越来越庞大的市场和消费能力，近几年好莱坞制片方们纷纷将中国作为市场开拓的重点，为了讨好中国观众而各显其能。2016年，预计将有《蝙蝠侠大战超人》《美国队长3》《超凡蜘蛛侠3》《变形金刚5》《X战警：天启》等登陆中国市场。毫不夸张地说，好莱坞的“超级英雄们”简直是组团来中国“抢钱”。而这一年，根据WTO协议，内地电影市场将向好莱坞全面开放。喊了很多年，狼似乎真的要来了，中国电影，尤其是代表着中国电影工业发展最高水平的“中国式大片”应该如何应对。")
.field("releaseTime",new Date())
.field("User","Jon snow")
.endObject()
)
);
bulkRequest.add(client.prepareDelete("sina", "bolg", "2"));
BulkResponse bulkResponse = bulkRequest.get();
for (BulkItemResponse response : bulkResponse.getItems()) {
String _index = response.getIndex();
String _type = response.getType();
String _id = response.getId();
long _version = response.getVersion();
System.out.println(String.format("_index:%s,_type:%s,_id:%s,_version:%s",
_index,_type,_id,_version));
}
最小值
Client client = TransportClient.builder().build()
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(host), port));
MetricsAggregationBuilder<?> minAggregation = AggregationBuilders.min("minAge").field("age");
SearchResponse sr = client.prepareSearch()
.setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery())
.addAggregation(minAggregation);
最大值
Client client = TransportClient.builder().build()
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(host), port));
MetricsAggregationBuilder<?> maxAggregation = AggregationBuilders.max("maxAge").field("age");
SearchResponse sr = client.prepareSearch()
.setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery())
.addAggregation(maxAggregation);
和
Client client = TransportClient.builder().build()
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(host), port));
MetricsAggregationBuilder<?> sumAggregation = AggregationBuilders.sum("sumAge").field("age");
SearchResponse sr = client.prepareSearch()
.setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery())
.addAggregation(sumAggregation);
平均值
Client client = TransportClient.builder().build()
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(host), port));
MetricsAggregationBuilder<?> avgAggregation = AggregationBuilders.avg("avgAge").field("age");
SearchResponse sr = client.prepareSearch()
.setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery())
.addAggregation(avgAggregation);
统计(最小值,最大值,和，平均值，次数)
Client client = TransportClient.builder().build()
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(host), port));
MetricsAggregationBuilder<?> statsAggregation = AggregationBuilders.stats("statsAge").field("age");
SearchResponse sr = client.prepareSearch()
.setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery())
.addAggregation(statsAggregation);
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