Elasticsearch(二)kibana数据检索

- 日理万妓 2023-10-15 15:36 62阅读 0赞

## Elasticsearch(二)kibana数据检索 ##

### 1.简述 ###

有了数据学习使用kibana调用api检索数据，熟练kibana操作后再进一步使用spring data。

*  `term`用于keyword类型数据**精准查询**，类似mysql
 *  `match` 用于text类型数据**分词查询**，倒排索引

**首先针对keyword文本类型查询学习，类似于Mysql对字段的查询。**

文档内容格式参考

{
        
      "_index" : "zb_notice",
      "_type" : "_doc",
      "_id" : "4451224572914342308301065",
      "_score" : 1.0,
      "_source" : {
        
        "_class" : "NoticeEntity",
        "id" : "111",
        "url" : "https://xxxxxx/purchaseNotice/view/111?",
        "owner" : "河管养所",
        "procurementName" : "工程建筑",
        "procurementNameText" : "应急抢险配套工程建筑",
        "intermediaryServiceMatters" : "无（属于非行政管理的中介服务项目采购）",
        "investmentApprovalProject" : "是",
        "code" : "789456",
        "scale" : 3.167183E8,
        "scaleText" : "投资额（￥316,718,300.00元）",
        "area" : "",
        "requiredServices" : "工程建筑",
        "typeCodes" : [
          "021"
        ],
        "context" : "是一座具有灌溉 、供水 、排洪 、交通和挡潮蓄淡等多功能的大（2）型水闸工程，承担黄冈河下游 8.65 万亩农田的灌溉任务并",
        "timeLimit" : "具体时限以合同条款约定为准。",
        "amount" : 0.0,
        "amountText" : "暂不做评估与测算",
        "amountDescription" : "",
        "selectIntermediaryType" : "直接选取",
        "isChooseIntermediary" : "否",
        "isAvoidance" : "否",
        "endTime" : "2023-09-04 09:30:00",
        "startTime" : "2023-08-31",
        "files" : [
          {
        
            "fileName" : "东溪水闸初设批复(1).pdf",
            "url" : "/aa/bb/file/downloadfile/PjAttachment/123456"
          }
        ]
      }
    }

### 2.基础概念 ###

*  **结构化搜索**是指对结构化的数据进行搜索。比如日期、时间和数字都是结构化的，它们有精确的格式，我们可以对这些格式进行逻辑操作。比较常见的操作包括比较数字或时间的范围、判定两个值的大小、前缀匹配等。
 *  **打分**在结构化查询中会影响数据排序，我们得到的结果只有“是”或“否”两个值，可以根据场景需要，决定结构化搜索是否需要打分，但通常我们是不需要打分的。

**term-条件查询**，Elasticsearch 中的结构化搜索，即面向数值、日期、时间、布尔等类型数据的搜索，这些数据类型格式精确，通常使用基于词项的term精确匹配或者prefix前缀匹配。

##### 1.term查询 #####

*  term查询是完全匹配
 *  term查询不会再进行分词，而是直接去分词库进行完全匹配查询；

##### 2.terms 特点 #####

*  查询某个字段里含有多个关键词的文档
 *  相对于term来，terms是在针对一个字段包含多个值的时候使用
 *  通俗来说就是term查询一次可以匹配一个条件，terms一个可以匹配多个条件；

### 3.数据类型查询 ###

#### 1.字符串检索 ####

**需要注意的是term查询的字段必须带上keyword，不然查询为空！**

GET zb_notice/_search
    {
        "query": {
            "term": {
                "procurementName.keyword": "城南实验中学校园消防管道修缮工程项目工程监理"
            }
        }
    }

“procurementName.keyword”中的“keyword”不是关键字，而是Elasticsearch在插入文档的时候，自动为“procurementName”生成的子字段，名字是“keyword”。

#### 2.数字/金额 ####

现在我们想要做的是查找具有某个价格的所有产品，假设我们要获取价格是20元的商品，我们可以使用 term 查询，如下

GET zb_notice/_search
    {
      "query": {
        "constant_score": {
          "filter": {
            "term": {
              "amount": 107000.4
            }
          }
        }
      }
    }

通常查找一个精确值的时候，我们不希望对查询进行评分计算。只希望对文档进行包括或排除的计算，所以我们会使用 constant\_score 查询以非评分模式来执行 term 查询并以1.0作为统一评分。

最终组合的结果是一个 constant\_score 查询，它包含一个 term 查询：

GET products/_search
    {
        
      "query": {
        
        "constant_score": {
        
          "filter": {
        
            "term": {
        
              "price": 20
            }
          }
        }
      }
    }

对于数字，一般还有范围查询

GET zb_notice/_search
    {
      "query": {
        "constant_score": {
          "filter": {
            "range": {
              "amount": {
                "gte": 100000,
                "lte": 220000
              }
            }
          }
        }
      }
    }

range 支持的选项

gt：大于（greater than）
    
    gte：大于等于（greater than or equal）
    
    lt:：小于（less than）
    
    lte：小于等于（less than or equal）
    
    eq：等于（equal）
    
    neq：不等于

#### 4.时间类型 ####

比较通用的是时间范围查询

*  范围时间查询

POST zb_notice/_search
    {
      "query": {
        "constant_score": {
          "filter": {
            "range": {
              "startTime": {
                "gte": "2023-08-25",
                "lte": "2023-08-30"
              }
            }
          }
        }
      }
    }

*  时间查询

POST zb_notice/_search
    {
      "query": {
        "constant_score": {
          "filter": {
            "range": {
              "startTime": {
                "gte": "2023-08-25"
              }
            }
          }
        }
      }
    }

#### 5.列表类型 ####

当数据结构是一个列表

//多值查询
    GET zb_notice/_search
    {
      "query": {
        "terms": {
          "typeCodes": ["021", "022", "023"]
        }
      }
    }

#### 6.页数量设置 ####

当测试查询数据时，发现数据可能有100条，但是ES默认返回只有10条，可以设置size查看更多数据

GET zb_notice/_search
    {
      "query": {
        "terms": {
          "typeCodes": ["021", "022", "005"]
        }
      },
         "size": 10000
    }

#### 7.其他方面-最大返回数限制 ####

**es默认查询1W条数据，也就是说超过**

Elasticsearch官方默认限制索引查询最多只能查询10000条数据，查询第10001条数据开始就会报错：

Result window is too large, from + size must be less than or equal to

原因分析：

es对from + size的大小进行限制，必须小于等于10000。

解决方案：  
在业务中限制分页大小，使from+size<=10000;  
动态更改索引设置，为max\_result\_window参数赋值足够大的值；  
es默认最大返回数是10000，支持的最大返回数是2^31-1，也就是2147483647，不建议设置太大，query数据时size不要太大，总得考虑内存消耗的，设置了返回max后可以用分页获取， from:num\_a, size:num\_b，获取的就是num\_a+1到num\_a+num\_b的数据

但是很多时候10000数据不能满足项目的需求，所以我们就要解除这个限制。

解决方案：  
第一种办法：

在restful请求时,解除索引最大查询数的限制

put _all/_settings
    	{
    	"index.max_result_window":200000
    	}

\_all表示所有索引，如果针对单个索引的话修改成索引名称即可！！！

#### 8.仅返回需要的字段 ####

当文档对象太多，影响数据查看效果，可以使用\_source，保障只返回我们想要的数据

"_source": [
        "showed_field1",
        "showed_field12"
      ],
      ---------------------------------------
     GET zb_notice/_search
        {
        
          "_source": [
            "amount",
            "scale"
          ],
          "query":{
        
            "match_all": {
        }
          },
          "size": 10000
        }