Java中ElasticSearch的各种查询（普通，模糊，前缀，高亮，聚合，范围）
目录
1、term&terms查询
1.1 term查询(分页)
1.2 terms查询terms和term的查询机制是一样的，都不会将指定的查询关键字进行分词，直接去分词库中匹配，找到相应文档内容。
2 、match查询match查询属于高级查询，他会根据你查询的字段类型不一样，采用不同的查询方式,更加灵活多变↓
2.1 match_all查询
2.2 match查询指定一个Field作为筛选的条件
2.3 match查询,追加操作,或者,并且基于一个Field匹配的内容，采用and或者or的方式连接
2.4 multi_match查询,多字段属性查询match针对一个field做检索，multi_match针对多个field进行检索，多个field对应一个text。
3 、其他查询
3.1 id查询根据id查询 where id = ?
3.2 ids查询根据多个id查询，类似MySQL中的where id in（id1，id2，id2...）
3.3 prefix查询,前缀查询前缀查询，可以通过一个关键字去指定一个Field的前缀，从而查询到指定的文档。
3.4 fuzzy查询,模糊,比如不完全输对,也能搜索出来模糊查询，我们输入字符的大概，ES就可以去根据输入的内容大概去匹配一下结果。
3.5 wildcard查询,占位符,通配符查询通配查询，和MySQL中的like是一个套路类似，可以在查询时，在字符串中指定通配符*和占位符？
3.6 range查询,范围查询范围查询，只针对数值类型，对某一个Field进行大于或者小于的范围指定
3.7 regexp查询,正则查询正则查询，通过你编写的正则表达式去匹配内容。
4、 深分页之Scroll（滚动分页）之前学过分页了,为啥还要学习深分页?因为ES对from + size是有限制的，from和size二者之和不能超过1W
5 _delete_by_query,删除,根据查询出来的数据来删除（查询删除）根据term,match等查询方式去删除大量的文档
6 、复合查询
6.1 bool查询,布尔查询,组装多个条件复合过滤器，将你的多个查询条件，以一定的逻辑组合在一起。
6.2 boosting查询之前我们查询数据,可以查到分数,分数越高,越靠前,但是有些时候,我又不想某些数据太靠前,所以要操作分数↓
7 、bool查询之过滤查询,filter查询
# filter查询
8 、高亮查询
9、 聚合查询
9.1 基数去重,计数查询
9.2 范围统计查询,
9.3 扩展状态,统计聚合查询,求最值等等
10 、地图经纬度搜索
//get请求
//根据时间查询数量
1、term&terms查询
1.1 term查询(分页)
- term的查询是代表完全匹配，搜索之前不会对你搜索的关键字进行分词，对你的关键字去文档分词库中去匹配内容。
- 查询结果中max_score匹配度越高,数据的排名就越靠前
// Java代码实现方式
@Testpublic void termQuery() throws IOException {//1. 创建Request对象SearchRequest request = new SearchRequest(index);request.types(type);//2. 指定查询条件SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();builder.from(0);builder.size(5);builder.query(QueryBuilders.termQuery("province","北京"));request.source(builder);//3. 执行查询SearchResponse resp = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);//4. 获取到_source中的数据，并展示for (SearchHit hit : resp.getHits().getHits()) {Map<String, Object> result = hit.getSourceAsMap();System.out.println(result);}1.2 terms查询
terms和term的查询机制是一样的，都不会将指定的查询关键字进行分词，直接去分词库中匹配，找到相应文档内容。
terms是在针对一个字段包含多个值的时候使用。term：where city = 北京；terms：where city = 北京 or id = ？or name = ？# terms查询// Java实现
@Test
public void termsQuery() throws IOException {//1. 创建requestSearchRequest request = new SearchRequest(index);request.types(type);//2. 封装查询条件SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();builder.query(QueryBuilders.termsQuery("province","北京","山西"));request.source(builder);//3. 执行查询SearchResponse resp = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);//4. 输出_sourcefor (SearchHit hit : resp.getHits().getHits()) {System.out.println(hit.getSourceAsMap());}
}2 、match查询
match查询属于高级查询，他会根据你查询的字段类型不一样，采用不同的查询方式,更加灵活多变↓
查询的是日期或者是数值的话，他会将你基于的字符串查询内容转换为日期或者数值对待。
如果查询的内容是一个不能被分词的内容（keyword），match查询不会对你指定的查询关键字进行分词。
如果查询的内容时一个可以被分词的内容（text），match会将你指定的查询内容根据一定的方式去分词，去分词库中匹配指定的内容。
match查询，实际底层就是多个term查询，将多个term查询的结果给你封装到了一起而已。
2.1 match_all查询
查询全部内容，不指定任何查询条件。
# match_all查询
java代码实现方式
@Test
public void matchAllQuery() throws IOException {//1. 创建RequestSearchRequest request = new SearchRequest(index);request.types(type);//2. 指定查询条件SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();builder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());builder.size(20); // ES默认只查询10条数据，如果想查询更多，添加sizerequest.source(builder);//3. 执行查询SearchResponse resp = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);//4. 输出结果for (SearchHit hit : resp.getHits().getHits()) {System.out.println(hit.getSourceAsMap());}System.out.println(resp.getHits().getHits().length);
}2.2 match查询
指定一个Field作为筛选的条件
# match查询
POST /sms-logs-index/sms-logs-type/_search
java代码实现方式
@Test
public void matchQuery() throws IOException {//1. 创建RequestSearchRequest request = new SearchRequest(index);request.types(type);//2. 指定查询条件SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();//-----------------------------------------------builder.query(QueryBuilders.matchQuery("smsContent","收货安装"));//-----------------------------------------------request.source(builder);//3. 执行查询SearchResponse resp = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);//4. 输出结果for (SearchHit hit : resp.getHits().getHits()) {System.out.println(hit.getSourceAsMap());}
}2.3 match查询,追加操作,或者,并且
基于一个Field匹配的内容，采用and或者or的方式连接
# 布尔match查询,内容既包含中国也包含健康
# 布尔match查询,内容包括健康或者包括中国
java代码实现方式
// Java代码实现
@Test
public void booleanMatchQuery() throws IOException {//1. 创建RequestSearchRequest request = new SearchRequest(index);request.types(type);//2. 指定查询条件SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();//----------------------------------------------- 选择AND或者OR↓builder.query(QueryBuilders.matchQuery("smsContent","中国 健康").operator(Operator.OR));//-----------------------------------------------request.source(builder);//3. 执行查询SearchResponse resp = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);//4. 输出结果for (SearchHit hit : resp.getHits().getHits()) {System.out.println(hit.getSourceAsMap());}
}2.4 multi_match查询,多字段属性查询
match针对一个field做检索，multi_match针对多个field进行检索，多个field对应一个text。
# multi_match 查询
// java代码实现
@Test
public void multiMatchQuery() throws IOException {//1. 创建RequestSearchRequest request = new SearchRequest(index);request.types(type);//2. 指定查询条件SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();//-----------------------------------------------builder.query(QueryBuilders.multiMatchQuery("北京","province","smsContent"));//-----------------------------------------------request.source(builder);//3. 执行查询SearchResponse resp = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);//4. 输出结果for (SearchHit hit : resp.getHits().getHits()) {System.out.println(hit.getSourceAsMap());}
}3 、其他查询
3.1 id查询
根据id查询 where id = ?
# 查询id为21的数据
GET /sms-logs-index/sms-logs-type/21
java代码实现方式（GetRequest）// Java代码实现
@Test
public void findById() throws IOException {//1. 创建GetRequestGetRequest request = new GetRequest(index,type,"21");//查id为21,可以打开看id再写即可//2. 执行查询GetResponse resp = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);//3. 输出结果System.out.println(resp.getSourceAsMap());
}3.2 ids查询
根据多个id查询，类似MySQL中的where id in（id1，id2，id2...）
# ids查询
java代码实现方式（idsQuery）
// Java代码实现
@Test
public void findByIds() throws IOException {//1. 创建SearchRequestSearchRequest request = new SearchRequest(index);request.types(type);//2. 指定查询条件SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();//----------------------------------------------------------builder.query(QueryBuilders.idsQuery().addIds("21","22","23"));//----------------------------------------------------------request.source(builder);//3. 执行SearchResponse resp = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);//4. 输出结果for (SearchHit hit : resp.getHits().getHits()) {System.out.println(hit.getSourceAsMap());}
}3.3 prefix查询,前缀查询
前缀查询，可以通过一个关键字去指定一个Field的前缀，从而查询到指定的文档。
# prefix查询java代码实现方式// Java实现前缀查询
@Test
public void findByPrefix() throws IOException {//1. 创建SearchRequestSearchRequest request = new SearchRequest(index);request.types(type);//2. 指定查询条件SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();//----------------------------------------------------------builder.query(QueryBuilders.prefixQuery("corpName","关键词"));//----------------------------------------------------------request.source(builder);//3. 执行SearchResponse resp = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);//4. 输出结果for (SearchHit hit : resp.getHits().getHits()) {System.out.println(hit.getSourceAsMap());}
}3.4 fuzzy查询,模糊,比如不完全输对,也能搜索出来
模糊查询，我们输入字符的大概，ES就可以去根据输入的内容大概去匹配一下结果。
# fuzzy查询,可以指定前面几个字符是不允许出错
POST /sms-logs-index/sms-logs-type/_searchjava代码实现方式（fuzzyQuery）// Java代码实现Fuzzy查询
@Test
public void findByFuzzy() throws IOException {//1. 创建SearchRequestSearchRequest request = new SearchRequest(index);request.types(type);//2. 指定查询条件SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();//----------------------------------------------------------builder.query(QueryBuilders.fuzzyQuery("corpName","大概内容").prefixLength(2));//----------------------------------------------------------request.source(builder);//3. 执行SearchResponse resp = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);//4. 输出结果for (SearchHit hit : resp.getHits().getHits()) {System.out.println(hit.getSourceAsMap());}
}3.5 wildcard查询,占位符,通配符查询
通配查询，和MySQL中的like是一个套路类似，可以在查询时，在字符串中指定通配符*和占位符？
# wildcard查询,可以使用*和？指定通配符和占位符(指定长度)
POST /sms-logs-index/sms-logs-type/_search
代码实现方式（wildcardQuery）// Java代码实现Wildcard查询
@Test
public void findByWildCard() throws IOException {//1. 创建SearchRequestSearchRequest request = new SearchRequest(index);request.types(type);//2. 指定查询条件SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();//----------------------------------------------------------builder.query(QueryBuilders.wildcardQuery("corpName","中国*"));//----------------------------------------------------------request.source(builder);//3. 执行SearchResponse resp = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);//4. 输出结果for (SearchHit hit : resp.getHits().getHits()) {System.out.println(hit.getSourceAsMap());}
}3.6 range查询,范围查询
范围查询，只针对数值类型，对某一个Field进行大于或者小于的范围指定
# range查询,可以使用 gt：> gte：>= lt：< lte：<=
POST /sms-logs-index/sms-logs-type/_search
java代码实现（rangeQuery）
// Java实现range范围查询
@Test
public void findByRange() throws IOException {//1. 创建SearchRequestSearchRequest request = new SearchRequest(index);request.types(type);//2. 指定查询条件SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();//----------------------------------------------------------builder.query(QueryBuilders.rangeQuery("fee").lte(10).gte(5));//----------------------------------------------------------request.source(builder);//3. 执行SearchResponse resp = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);//4. 输出结果for (SearchHit hit : resp.getHits().getHits()) {System.out.println(hit.getSourceAsMap());}
}3.7 regexp查询,正则查询
正则查询，通过你编写的正则表达式去匹配内容。
Ps：prefix，fuzzy，wildcard和regexp查询效率相对比较低，要求效率比较高时，避免去使用
# regexp查询,编写正则
POST /sms-logs-index/sms-logs-type/_search
java代码实现方式（regexpQuery）
// Java代码实现正则查询
@Test
public void findByRegexp() throws IOException {//1. 创建SearchRequestSearchRequest request = new SearchRequest(index);request.types(type);//2. 指定查询条件SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();//----------------------------------------------------------builder.query(QueryBuilders.regexpQuery("mobile","180[0-9]{8}"));//----------------------------------------------------------request.source(builder);//3. 执行SearchResponse resp = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);//4. 输出结果for (SearchHit hit : resp.getHits().getHits()) {System.out.println(hit.getSourceAsMap());}
}4、 深分页之Scroll（滚动分页）
之前学过分页了,为啥还要学习深分页?
因为ES对from + size是有限制的，from和size二者之和不能超过1W
- 原理：
- from+size在ES查询数据的方式↓：
- 第一步现将用户指定的关键字进行分词。
- 第二步将词汇去分词库中进行检索，得到多个文档的id。
- 第三步去各个分片中去拉取指定的数据。耗时较长。
- 第四步将数据根据score分数进行排序。耗时较长。
- 第五步根据from的值，将查询到的数据舍弃一部分。
- 第六步返回结果。
- scroll+size在ES查询数据的方式↓：
- 第一步现将用户指定的关键字进行分词。
- 第二步将词汇去分词库中进行检索，得到多个文档的id。
- 第三步将文档的id存放在一个ES的上下文中。
- 第四步根据你指定的size的个数去ES中检索指定个数的数据，拿完数据的文档id，会从上下文中移除。
- 第五步如果需要下一页数据，直接去ES的上下文中，找后续内容。
- 第六步循环第四步和第五步
- Scroll查询方式，不适合做实时的查询
- # 执行scroll查询,返回第一页数据,并且将文档id信息存放在ES上下文中,指定生存时间为1m,1分钟
- POST /sms-logs-index/sms-logs-type/_search?scroll=1m
# 根据scroll,查询下一页数据
POST /_search/scroll# 删除scroll,在ES上下文中的数据
DELETE /_search/scroll/scroll_id
java代码实现方式// Java实现scroll分页
@Test
public void scrollQuery() throws IOException {//1. 创建SearchRequestSearchRequest request = new SearchRequest(index);request.types(type);//2. 指定scroll信息!request.scroll(TimeValue.timeValueMinutes(1L));//3. 指定查询条件SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();builder.size(4);builder.sort("fee", SortOrder.DESC);builder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());request.source(builder);//4. 获取返回结果scrollId，sourceSearchResponse resp = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);String scrollId = resp.getScrollId();System.out.println("----------首页---------");for (SearchHit hit : resp.getHits().getHits()) {System.out.println(hit.getSourceAsMap());}while(true) {//5. 循环 - 创建SearchScrollRequestSearchScrollRequest scrollRequest = new SearchScrollRequest(scrollId);//6. 指定scrollId的生存时间!scrollRequest.scroll(TimeValue.timeValueMinutes(1L));//7. 执行查询获取返回结果SearchResponse scrollResp = client.scroll(scrollRequest, RequestOptions.DEFAULT);//8. 判断是否查询到了数据，输出SearchHit[] hits = scrollResp.getHits().getHits();if(hits != null && hits.length > 0) {System.out.println("----------下一页---------");for (SearchHit hit : hits) {System.out.println(hit.getSourceAsMap());}}else{//9. 判断没有查询到数据-退出循环System.out.println("----------结束---------");break;}}//10. 创建CLearScrollRequestClearScrollRequest clearScrollRequest = new ClearScrollRequest();//11. 指定ScrollIdclearScrollRequest.addScrollId(scrollId);//12. 删除ScrollIdClearScrollResponse clearScrollResponse = client.clearScroll(clearScrollRequest, RequestOptions.DEFAULT);//13. 输出结果System.out.println("删除scroll：" + clearScrollResponse.isSucceeded());
}5 _delete_by_query,删除,根据查询出来的数据来删除（查询删除）
根据term,match等查询方式去删除大量的文档
Ps：如果你需要删除的内容，是index下的大部分数据，推荐创建一个全新的index，将保留的文档内容，添加到全新的索引
# delete-by-query
java代码实现方式
// Java代码实现
@Test
public void deleteByQuery() throws IOException {//1. 创建DeleteByQueryRequestDeleteByQueryRequest request = new DeleteByQueryRequest(index);request.types(type);//2. 指定检索的条件 和SearchRequest指定Query的方式不一样request.setQuery(QueryBuilders.rangeQuery("fee").lt(4));//3. 执行删除BulkByScrollResponse resp = client.deleteByQuery(request, RequestOptions.DEFAULT);//4. 输出返回结果System.out.println(resp.toString());
}6 、复合查询
6.1 bool查询,布尔查询,组装多个条件
复合过滤器，将你的多个查询条件，以一定的逻辑组合在一起。
- must： 所有的条件，用must组合在一起，表示And的意思
- must_not：将must_not中的条件，全部都不能匹配，表示Not的意思
- should：所有的条件，用should组合在一起，表示Or的意思
// Java代码实现Bool查询
@Test
public void BoolQuery() throws IOException {//1. 创建SearchRequestSearchRequest request = new SearchRequest(index);request.types(type);//2. 指定查询条件SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();//# 查询省份为武汉或者北京boolQuery.should(QueryBuilders.termQuery("province","武汉"));boolQuery.should(QueryBuilders.termQuery("province","北京"));//# 运营商不是联通boolQuery.mustNot(QueryBuilders.termQuery("operatorId",2));//# smsContent中包含中国和平安boolQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("smsContent","中国"));boolQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("smsContent","平安"));builder.query(boolQuery);request.source(builder);//3. 执行查询SearchResponse resp = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);//4. 输出结果for (SearchHit hit : resp.getHits().getHits()) {System.out.println(hit.getSourceAsMap());}
}6.2 boosting查询
之前我们查询数据,可以查到分数,分数越高,越靠前,但是有些时候,我又不想某些数据太靠前,所以要操作分数↓
boosting查询可以帮助我们去影响查询后的score↓
positive：只有匹配上positive的查询的内容,才会被放到返回的结果集中(巧记积极返回,我要的)
negative：如果匹配上和positive并且也匹配上了negative,就可以降低这样的文档score(巧记消极减分,我要扣分的)
negative_boost：指定系数,必须小于等于1.0
关于查询时，分数是如何计算的↓
搜索的关键字在文档中出现的频次越高，分数就越高
搜索的内容所在的文档越短，分数就越高
我们在搜索时，指定的关键字也会被分词，这个被分词的内容，被分词库匹配的个数越多，分数越高
# boosting查询,收货安装
POST /sms-logs-index/sms-logs-type/_search
java代码实现方式：
// Java实现Boosting查询
@Test
public void BoostingQuery() throws IOException {//1. 创建SearchRequestSearchRequest request = new SearchRequest(index);request.types(type);//2. 指定查询条件SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();BoostingQueryBuilder boostingQuery = QueryBuilders.boostingQuery(QueryBuilders.matchQuery("smsContent", "收货安装"),QueryBuilders.matchQuery("smsContent", "王五")).negativeBoost(0.5f);builder.query(boostingQuery);request.source(builder);//3. 执行查询SearchResponse resp = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);//4. 输出结果for (SearchHit hit : resp.getHits().getHits()) {System.out.println(hit.getSourceAsMap());}
}查询结果比如没减分之前王五的分数是1.75...,减分之后,系数写的0.5,就相当于1.75乘以0.5等于0.8
7 、bool查询之过滤查询,filter查询
- query,根据你的查询条件,去计算文档的匹配度得到一个分数,并且根据分数进行排序,不会做缓存
- filter,根据你的查询条件去查询文档,不去计算分数,而且filter会对经常被过滤的数据,进行缓存(如果注重匹配度用query,否则里面使用filter效率更高)
# filter查询
java实现方式
// Java实现filter操作
@Test
public void filter() throws IOException {//1. SearchRequestSearchRequest request = new SearchRequest(index);request.types(type);//2. 查询条件SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("corpName","关键词"));boolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("fee").lte(5));builder.query(boolQuery);request.source(builder);//3. 执行查询SearchResponse resp = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);//4. 输出结果for (SearchHit hit : resp.getHits().getHits()) {System.out.println(hit.getSourceAsMap());}
}8 、高亮查询
- 高亮查询就是你用户输入的关键字,以一定的特殊样式展示给用户,让用户知道为什么这个结果被检索出来了。
- 高亮展示的数据,本身就是文档中的一个Field,单独将数据以Field以highlight的形式返回给你,
- ES提供了一个highlight属性,和query同级别,里面可以指定↓
- fragment_size：指定高亮数据展示多少个字符回来,默认为100
- pre_tags：指定前缀标签,举个栗子< font color='red' >
- post_tags：指定后缀标签,举个栗子< /font >
- fields：指定哪几个Field以高亮的形式返回
RESTful实现# highlight查询
POST /sms-logs-index/sms-logs-type/_search说白了就是把要高亮的数据增加一个html标签并加上属性,比如字体的红色属性,这样以后把查询出来的数据在浏览器打开时就是红色的了java代码实现方式：// Java实现高亮查询
@Test
public void highLightQuery() throws IOException {//1. SearchRequestSearchRequest request = new SearchRequest(index);request.types(type);//2. 指定查询条件（高亮）SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();//2.1 指定查询条件builder.query(QueryBuilders.matchQuery("smsContent","关键词"));//2.2 指定高亮HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();highlightBuilder.field("smsContent",10).preTags("<font color='red'>").postTags("</font>");builder.highlighter(highlightBuilder);request.source(builder);//3. 执行查询SearchResponse resp = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);//4. 获取高亮数据，输出for (SearchHit hit : resp.getHits().getHits()) {System.out.println(hit.getHighlightFields().get("smsContent"));}
}9、 聚合查询
ES的聚合查询和MySQL的聚合查询类似,但ES的聚合查询相比MySQL要强大的多,有ES提供的统计数据的方式多种多样,但是格式基本如下↓
# ES聚合查询的RESTful语法
9.1 基数去重,计数查询
去重计数，即Cardinality，第一步先将返回的文档中的一个指定的field进行去重，统计一共有多少条
# 去重计数查询 北京 上海 武汉 山西
java代码实现方式
//Java代码实现去重计数查询
@Test
public void cardinality() throws IOException {//1. 创建SearchRequestSearchRequest request = new SearchRequest(index);request.types(type);//2. 指定使用的聚合查询方式SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();builder.aggregation(AggregationBuilders.cardinality("agg").field("province"));request.source(builder);//3. 执行查询SearchResponse resp = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);//4. 获取返回结果Cardinality agg = resp.getAggregations().get("agg");long value = agg.getValue();System.out.println(value);
}9.2 范围统计查询,
比如在一定的区间内的数据统计查询出来封装在桶里面
统计一定范围内出现的文档个数，比如，针对某一个Field的值在 0~100,100~200,200~300之间文档出现的个数分别是多少。
范围统计可以针对普通的数值，针对时间类型，针对ip类型都可以做相应的统计。
range数值范围，date_range时间范围，ip_range即ip访问统计↓
# 数值方式范围统计,from有包含当前值的意思
POST /sms-logs-index/sms-logs-type/_search
结果,from5有>=5的意思,而to没有
时间范围统计↓
# 时间方式范围统计
POST /sms-logs-index/sms-logs-type/_search
结果,2000年以前的有多少个,2000以后的有多少个数据
ip范围统计↓
# ip方式 范围统计
POST /sms-logs-index/sms-logs-type/_search
// Java实现数值 范围统计
@Test
public void range() throws IOException {//1. 创建SearchRequestSearchRequest request = new SearchRequest(index);request.types(type);//2. 指定使用的聚合查询方式SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();//---------------------------------------------builder.aggregation(AggregationBuilders.range("agg").field("fee").addUnboundedTo(5).addRange(5,10).addUnboundedFrom(10));//---------------------------------------------request.source(builder);//3. 执行查询SearchResponse resp = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);//4. 获取返回结果Range agg = resp.getAggregations().get("agg");//注意这里用Range才有getBuckets方法↓for (Range.Bucket bucket : agg.getBuckets()) {String key = bucket.getKeyAsString();Object from = bucket.getFrom();Object to = bucket.getTo();long docCount = bucket.getDocCount();System.out.println(String.format("key：%s，from：%s，to：%s，docCount：%s",key,from,to,docCount));//%s理解为占位符的意思}
}代码怎么写其实和查询出来的结果标签其实是一一对应的,要注意这里用Range才有getBuckets方法
9.3 扩展状态,统计聚合查询,求最值等等
他可以帮你查询指定Field的最大值，最小值，平均值，平方和等
使用extended_stats查出来的结果里面就有各种最大值，最小值，平均值，平方和等(扩展状态,扩展内容
# 统计聚合查询,扩展状态
java代码实现方式
// Java实现统计聚合查询
@Test
public void extendedStats() throws IOException {//1. 创建SearchRequestSearchRequest request = new SearchRequest(index);request.types(type);//2. 指定使用的聚合查询方式SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();//---------------------------------------------builder.aggregation(AggregationBuilders.extendedStats("agg").field("fee"));//---------------------------------------------request.source(builder);//3. 执行查询SearchResponse resp = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);//4. 获取返回结果ExtendedStats agg = resp.getAggregations().get("agg");double max = agg.getMax();double min = agg.getMin();System.out.println("fee的最大值为：" + max + "，最小值为：" + min);
}其他聚合查询方式看官方文档：Elasticsearch Guide [6.5] | Elastic
10 、地图经纬度搜索
ES中提供了一个数据类型 geo_point，这个类型就是用来存储经纬度的,
创建一个带geo_point类型的索引,并添加测试数据,来方便接下来的查询↓
10.1 ES的地图检索方式
语法 说明
geo_distance 直线距离检索方式
geo_bounding_box 以两个点确定一个矩形，获取在矩形内的全部数据
geo_polygon 以多个点，确定一个多边形，获取多边形内的全部数据
10.2 基于RESTful实现地图检索
geo_distance↓
# geo_distance,确定一个点,表示检索经纬度是北京站北京distance为3000米,方圆的范围的数据,arc圆形
geo_bounding_box↓
# geo_bounding_box,左上角中央人民大学的经纬度坐标点,右下角北京建筑大学的经纬度坐标点
# geo_polygon,指定多个点确定一个多边形,第一个点西苑操场,第二个点巴沟山水园,第三个点中关村
10.3 Java实现es基于地理位置经纬度范围查询↓
public class Test03 {
RestHighLevelClient client = ESClient.getClient();
String index = "map";//索引库名字
String type = "map";//类型表名字
@Test
public void geoPolygon() throws IOException {
//1.SearchRequest
SearchRequest request = new SearchRequest(index);
request.types(type);
//2.指定检索方式
SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();
List<GeoPoint> points = new ArrayList<GeoPoint>();
//geo_polygon,多点多边形,以第一个点西苑操场,第二个点巴沟山水园,第三个点中关村构成的多边形,包括海淀公园↓
points.add(new GeoPoint(39.99878,116.298916));
points.add(new GeoPoint(39.972576,116.29561));
points.add(new GeoPoint(39.984739,116.327661));
builder.query(QueryBuilders.geoPolygonQuery("location",points));
//geo_bounding_box,两点矩形,以左上角中央人民大学,右下角北京建筑大学构成的矩形包括北京动物园↓
//GeoBoundingBoxQueryBuilder location1 = QueryBuilders.geoBoundingBoxQuery("location");
//location1.topLeft().reset(39.95499,116.326943);
//location1.bottomRight().reset(39.939281,116.347783);
//builder.query(location1);
//distance,单点方圆,北京站这个点,方圆3000米的范围,包括天安门↓
//GeoDistanceQueryBuilder location = QueryBuilders.geoDistanceQuery("location");
//location.point(39.908404,116.433733).distance("3000");
//builder.query(location);
request.source(builder);
//3.执行查询
SearchResponse resp = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
//4.输出结果
for (SearchHit hit : resp.getHits().getHits()) {
System.out.println(hit.getSourceAsMap());
}
}
//get请求
restClient = ElasticSearchPoolUtil.getClient();SearchSourceBuilder search = new SearchSourceBuilder();BoolQueryBuilder bool = QueryBuilders.boolQuery();Response rsp = null;Map<String, String> params = Collections.singletonMap("pretty", "true");分页查询int start = limit * (page - 1);String substring = kssj.substring(0, 6);String index = "";索引库名字index = "stgj_" + substring;//必须满足and,,用should组合在一起，表示Or的意思//范围查询bool.must(new RangeQueryBuilder("CreateTime").gte(kssj).lte(jssj));//模糊查询bool.must(QueryBuilders.wildcardQuery("DeviceID", "320902" + "*"));//匹配查询bool.must(QueryBuilders.termQuery("FaceIDList", FaceI));search.from(start);search.size(limit);//查询条件search.query(bool);HttpEntity entity = new NStringEntity(search.toString(), ContentType.APPLICATION_JSON);rsp = restClient.performRequest("GET", "/" + index + "/_search", params, entity);此处查询所有以ycst_开头的索引库// rsp = restClient.performRequest("GET", "/" + "ycst_" + "*" + //"/_search", params, entity);String jsonStr = EntityUtils.toString(rsp.getEntity());JSONObject doc = (JSONObject) JSONObject.parseObject(jsonStr);JSONObject jsonObject = (JSONObject) doc.getJSONObject("hits");JSONArray hits = (JSONArray) jsonObject.get("hits");//
//根据时间查询数量
HashMap<String, Object> map = new HashMap<>(1);CommonExceptionEnum.NOT_NULL.assertNotEmpty(request);CommonExceptionEnum.NOT_NULL.assertNotEmpty(request.getPlatform());CommonExceptionEnum.NOT_NULL.assertNotEmpty(request.getType());if ("2".equals(request.getPlatform())) {Long deptId = SecurityUtils.getDeptId();if (ObjectUtil.isEmpty(deptId)) {return RequestResult.success(map);}request.setDeptId(deptId.intValue());}Long start = System.currentTimeMillis();SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat(DateUtils.YYYY_MM_DD);//日if (request.getType().equals(1)) {simpleDateFormat = new SimpleDateFormat(DateUtils.YYYY_MM_DD_HH_MM_SS);start = Date.from(LocalDate.now().atStartOfDay(ZoneId.systemDefault()).toInstant()).getTime();}//周if (request.getType().equals(2)) {start = getTimesWeekmorning().getTime();}//月if (request.getType().equals(3)) {start = getTimesMonthmorning().getTime();}String substring = start.toString().substring(0,start.toString().length() - 5);start = (Long.parseLong(substring) * 100000L);SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();long end = System.currentTimeMillis();boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.rangeQuery("cjTimestamp").gte(start).lte(end));if (ObjectUtil.isNotEmpty(request.getDeptId())) {boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.termQuery("devicesInfo.deptId", request.getDeptId()));}//dateHistogram 间隔是天的话 差距8小时,需要减去8小时AggregationBuilder aggregationBuilder = null;if (!request.getType().equals(1)) {aggregationBuilder = AggregationBuilders.dateHistogram("dateHistogram")//自定义名称.dateHistogramInterval(getDateHistogramInterval(request.getType()))//设置间隔.minDocCount(0)//返回空桶.field("cjTimestamp")//指定时间字段.format("").extendedBounds(new ExtendedBounds(start, end))//设定范围.offset("-8h");} else {aggregationBuilder = AggregationBuilders.dateHistogram("dateHistogram")//自定义名称.dateHistogramInterval(getDateHistogramInterval(request.getType()))//设置间隔.minDocCount(0)//返回空桶.field("cjTimestamp")//指定时间字段.format("").extendedBounds(new ExtendedBounds(start, end));//设定范围}searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder).aggregation(aggregationBuilder).size(0);SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();searchRequest.source(searchSourceBuilder);searchRequest.indices("standard_device_data");SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);Aggregation agg = searchResponse.getAggregations().get("dateHistogram");List<? extends Histogram.Bucket> buckets = ((Histogram) agg).getBuckets();List<CollectDataResponse> list = new ArrayList<>();for (Histogram.Bucket bucket : buckets) {CollectDataResponse collectDataResponse = new CollectDataResponse();long time = Long.parseLong(bucket.getKeyAsString().replace(",", ""));if (time >= start) {String dateString = simpleDateFormat.format(time);collectDataResponse.setDate(dateString);collectDataResponse.setNum(bucket.getDocCount());list.add(collectDataResponse);}}map.put("allNum", list);private DateHistogramInterval getDateHistogramInterval(Integer dateType) {if (dateType.equals(1)) {return DateHistogramInterval.minutes(15);//统计一个小时内数据，每隔10分钟一个显示}//周if (dateType.equals(2)) {return DateHistogramInterval.days(1);}//月if (dateType.equals(3)) {return DateHistogramInterval.days(1);}return DateHistogramInterval.days(1);}// 获得本周一0点时间public static Date getTimesWeekmorning() {Calendar cal = Calendar.getInstance();cal.set(cal.get(Calendar.YEAR), cal.get(Calendar.MONDAY), cal.get(Calendar.DAY_OF_MONTH), 0, 0, 0);cal.set(Calendar.DAY_OF_WEEK, Calendar.MONDAY);return cal.getTime();}// 获得本月第一天0点时间public static Date getTimesMonthmorning() {Calendar cal = Calendar.getInstance();cal.set(cal.get(Calendar.YEAR), cal.get(Calendar.MONDAY), cal.get(Calendar.DAY_OF_MONTH), 0, 0, 0);cal.set(Calendar.DAY_OF_MONTH, cal.getActualMinimum(Calendar.DAY_OF_MONTH));return cal.getTime();}
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