Elasticsearch7.4.2批量导入数据，语法使用demo

1、导入批量数据

通过此链接的数据拷贝出（https://github.com/elastic/elasticsearch/blob/master/docs/src/test/resources/accounts.json）

将json数据复制到kibana，使用kibana控制台执行保存到es。

#批量导入测试数据
POST /bank/account/_bulk

2、SerrchAPI查询

es支持两种基本方式检索：

• 一个是通过REST request URI 发送搜索参数(uri + 检索参数)
• 另一个是通过使用 REST request body 来发送它们(uri + 请求体)

1）uri + 检索参数

q=* 查询所有，sort=account_number:ase 根据account_number排序
GET bank/_search?q=*&sort=account_number:ase

2）uri + 请求体

GET bank/_search
{"query": {"match_all": {}},"sort": [{"account_number": {"order": "desc"}}]
}

响应结果解释：

• took- Elasticsearch执行搜索的时间(臺秒)
• time_out-告诉我们搜索是否超时
• _shards-告诉我们多少个分片被搜索了,以及统计了成功失败的搜索分片
• hits-搜索结果
• hits. total-搜索结果
• hits.hits-实际的搜索结果数组(默认为前10的文档)
• sort结果的排序key(键)(没有则按scoe排序)
• score和 max score-相关性得分和最高得分(全文检索用)

3、match相关查询

• match匹配查询，基本类型（非字符串），精确匹配

#全文检索按照评分进行评分，会对检索条件进行分词匹配
#根据account_number查询
GET bank/_search
{"query": {"match": {"account_number": 20}}
}#根据balance查询
GET bank/_search
{"query": {"match": {"balance": 16418}}
}

• match_phrase短语匹配，将需要匹配的值当成一个整体单词（不分词）进行检索

#查出address中包含 mill road 的所有记录，并给出相关性得分
GET bank/_search
{"query": {"match_phrase": {"address": "mill road"}}
}

• multi_match多字段匹配

#address或者state 包含 mill
GET bank/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "mill","fields": ["address","state"]}}
}

• bool复合查询

GET bank/_search
{"query": {"bool": {"must": [{ "match": { "gender": "M"} },{ "match": { "address": "mill"} }],"must_not": [{"match": {"age": "28"}}],"should": [{"match": {"lastname": "Wallace"}}]}}
}

• filter结果过滤

#filter和must大致相同，唯一区别是must有评分，而filter只是作为过滤，所以filter性能优于must
GET bank/_search
{"query": {"bool": {"filter": {"range": {"age": {"gte": 18,"lte": 30}}}}}
}

• term查询

#和 match一样。匹配某个属性的值。全文检索字段用 match,其他非text字段匹配用term
#为了更好地搜索text字段，match查询还将在执行搜索之前分析您提供的搜索词。这意味着match查询可以在text字段中搜索 分析的标记，而不是确切的词。
#该term查询并没有分析搜索词。该term查询仅搜索您提供的确切术语。这意味着term搜索text字段时查询可能返回差的结果或没有结果。GET bank/_search
{"query": {"term": {"age": "28"}}
}GET bank/_search
{"query": {"term": {"address": "789 Madison Street"}}
}GET bank/_search
{"query": {"match": {"address.keyword": "789 Madison Street"   #精确匹配}}
}

• aggregations(执行聚合)

聚合提供了从数据中分组和提取数据的能力。最简单的聚合方法大致等于 SQL GROUPBY和saL聚合函数。在Elasticsearch中,您有执行搜索返回hits(命中结果),并且同时返回聚合结果,把一个响应中的所有hits(命中结果)分隔开的能力。这是非常强大且有效的,您可以执行查询和多个聚合,并且在一次使用中得到各自的(任何一个的)返回结果,使用次简洁和简化的A?来避免网络往返。

#搜索 address中包含mil的所有人的年龄分布以及平均年龄,但不显示这些人的详情。
GET bank/_search
{"query": {"match": {"address": "mill"}},"aggs": {"ageAgg": {"terms": {"field": "age","size": 10}},"ageAvg":{"avg": {"field": "age"}},"balanceAvg":{"avg": {"field": "balance"}}},"size": 0  size=0是不显示搜索数据
}

#按照年龄聚合,并且请求这些年龄段的这些人的平均薪资
GET bank/_search
{"query": {"match_all": {}},"aggs": {"ageAgg": {"terms": {"field": "age","size": 100},"aggs": {"ageAvg": {"avg": {"field": "balance"}}}}}
}

#查出所有年龄分布,并且这些年龄段中M的平均薪资和F的平均薪资以及这个年龄段的总体平均资
GET bank/_search
{"query": {"match_all": {}},"aggs": {"ageAgg": {"terms": {"field": "age","size": 100},"aggs": {"genderAgg":{"terms": {"field": "gender.keyword","size": 10},"aggs": {"balanceAvg": {"avg": {"field": "balance"}}}},"ageBalanceAvg":{"avg": {"field": "balance"}}}}}
}