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}