标签：点对点 tag cond before 不同类 sha 开始 false 多个
前面几课ES的基本概念、安装和分词都讲过了，下面我们就来实战一下ES的核心功能-搜索，这节课我们主要讲的是基本搜索 _search(注意：ES的关键字都要加前缀_,所以我们在定义索引、类型名称时不要带_)。
我们先通过kibana插入几条三个文档
PUT /customer/doc/1?pretty
{
"name": "John Doe"
}
POST /customer/doc/
{
"title": "My second blog entry",
"text": "Still trying this out...",
"date": "2014/01/01"
}
POST /website/blog/1/_update
{
"doc" : {
"tags" : [ "testing" ],
"views": 0
}
}
_search
最基本的搜索API表单是空搜索(empty search)，它没有指定任何的查询条件，只返回集群索引中的所有文档：
GET /_search
执行上面命令后会有下面返回结果：
{
"took": 4,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 10,
"successful": 10,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 3,
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "customer",
"_type": "doc",
"_id": "gMHxC2cBvsiyaz9P4LEH",
"_score": 1,
"_source": {
"title": "My second blog entry",
"text": "Still trying this out...",
"date": "2014/01/01"
}
},
{
"_index": "customer",
"_type": "doc",
"_id": "1",
"_score": 1,
"_source": {
"name": "John Doe"
}
},
{
"_index": "website",
"_type": "blog",
"_id": "1",
"_score": 1,
"_source": {
"title": "My first blog entry",
"text": "Starting to get the this...",
"views": 1,
"tags": [
"testing"
]
}
}
]
}
}
针对上面返回结果，一些关键field的解释如下：
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。
hits数组中的每个结果都包含_index、_type和文档的_id字段，被加入到_source字段中这意味着在搜索结果中我们将可以直接使用全部文档。这不像其他搜索引擎只返回文档ID，需要你单独去获取文档。
每个节点都有一个_score字段，这是相关性得分(relevance score)，它衡量了文档与查询的匹配程度。默认的，返回的结果中关联性最大的文档排在首位；这意味着，它是按照_score降序排列的。这种情况下，我们没有指定任何查询，所以所有文档的相关性是一样的，因此所有结果的_score都是取得一个中间值1
max_score指的是所有文档匹配查询中_score的最大值。
tooktook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）。通常我们不希望分片失败，不过这个有可能发生。如果我们遭受一些重大的故障导致主分片和复制分片都故障，那这个分片的数据将无法响应给搜索请求。这种情况下，Elasticsearch将报告分片failed，但仍将继续返回剩余分片上的结果。
timeouttime_out值告诉我们查询超时与否。一般的，搜索请求不会超时。如果响应速度比完整的结果更重要，你可以定义timeout参数为10或者10ms（10毫秒），或者1s（1秒）
GET /_search?timeout=10ms
你注意到空搜索的结果中不同类型的文档——user和tweet——来自于不同的索引——us和gb。
通过限制搜索的不同索引或类型，我们可以在集群中跨所有文档搜索。Elasticsearch转发搜索请求到集群中平行的主分片或每个分片的复制分片上，收集结果后选择顶部十个返回给我们。
通常，当然，你可能想搜索一个或几个自定的索引或类型，我们能通过定义URL中的索引或类型达到这个目的，像这样：
/_search在所有索引的所有类型中搜索
/gb/_search在索引gb的所有类型中搜索
/gb,us/_search在索引gb和us的所有类型中搜索
/g*,u*/_search在以g或u开头的索引的所有类型中搜索
/gb/user/_search在索引gb的类型user中搜索
/gb,us/user,tweet/_search在索引gb和us的类型为user和tweet中搜索
/_all/user,tweet/_search在所有索引的user和tweet中搜索 search types user and tweet in all indices
当你搜索包含单一索引时，Elasticsearch转发搜索请求到这个索引的主分片或每个分片的复制分片上，然后聚集每个分片的结果。搜索包含多个索引也是同样的方式——只不过或有更多的分片被关联。
和SQL使用LIMIT关键字返回只有一页的结果一样，Elasticsearch接受from和size参数：
size: 结果数，默认10
from: 跳过开始的结果数，默认0
如果你想每页显示5个结果，页码从1到3，那请求如下：
GET /_search?size=5
GET /_search?size=5&from=5
GET /_search?size=5&from=10
search API有两种表单：一种是“简易版”的查询字符串(query string)将所有参数通过查询字符串定义，另一种版本使用JSON完整的表示请求体(request body)，这种富搜索语言叫做结构化查询语句（DSL）
查询字符串搜索对于在命令行下运行点对点(ad hoc)查询特别有用。例如这个语句查询所有文档中并在name字段中包含john字符的文档：
GET /_all/_search?q=name:john_all字段返回包含"mary"字符的所有文档的简单搜索：
GET /_search?q=mary
当你索引一个文档，Elasticsearch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。例如，当索引这个文档：
{
"tweet": "However did I manage before Elasticsearch?",
"date": "2014-09-14",
"name": "Mary Jones",
"user_id": 1
}
这好比我们增加了一个叫做_all的额外字段值：
"However did I manage before Elasticsearch? 2014-09-14 Mary Jones 1"
若没有指定字段，查询字符串搜索（即q=xxx）使用_all字段搜索。
标签：点对点 tag cond before 不同类 sha 开始 false 多个
原文地址：https://www.cnblogs.com/kakatadage/p/9953850.html
