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elasticsearch基本概念与查询语法

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序言

后面有大量类似于 mysql 的 sum， group by 查询

elk

===

elk总体架构

https://www.elastic.co/cn/products

Beat

基于go语言写的轻量型数据采集器，读取数据，迅速发送到Logstash进行解析，亦或直接发送到Elasticsearch进行集中式存储和分析。

Logstash

Logstash 是开源的服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据、格式化数据，然后将数据发送到es进行存储。

ElasticSearch

Elasticsearch 是基于JSON的分布式搜索和分析引擎，是利用倒排索引实现的全文索引。

Kibana

Kibana 能够可视化 Elasticsearch 中的数据并操作。

elasticsearch

es在elk生态圈中处于核心地位，是开源大规模基于倒排索引的全文搜索分析引擎，他几乎能实时的支持存储搜索分析。

优势:

  • 横向可扩展性: 增加服务器可直接配置在集群中
  • 分片机制提供更好的分布性: 分而治之的方式来提升处理效率
  • 高可用: 提供复制（replica）机制
  • 实时性: 通过将磁盘上的文件放入文件缓存系统来提高查询速度

基本概念

  • Index: 一系列文档的集合，类似于mysql中数据库的概念
  • Type: 在Index里面可以定义不同的type，type的概念类似于mysql中表的概念，是一系列具有相同特征数据的结合。
  • Document: 文档的概念类似于mysql中的一条存储记录，并且为json格式，在Index下的不同type下，可以有许多document。
  • Shards: 在数据量很大的时候，进行水平的扩展，提高搜索性能
  • Replicas: 防止某个分片的数据丢失，可以并行得在备份数据里及搜索提高性能

elasticsearch查询语法

_cat API

查询当前es集群的相关消息，包括集群中的index数量、运行状态、当前集群所在的ip，目的在于将查询的结果以更加友好的方式输出。

  • cat: 输出 _cat api 中所有支持的查询命令
  • cat health: 检查es集群运行的状况
  • cat count: 可以快速的查询集群或者index中文档的数量
  • cat indices: 查询当前集群中所有index的数据，包括index的分片数、document的数量、存储所用的空间大小...
  • 其他cat api参考官方文档: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.5/cat.html

Search APIs

搜索数据，查询语法多，功能强大

REST request URI : 轻便快速的URI查询方法

REST request body : 可以有许多限制条件的json格式查询方法

  • "query": 在请求消息体中的 query 允许我们用 Query DSL 的方式查询。
    • "term": 查询时判断某个document是否包含某个具体的值，不会对被查询的值进行分词查询
    • "match" 将被查询值进行分词，然后用评分机制(TF/IDF)进行打分
    • "match_phrase": 查询指定段落
    • "Bool": 结合其他真值查询，通常和 must should mustnot (与或非)一起组合出复杂的查询
    • "range": 查询时指定某个字段在某个特定的范围 
      "range": {
      
      "FIELD": {# 指定具体过滤的字段
      
        "gte": 1,# gte: >=, gt: >
      
        "lte": 10
      
      }
      
    }
  • "from": 以一定的偏移量来查看我们检索的结果，缺省从检索的第一条数据开始显示
  • "size": 指定检索结果中输出的数据条数，缺省为10条
  • "sort": 允许我们将检索的结果以指定的字段进行排序显示
  • "_source": 指定检索结果输出的字段
  • "script_fields": 该类型允许我们通过一个脚本来计算document中不存在的值，比如我们需要计算install/click得到cti之类的 
"script_fields": {

    "FIELD": {# 指定脚本计算之后值得名称

      "script": {# 脚本内的运算

      }

    }

  }
  • "aggs": 基于搜索查询，可以嵌套聚合来组合复杂的需求 
"aggs": {

    "NAME": {# 指定结果的名称

      "AGG_TYPE": {# 指定具体的聚合方法，

        TODO: # 聚合体内制定具体的聚合字段

      }

    }

    TODO: # 该处可以嵌套聚合

  }

Query DSL

Query DSL是es提供的一套完整的基于json格式的结构化查询方法，包含两类不同的查询语义：

  • Leaf query clauses: 叶子查询句法就是在指定的字段中搜索指定的值，有 match, term or range .
  • Compound query clauses: 复合查询句法会包含叶子句法或者复合句法，作用是为了多重查询，有 bool or dis_max .
Query and filter context

查询语句的行为取决于它是使用查询型上下文还是过滤型上下文

  • Query context: 在这种上下文环境中，查询语句的返回的结果是”结果和查询语句的匹配程序如何“，返回的结果数据中都会带上 _score 值，象征匹配程度；

  • Filter context: 过滤型上下文环境中，查询语句则表面匹配与否（yes or no）。es内置式为 filter context 保留缓存用来提高查询性能，因此 filter context

    查询的速度要快于 query context

elasticsearch查询示例

_cat api查询示例

_cat查询当前es集群运行的状况 

Kibana’s Console: `GET /_cat/health?v`

curl: `curl -XGET "127.0.0.1:9200/_cat/health?v"`

_cat查询当前es集群中所有的indices 

Kibana’s Console: `GET /_cat/indices?v`

curl: `curl -XGET "127.0.0.1:9200/_cat/indices?v"`

_search api查询示例

创建index 

PUT /customer?pretty

output: 

{

  "acknowledged": true,

  "shards_acknowledged": true

}

插入数据

日常任务中，有时候往es插入数据的时候会出现504网关超时，这时候就需要手动的插入少量数据 

PUT /rta_daily_report/campaign/164983850_rba_20170808?pretty

{

  "doc": {

    "cid": 164983850,

    "advertiser_id": 799,

    "trace_app_id": "com.zeptolab.cats.google",

    "network_cid": "6656665",

    "platform": 1,

    "direct": 2,

    "last_second_domain": "",

    "jump_type": 2,

    "direct_trace_app_id": "",

    "mode": 0,

    "third": "kuaptrk.com",

    "hops": 9,

    "yyyymmdd": "2017-08-07T16:00:00",

    "type": "rba",

    "click": 2

  }

}

output: 

{

  "_index": "rta_daily_report",

  "_type": "campaign",

  "_id": "164983851_rba_20170808",

  "_version": 1,

  "result": "created",

  "_shards": {

    "total": 2,

    "successful": 1,

    "failed": 0

  },

  "created": true

}

删除数据

指定document_id删除: 

DELETE /rta_daily_report/campaign/164983850_rba_20170808?pretty

query中满足一定条件删除 

POST rta_daily_report/_delete_by_query

{

  "query": {

    "match": {

      "message": "some message"

    }

  }

}

根据具体document_id查询 

GET rta_daily_report/campaign/145603275_m_normal_20170804?pretty

output: 

{

  "_index": "rta_daily_report",

  "_type": "campaign",

  "_id": "145603275_m_normal_20170804",

  "_version": 1,

  "found": true,

  "_source": {

    "cid": 145603275,

    "advertiser_id": 457,

    "trace_app_id": "id1105855019",

    "network_cid": "plr_gs_ios_cn_osv9",

    "platform": 2,

    "direct": 1,

    "last_second_domain": "tracking.lenzmx.com",

    "jump_type": 7,

    "direct_trace_app_id": "id1105855019",

    "mode": 3,

    "third": "3444.tlnk.io",

    "hops": 1,

    "yyyymmdd": "2017-08-03T16:00:00",

    "type": "m_normal",

    "click": 2,

    "impression": 3,

    "revenue": 0,

    "install": 0

  }

}

查询所有数据

URI: 

GET rta_daily_report/campaign/_search?q=*&pretty

request boy: 

GET rta_daily_report/campaign/_search

{

  "query": {

    "match_all": {}

  }

}

output: 

"hits": {

    "total": 2705059,

    "max_score": 1,

    "hits": [

      {

        "_index": "rta_daily_report",

        "_type": "campaign",

        "_id": "163016610_rba_20170801",

        "_score": 1,

        "_source": {

          "cid": 163016610,

          "advertiser_id": 799,

          "trace_app_id": "mappstreet.videoeditor",

          "network_cid": "6287283",

          "platform": 1,

          "direct": 2,

          "last_second_domain": "",

          "jump_type": 2,

          "direct_trace_app_id": "",

          "mode": 0,

          "third": "aff.adsbreak.com",

          "hops": 8,

          "yyyymmdd": "2017-07-31T16:00:00",

          "type": "rba",

          "click": 0

        }

      },

      ....]

      }

查询特定字段，并且指定排序字段

在indices为rta_daily_report中搜索type:rba,以日期升序输出1个查询结果

URI: 

 GET rta_daily_report/_search?q=type:rba&sort=yyyymmdd:asc&pretty

request bofy: 

GET rta_daily_report/_search

{

  "query": {

    "match": {

      "type": "rba"

    }

  },

  "sort": [

    {

      "yyyymmdd": {

        "order": "desc"

      }

    }

  ]

}

指定输出字段

查询类型为rba/b2t，按照日期降序排列，输出制定字段，并且只输出5条查询结果，如果要匹配段落，则用 "match_phrase": { "address": "mill lane" } 

GET rta_daily_report/_search

{

  "query": {

    "match": {

      "type": "rba b2t"

    }

  },

  "sort": [

    {

      "yyyymmdd": {

        "order": "desc"

      }

    }

  ],

  "_source": ["yyyymmdd", "type", "cid", "click", "revenue"],

  "size": 5

}

output: 

"hits": {

    "total": 1327184,

    "max_score": null,

    "hits": [

      {

        "_index": "rta_daily_report",

        "_type": "campaign",

        "_id": "54870921_b2t_20170804",

        "_score": null,

        "_source": {

          "revenue": 76500,

          "yyyymmdd": "2017-08-03T16:00:00",

          "type": "b2t",

          "click": 22616,

          "cid": 54870921

        },

        "sort": [

          1501776000000

        ]

      },

bool组合复杂查询

下例是查询类型为b2t，收入必须大于0的所有单子的click、revenue相关数据 

GET rta_daily_report/_search

{

  "query": {

    "bool": {

      "must": [

        {"match": {

          "type": "b2t"

        }}

     ],

     "must_not": [

       {

         "range": {

           "revenue": {

             "lte": 0

           }

         }

       }

     ]

    }

  },

  "sort": [

    {

      "yyyymmdd": {

        "order": "desc"

      }

    }

  ],

  "_source": ["yyyymmdd", "type", "cid", "click", "revenue"],

  "size": 10

}

聚合查询

下例是类似于sql中的聚合查询，查询每天不同类型对应的intall总量 

GET /rta_daily_report/_search

{

  "size": 0,

  "aggs": {

    "sum_install": {

      "date_histogram": {

        "field": "yyyymmdd",

        "interval": "day"

      },

      "aggs": {

        "types": {

          "terms": {

            "field": "type.keyword",

            "size": 10

          },

          "aggs": {

            "install": {

              "sum": {

                "field": "install"

              }

            }

          }

        }

      }

    }

  }

}

output 

"aggregations": {

    "sum_install": {

      "buckets": [

        {

          "key_as_string": "2017-07-31T00:00:00.000Z",

          "key": 1501459200000,

          "doc_count": 659553,

          "types": {

            "doc_count_error_upper_bound": 0,

            "sum_other_doc_count": 0,

            "buckets": [

              {

                "key": "rba",

                "doc_count": 321811,

                "install": {

                  "value": 73835

                }

              },

              {

                "key": "m_normal",

                "doc_count": 321711,

                "install": {

                  "value": 18964

                }

              },

script查询

下例通过document中的click,install字段，计算出文档中不存在的数据。 

GET /rta_daily_report/campaign/_search?pretty

{

    "query" : {

      "bool": {

        "must": [

          {

            "range": {

              "click": {

                "gt": 0

              }

            }

          },

          {

            "range": {

              "install": {

                "gt": 0

              }

            }

          }

        ]

    }},

    "size": 100,

    "script_fields": {

      "cti": {

        "script": {

          "lang": "painless",

          "inline": "1.0 * doc['install'].value / doc['click'].value"

        }

      }

    }

}

output 

"hits": {

    "total": 23036,

    "max_score": 2,

    "hits": [

      {

        "_index": "rta_daily_report",

        "_type": "campaign",

        "_id": "160647918_rta_20170801",

        "_score": 2,

        "fields": {

          "cti": [

            0.0005970149253731343

          ]

        }

      },

      {

        "_index": "rta_daily_report",

        "_type": "campaign",

        "_id": "162293741_rta_20170801",

        "_score": 2,

        "fields": {

          "cti": [

            0.00007796055196070789

          ]

        }

      },

查询一段时间内的聚合数据 

GET rta_daily_report/campaign/_search

{

  "size": 0,

  "aggs": {

    "snaptime": {

      "date_range": {

        "field": "@timestamp",

        "ranges": [

          {

            "from": "now-30d/d",

            "to": "now"

          }

        ]

      },

      "aggs": {

        "sum_revenue": {

          "sum": {

            "field": "revenue"

          }

        }

      }

    }

  }

}

output:

"aggregations": {


"snaptime": {


"buckets": [


{


"key": "2017-07-17T00:00:00.000Z-2017-08-16T03:30:16.995Z",


"from": 1500249600000,


"from_as_string": "2017-07-17T00:00:00.000Z",


"to": 1502854216995,


"to_as_string": "2017-08-16T03:30:16.995Z",


"doc_count": 18685619,


"sum_revenue": {


"value": 6631665219


}


}


]


}


}

查询某段时间内聚合数据，并且script计算额外字段 

GET rta_daily_report/campaign/_search

{

"size": 0,


"aggs" : {


"cvr_per_month" : {


"date_range" : {


"field": "@timestamp",


"ranges": [


{


"from": "now-30d/d",


"to": "now"


}


]


},


"aggs": {


"sum_click": {


"sum": {


"field": "click"


}


},


"sum_install": {


"sum": {


"field": "install"


}


},


"cvr": {


"bucket_script": {


"buckets_path": {


"install": "sum_install",


"click": "sum_click"


},


"script": "1.0 * params.install / params.click"


}


}


}


}


}


}

output:


"aggregations": {


"cvr_per_month": {


"buckets": [


{


"key": "2017-07-17T00:00:00.000Z-2017-08-16T03:37:22.732Z",


"from": 1500249600000,


"from_as_string": "2017-07-17T00:00:00.000Z",


"to": 1502854642732,


"to_as_string": "2017-08-16T03:37:22.732Z",


"doc_count": 18685619,


"sum_click": {


"value": 15067388421


},


"sum_install": {


"value": 7602055


},


"cvr": {


"value": 0.0005045370032012133


}


}


]


}


}

参考链接：

日期格式

查询语法1

查询语法2

kibana

logstash

TODO:

常见问题 
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