Elasticsearch Query DSL查询入门

本篇为学习DSL时作的笔记，适合ES新手，大佬请略过~nginx

Query DSL又叫查询表达式，是一种很是灵活又富有表现力的查询语言，采用JSON接口的方式实现丰富的查询，并使你的查询语句更灵活、更精确、更易读且易调试数组

查询与过滤

Elasticsearch（如下简称ES）中的数据检索分为两种状况：查询和过滤。缓存

Query查询会对检索结果进行评分，注重的点是匹配程度，例如检索“运维咖啡吧”与文档的标题有多匹配，计算的是查询与文档的相关程度，计算完成以后会算出一个评分，记录在_score字段中，并最终按照_score字段来对全部检索到的文档进行排序bash

Filter过滤不会对检索结果进行评分，注重的点是是否匹配，例如检索“运维咖啡吧”是否匹配文档的标题，结果只有匹配或者不匹配，由于只是对结果进行简单的匹配，因此计算起来也很是快，而且过滤的结果会被缓存到内存中，性能要比Query查询高不少markdown

简单查询

一个最简单的DSL查询表达式以下：架构

GET /_search
{
  "query":{
    "match_all": {}
  }
}
复制代码

/_search 查找整个ES中全部索引的内容app

query 为查询关键字，相似的还有aggs为聚合关键字运维

match_all 匹配全部的文档，也能够写match_none不匹配任何文档elasticsearch

返回结果：oop

{
  "took": 6729,
  "timed_out": false,
  "num_reduce_phases": 6,
  "_shards": {
    "total": 2611,
    "successful": 2611,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 7662397664,
    "max_score": 1,
    "hits": [
      {
        "_index": ".kibana",
        "_type": "doc",
        "_id": "url:ec540365d822e8955cf2fa085db189c2",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "type": "url",
          "updated_at": "2018-05-09T07:19:46.075Z",
          "url": {
            "url": "/app/kibana",
            "accessCount": 0,
            "createDate": "2018-05-09T07:19:46.075Z",
            "accessDate": "2018-05-09T07:19:46.075Z"
          }
        }
      },
	  ...省略其余的结果...
    ]
  }
}
复制代码

took： 表示咱们执行整个搜索请求消耗了多少毫秒

timed_out： 表示本次查询是否超时

这里须要注意当timed_out为True时也会返回结果，这个结果是在请求超时时ES已经获取到的数据，因此返回的这个数据可能不完整。

且当你收到timed_out为True以后，虽然这个链接已经关闭，但在后台这个查询并无结束，而是会继续执行

_shards： 显示查询中参与的分片信息，成功多少分片失败多少分片等

hits： 匹配到的文档的信息，其中total表示匹配到的文档总数，max_score为文档中全部_score的最大值

hits中的hits数组为查询到的文档结果，默认包含查询结果的前十个文档，每一个文档都包含文档的_index、_type、_id、_score和_source数据

结果文档默认状况下是按照相关度（_score）进行降序排列，也就是说最早返回的是相关度最高的文档，文档相关度意思是文档内容与查询条件的匹配程度，上边的查询与过滤中有介绍

指定索引

上边的查询会搜索ES中的全部索引，但咱们一般状况下，只须要去固定一个或几个索引中搜索就能够了，搜索所有无疑会形成资源的浪费，在ES中能够经过如下几种方法来指定索引

指定一个固定的索引，ops-coffee-nginx-2019.05.15为索引名字

GET /ops-coffee-nginx-2019.05.15/_search
复制代码

以上表示在ops-coffee-nginx-2019.05.15索引下查找数据

指定多个固定索引，多个索引名字用逗号分割

GET /ops-coffee-nginx-2019.05.15,ops-coffee-nginx-2019.05.14/_search
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用*号匹配，在匹配到的全部索引下查找数据

GET /ops-coffee-nginx-*/_search
复制代码

固然这里也能够用逗号分割多个匹配索引

分页查询

上边有说到查询结果hits默认只展现10个文档，那咱们如何查询10个之后的文档呢？ES中给了size和from两个参数

size： 设置一次返回的结果数量，也就是hits中的文档数量，默认为10

from： 设置从第几个结果开始日后查询，默认值为0

GET /ops-coffee-nginx-2019.05.15/_search
{
  "size": 5,
  "from": 10,
  "query":{
    "match_all": {}
  }
}
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以上查询就表示查询ops-coffee-nginx-2019.05.15索引下的全部数据，并会在hits中显示第11到第15个文档的数据

全文查询

上边有用到一个match_all的全文查询关键字，match_all为查询全部记录，经常使用的查询关键字在ES中还有如下几个

match

最简单的查询，下边的例子就表示查找host为ops-coffee.cn的全部记录

GET /ops-coffee-2019.05.15/_search
{
  "query":{
    "match": {
      "host":"ops-coffee.cn"
    }
  }
}
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multi_match

在多个字段上执行相同的match查询，下边的例子就表示查询host或http_referer字段中包含ops-coffee.cn的记录

GET /ops-coffee-2019.05.15/_search
{
  "query":{
    "multi_match": {
      "query":"ops-coffee.cn",
      "fields":["host","http_referer"]
    }
  }
}
复制代码

query_string

能够在查询里边使用AND或者OR来完成复杂的查询，例如：

GET /ops-coffee-2019.05.15/_search
{
  "query":{
    "query_string": {
      "query":"(a.ops-coffee.cn) OR (b.ops-coffee.cn)",
      "fields":["host"]
    }
  }
}
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以上表示查找host为a.ops-coffee.cn或者b.ops-coffee.cn的全部记录

也能够用下边这种方式组合更多的条件完成更复杂的查询请求

GET /ops-coffee-2019.05.14/_search
{
  "query":{
    "query_string": {
      "query":"host:a.ops-coffee.cn OR (host:b.ops-coffee.cn AND status:403)"
    }
  }
}
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以上表示查询（host为a.ops-coffee.cn）或者是（host为b.ops-coffee.cn且status为403）的全部记录

与其像相似的还有个simple_query_string的关键字，能够将query_string中的AND或OR用+或|这样的符号替换掉

term

term能够用来精确匹配，精确匹配的值能够是数字、时间、布尔值或者是设置了not_analyzed不分词的字符串

GET /ops-coffee-2019.05.14/_search
{
  "query":{
    "term": {
      "status": {
        "value": 404
      }
    }
  }
}
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term对输入的文本不进行分析，直接精确匹配输出结果，若是要同时匹配多个值可使用terms

GET /ops-coffee-2019.05.14/_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "status":[403,404]
    }
  }
}
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range

range用来查询落在指定区间内的数字或者时间

GET /ops-coffee-2019.05.14/_search
{
  "query": {
    "range":{
      "status":{
        "gte": 400,
        "lte": 599
      }
    }
  }
}
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以上表示搜索全部状态为400到599之间的数据，这里的操做符主要有四个gt大于，gte大于等于，lt小于，lte小于等于

当使用日期做为范围查询时，咱们须要注意下日期的格式，官方支持的日期格式主要有两种

时间戳，注意是毫秒粒度

GET /ops-coffee-2019.05.14/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "@timestamp": {
        "gte": 1557676800000,
        "lte": 1557680400000,
        "format":"epoch_millis"
      }
    }
  }
}
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日期字符串

GET /ops-coffee-2019.05.14/_search
{
  "query": {
    "range":{
      "@timestamp":{
        "gte": "2019-05-13 18:30:00",
        "lte": "2019-05-14",
        "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd",
        "time_zone": "+08:00"
      }
    }
  }
}
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一般更推荐用这种日期字符串的方式，看起来比较清晰，日期格式能够按照本身的习惯输入，只须要format字段指定匹配的格式，若是格式有多个就用||分开，像例子中那样，不过我更推荐用一样的日期格式

若是日期中缺乏年月日这些内容，那么缺乏的部分会用unix的开始时间（即1970年1月1日）填充，当你将"format":"dd"指定为格式时，那么"gte":10将被转换成1970-01-10T00:00:00.000Z

elasticsearch中默认使用的是UTC时间，因此咱们在使用时要经过time_zone来设置好时区，以避免出错

组合查询

一般咱们可能须要将不少个条件组合在一块儿查出最后的结果，这个时候就须要使用ES提供的bool来实现了

例如咱们要查询host为ops-coffee.cn且http_x_forworded_for为111.18.78.128且status不为200的全部数据就可使用下边的语句

GET /ops-coffee-2019.05.14/_search
{
 "query":{
    "bool": {
      "filter": [
        {"match": {
          "host": "ops-coffee.cn"
        }},
        {"match": {
          "http_x_forwarded_for": "111.18.78.128"
        }}
      ],
      "must_not": {
        "match": {
          "status": 200
        }
      }
    }
  }
}
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主要有四个关键字来组合查询之间的关系，分别为：

must： 相似于SQL中的AND，必须包含

must_not： 相似于SQL中的NOT，必须不包含

should： 知足这些条件中的任何条件都会增长评分_score，不知足也不影响，should只会影响查询结果的_score值，并不会影响结果的内容

filter： 与must类似，但不会对结果进行相关性评分_score，大多数状况下咱们对于日志的需求都无相关性的要求，因此建议查询的过程当中多用filter

写在最后

ES的查询博大精深，本篇文章属于基础入门，内容来源于官网

网上关于ELK搭建部署日志收集的文章不少，但收集到日志以后该如何应用这个数据宝库呢？网上仅有一些大厂分享的比较泛的概念没有实际落地的过程，我在想把这些数据利用起来，初步想法是去ES搜索出来业务或者功能的流量数据，而后作趋势分析，这不从DSL开始学习，欢迎你们加我好友找我交流，我会很是乐意