Kibana测试开发工具【本地】

1、基本环境准备

1.1、增加索引

增加一个测试索引，索引为 text 类型 name 、keyword 类型 desc，integer 类型 age

PUT /test
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name":{
        "type": "text"
      },
      "desc":{
        "type": "keyword"
      },
      "age":{
        "type": "integer"
      }
    }
  }
}

1.2、增加数据

增加3条测试数据

POST test/_doc
{
  "name":"This is name",
  "age":30,
  "desc":"This is desc"
}
POST test/_doc
{
  "name":"This is name1",
  "age":20,
  "desc":"This is desc1"
}
POST test/_doc
{
  "name":"This is name2",
  "age":15,
  "desc":"This is desc2"
}

2、数据查询

2.1、基础查询 - _search

查询索引的结构信息，包括成功，失败数据统计，文档统计，文档内容

GET test/_search

2.2、限定返回字段 - _source

和 SQL 对比就是 从 select * 变成 select xxx，就是限制返回指定字段，而不需要全部字段都返回

# 筛选字段,只返回 name 字段
GET test/_search
{
  "_source": ["name"]
}

2.3、排序 - sort

和 SQL 中 order 一样，针对字段进行排序，支持正序，倒序

# 排序，根据 age 进行排序
GET test/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "is"
    }
  },
  "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

2.4、分页 - from、size

和 MySQL limit 功能一致，对结果数据进行分页返回，from 起始页数（从 0 开始），size 每页大小

# 从 0开始，每页 2个数据
GET test/_search
{
  "from": 0,
  "size": 2
}

2.5、都 - must、都不是 - must_not、或者 - should

must 表示 筛选条件都要满足；must_not 表示筛选条件都不能满足；should 功能和 MySQL or 一样，”或者”的功能

# 或者 should
GET test/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "match": {
            "name": "name"
          }
        },
         {
          "match": {
            "name": "name2"
          }
        }
      ]
    }
  }
}
# 必须不 must not
GET test/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": [
        {
          "match": {
            "name": "name"
          }
        }
      ]
    }
  }
}
# 必须 must
GET test/_search
{
 "query": {
   "bool": {
     "must": [
       {
         "match": {
           "name": "name"
         }
       }
     ]
   }
 }
}

2.6、结果筛选 - filter

针对结果，进行再筛选，比如范围筛选

# 筛选 年龄范围再 [20,30] 之间
GET test/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "range": {
            "age": {
              "gte": 20,
              "lte": 30
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

2.7、多搜索词 - match

match 支持多个搜索词，搜索词之间用空格 隔开

# 多值筛选,中间用 空格隔开
GET test/_search
{
 "query": {
   "match": {
     "name": "is name"
   }
 }  
}

3、查询方式 term 和 match

查询方式主要分为 term 和 match 两种，两种查询方式针对搜索词的分词效果也是不一样的。

# terms 查询关键字数组
GET test/_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "name":["This","is","name"]
    }
  }
}
# term 多个单词查无数据
GET test/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "name":"This is name"
    }
  }
}
# match 能分词，查到数据
GET test/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "This is name"
    }
  }
}

4、字段类型 text 和 keyword

同样用 term 情况下，根据字段类型不同，是否分词的效果也不同。
在以上基础上，分别查询 “text 类型的 name” 和“keyword 类型的 desc”（ name 和 desc 都是 This is xxx）

• text

  GET test/_search
  {
  "query": {
    "match": {
      "name": "is"
    }
  }
  }
  # 根据请求结果可知，text 会调用分词器对文档进行分词

  

• keyword

  GET test/_search
  {
  "query": {
    "match": {
      "desc": "is"
    }
  }
  }
  # 根据运行结果可知，keyword 不会调用分词器对文档进行分词操作

  
  总结：
  text 类型搜索时会调用分词器，而 keyword 不会调用

  5、高亮

  在诸如搜索网站 或者电商页面搜索结果针对 搜索词会有高亮操作，这其实也是 ES 功能。以百度搜索为例
  

5.1 默认样式高亮

ES 默认是不会开启高亮的，在搜索时，需要声明高亮的字段。默认的 ES 高亮样式是用 把搜索词包裹起来。高亮后的结果会显示在 搜索结果中每一项中的 highlight 中

# 高亮字段 name
GET test/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "is"
    }
  }, 
  "highlight": {
    "fields": {
      "name": {}
    }
  }
}

5.2 自定义高亮样式

如果想自定义 高亮的样式，则需要通过pre_tags（标签之前）和 post_tags（标签之后）自定义样式
比如想用 包括高亮，自定义样式后，就会覆盖取代默认样式

GET test/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "is"
    }
  }, 
  "highlight": {
    "pre_tags": "<span style='color:red'>", 
    "post_tags": "</span>", 
    "fields": {
      "name": {}
    }
  }
}