全局语句

  1. # 查询es中所有的Index
  2. GET _cat/indices
  3. #查看集群健康状况
  4. GET _cat/health
  5. #查看全部索引信息
  6. GET _all
  7. #查看所有别名对应信息
  8. GET _cat/aliases
  9. #增加一个库
  10. PUT test
  11. #删除一个库
  12. DELETE test
  13. #查询索引信息
  14. GET test
  15. #集群命令
  16. #"action.auto_create_index" 允许根据数据自动创建index
  17. #"action.destructive_requires_name" 删除index需要提供name,防止 delete *
  18. PUT _cluster/settings
  19. {
  20.   "persistent": {
  21.     "action.auto_create_index": "true",
  22.     "action.destructive_requires_name": "true"
  23.   }
  24. }
  26. #添加分片数量、副本数量、字段映射
  27. PUT property_2_t2
  28. {
  29.    "settings" : {
  30.         "number_of_shards" : 3,
  31.         "number_of_replicas" : 2
  32.     },
  33.      "mappings" : {
  34.         "properties" : {
  35.              "deviceNo": {
  36.                 "type": "keyword"
  37.             },  
  38.             "metric": {
  39.                 "type": "keyword"
  40.             }, 
  41.             "numValue": {
  42.                 "type": "double"
  43.             }, 
  44.             "value": { 
  45.                 "type": "keyword"
  46.             }, 
  47.             "objectValue": {
  48.                 "type": "nested"
  49.             },
  50.             "timestamp": {
  51.                 "type": "date"
  52.             }
  53.         }
  54.     }
  55. }

插入数据

  1. #插入一条商品数据 库名/表名/一条数据的id号
  2. PUT /ecommerce/product/1
  3. {
  4.   "name":"puma 公文包",
  5.   "desc":"包",
  6.   "price":210,
  7.   "producer":"puma producer",
  8.   "tags":"商务 包包"
  9. }
  10. post /ecommerce/product
  11. {
  12.   "name" : "puma 衬衣",
  13.   "desc" : "衣服",
  14.   "price" : 160,
  15.   "producer" : "puma producer",
  16.   "tags" : "休闲"
  17. }
  18. post /ecommerce/product
  19. {
  20.   "name" : "puma 公文包",
  21.   "desc" : "包",
  22.   "price" : 210,
  23.   "producer" : "puma producer",
  24.   "tags" : "商务"
  25. }
  26. post /ecommerce/product
  27. {
  28.   "name" : "dior cherry",
  29.   "desc" : "奢侈品",
  30.   "price" : 120,
  31.   "producer" : "dior producer",
  32.   "tags" : "奢侈"
  33. }
  34. post /ecommerce/product
  35. {
  36.   "name" : "dior 项链",
  37.   "desc" : "项链",
  38.   "price" : 2700,
  39.   "producer" : "dior producer",
  40.   "tags" : "奢侈"
  41. }
  42. post /ecommerce/product
  43. {
  44.   "name" : "dior 包包",
  45.   "desc" : "奢侈品",
  46.   "price" : 2600,
  47.   "producer" : "dior producer",
  48.   "tags" : "高端"
  49. }
  50. post /ecommerce/product
  51. {
  52.   "name" : "海澜之家 衬衣",
  53.   "desc" : "商务 休闲",
  54.   "price" : 120,
  55.   "producer" : "海澜之家 producer",
  56.   "tags" : "休闲"
  57. }
  58. #指定id生成
  59. put /my_index/my_type/1
  60. {
  61.   "test_fields":"test"
  62. }
  63. get /my_index/my_type/1
  64. #自动生成id号
  65. post /my_index/my_type
  66. {
  67.   "test_fields":"test2"
  68. }

批量插入数据

ES bulk api

  1. #批量插入数据
  2. PUT /library/book/_bulk?refresh
  3. {"index":{"_id": "Leviathan Wakes"}}
  4. {"name": "Leviathan Wakes", "author": "James S.A. Corey", "release_date": "2011-06-02", "page_count": 561}
  5. {"index":{"_id": "Hyperion"}}
  6. {"name": "Hyperion", "author": "Dan Simmons", "release_date": "1989-05-26", "page_count": 482}
  7. {"index":{"_id": "Dune"}}
  8. {"name": "Dune", "author": "Frank Herbert", "release_date": "1965-06-01", "page_count": 604}
  10. POST _bulk
  11. { "index" : { "_index" : "test", "_id" : "1" } }
  12. { "field1" : "value1" }
  13. { "delete" : { "_index" : "test", "_id" : "2" } }
  14. { "create" : { "_index" : "test", "_id" : "3" } }
  15. { "field1" : "value3" }
  16. { "update" : {"_id" : "1", "_index" : "test"} }
  17. { "doc" : {"field2" : "value2"} }

修改

  1. #修改商品数据(全局更新，不推荐) 
  2. PUT /ecommerce/product/1
  3. {
  4.   "name":"dior cherry",
  5.   "desc":"奢侈品",
  6.   "price":2700,
  7.   "producer":"dior producer",
  8.   "tags":"奢侈"
  9. }
  10. #下面这种会丢失数据
  11. PUT /ecommerce/product/1
  12. {
  13.   "price":2800
  14. }
  15. # 推荐使用的更新，只更新指定字段
  16. POST /ecommerce/product/3/_update
  17. {
  18.   "doc":{
  19.      "tags" : "奢侈"
  20.   }
  21. }

删除

  1. #删除数据 按照id删除
  2. DELETE /ecommerce/product/1

查询

ES 查询语句
ES 聚合查询

  1. # 查询格式  
  2. #es不推荐指定my_type,这跟倒排索引的特性有关系，7.x里面仍然支持这种语法，但是8.x开始使用这种语法会报错，默认只有一个全局的type=_doc
  3. get /my_index/my_type/_search
  4. # 查询商品数据 /index/type/id
  5. GET /ecommerce/product/1
  6. #查看所有数据，类似于全表扫描
  7. GET ecommerce/product/_search
  8. # match_all 可以查询到所有文档，是没有查询条件下的默认语句。
  9. GET ecommerce/product/_search
  10. {
  11.   "query":{
  12.     "match_all": {
  14.     }
  15.   }
  16. }
  17. # 查询所有名称里面包含dior的商品，同时按价格进行降序排序，实现分页from开始 size个数
  18. GET ecommerce/product/_search
  19. {
  20.   "query":{
  21.       "match": {
  22.         "name":"dior"
  23.       }
  24.   },
  25.   "sort":[
  26.     {
  27.       "price":{
  28.         "order":"desc"
  29.       }
  30.     }
  31.   ],
  32.   "from":0,
  33.   "size":2
  35. }
  36. # 搜索名称里面包含dior的，并且价格大于250元的商品
  37. #如果需要多个查询条件拼接在一起就需要使用bool
  38. #bool 过滤可以用来合并多个过滤条件查询结果的布尔逻辑，它包含以下操作符：
  39. #must :: 多个查询条件的完全匹配,相当于 and。
  40. #must_not :: 多个查询条件的相反匹配，相当于 not。
  41. #should :: 至少有一个查询条件匹配, 相当于 or。
  42. get ecommerce/product/_search
  43. {
  44.   "query":{
  45.     "bool": {
  46.       "must": [
  47.         {
  48.           "match": {
  49.             "name": "dior"
  50.           }
  51.         }
  52.       ],
  53.       "filter": [
  54.         {
  55.           "range": {
  56.             "price": {
  57.               "gt": 250
  58.             }
  59.           }
  60.         }
  61.       ]
  62.     }
  63.   }
  64. }
  65. # 展示一个全文搜索 查询条件会进行分词dior cherry 3 ，然后取并集
  66. get ecommerce/product/_search
  67. {
  68.   "query":{
  69.     "match": {
  70.       "name": "dior cherry3"
  71.     }
  72.   }
  73. }
  74. # 不要把条件分词，要精确匹配
  75. get ecommerce/product/_search
  76. {
  77.   "query":{
  78.     "match_phrase": {
  79.       "name": "dior cherry3"
  80.     }
  81.   }
  82. }
  83. # 把查询结果进行高亮显示
  84. # <em>dior</em> <em>cherry3</em>这个标签是默认的标签，可以进行替换，输出到网页
  85. get ecommerce/product/_search
  86. {
  87.   "query":{
  88.     "match": {
  89.       "name": "dior cherry3"
  90.     }
  91.   },
  92.   "highlight":{
  93.     "fields": {
  94.       "name": {}
  95.     }
  96.   }
  97. }
  98. #聚合分析
  99. # 计算每个标签tag下商品的数量 select count(*) from product group by tag
  100. #对于非keyword类型的列需使用列名.keyword进行聚合查询，不加.keyword用于搜索和分词，加.keyword用于聚合查询
  101. #terms 跟 term 有点类似，但 terms 允许指定多个匹配条件。 如果某个字段指定了多个值，那么文档需要一起去做匹配
  102. #group_by_tag是个名字随意取
  103. get ecommerce/product/_search
  104. {
  105.   "aggs":{
  106.     "group_by_tag":{
  107.       "terms": {
  108.         "field": "tags.keyword"
  109.       }
  110.     }
  111.   }
  112. }
  113. #查询商品名称里面包含dior的数据，并且按照tag进行分组，计算每个分组下的平均价格
  114. # terms 表示分组， avg表示平均值 group_by_tag和avg_price都是一个名字
  115. # 先对tags.keyword进行分组，然后按照price的平均值进行倒序
  116. get ecommerce/product/_search
  117. {
  118.   "query": {
  119.     "match": {
  120.       "name": "dior"
  121.     }
  122.   },
  123.   "aggs": {
  124.     "group_by_tag": {
  125.       "terms": {
  126.         "field": "tags.keyword",
  127.         "order": {
  128.           "avg_price": "desc"
  129.         }
  130.       },
  131.       "aggs": {
  132.         "avg_price": {
  133.           "avg": {
  134.             "field": "price"
  135.           }
  136.         }
  137.       }
  138.     }
  139.   }
  140. }
  141. # 查询出producer里面包含producer的数据，按照指定的价格区间进行分组，在每个组内再按tag进行分组，分完组以后再求每个组的平均价格，并且按照降序进行排序
  142. get ecommerce/product/_search
  143. {
  144.   "query": {
  145.     "match": {
  146.       "producer": "producer"
  147.     }
  148.   },
  149.   "aggs": {
  150.     "group_price_range": {
  151.       "range": {
  152.         "field": "price",
  153.         "ranges": [
  154.           {
  155.             "from": 50,
  156.             "to": 250
  157.           },
  158.           {
  159.             "from": 250,
  160.             "to": 1000
  161.           },
  162.           {
  163.             "from": 1000,
  164.             "to": 5000
  165.           }
  166.         ]
  167.       },
  168.       "aggs": {
  169.         "group_by_tag": {
  170.           "terms": {
  171.             "field": "tags.keyword",
  172.             "order": {
  173.               "avg_price": "desc"
  174.             }
  175.           },
  176.           "aggs": {
  177.             "avg_price": {
  178.               "avg": {
  179.                 "field": "price"
  180.               }
  181.             }
  182.           }
  183.         }
  184.       }
  185.     }
  186.   }
  187. }
  189. #复杂查询示例
  190. #查询deviceNo="hjhj" and (metric.keyword="InvertStatus_3" or metric.keyword="OutputFrequency")
  191. #聚合查询 group by metric.keyword order by timestamp limit 2 按照metric分组，按照时间倒序，每组抽取两条数据
  192. GET property_2_test/_search
  193. {
  194.   "query": {
  195.     "bool": {
  196.       "must": [
  197.         {
  198.           "term": {
  199.             "deviceNo.keyword": "hjhj"
  200.           }
  201.         },
  202.         {
  203.           "bool": {
  204.             "should": [
  205.               {
  206.                 "term": {
  207.                   "metric.keyword": "InvertStatus_3"
  208.                 }
  209.               },
  210.               {
  211.                 "term": {
  212.                   "metric.keyword": "OutputFrequency"
  213.                 }
  214.               }
  215.             ]
  216.           }
  218.         }
  219.       ]
  220.     }
  221.   },
  222.   "aggs": {
  223.     "metric_group": {
  224.       "terms": {
  225.         "field": "metric.keyword"
  226.       },
  227.       "aggs": {
  228.         "top_2_hits":{
  229.           "top_hits": {
  230.             "size": 2,
  231.             "sort": {
  232.               "timestamp":{
  233.                 "order":"desc"
  234.               }
  235.             }
  236.           }
  237.         }
  238.       }
  239.     }
  240.   }
  241. }

查询2

  1. #数据准备
  2. PUT test1/doc/1
  3. {
  4.   "title": "中国是世界上人口最多的国家"
  5. }
  6. PUT test1/doc/2
  7. {
  8.   "title": "美国是世界上军事实力最强大的国家"
  9. }
  10. PUT test1/doc/3
  11. {
  12.   "title": "北京是中国的首都"
  13. }
  15. #进行分词，中国拆分成“中”和“国”，包含任意一个字就会被匹配到
  16. GET test1/doc/_search
  17. {
  18.   "query":{
  19.     "match":{
  20.       "title":"中国"
  21.     }
  22.   }
  23. }
  24. #短语查找，即不会分词，必须包含“中国”两个字才会被匹配
  25. GET test1/doc/_search
  26. {
  27.   "query":{
  28.     "match_phrase": {
  29.       "title": "中国"
  30.     }
  31.   }
  32. }
  33. #我们搜索中国和世界这两个指定词组时，但又不清楚两个词组之间有多少别的词间隔。那么在搜的时候就要留有一些余地。这时就要用到了slop了。相当于正则中的中国.*?世界。这个间隔默认为0
  34. GET test1/doc/_search
  35. {
  36.   "query":{
  37.     "match_phrase":{
  38.       "title":{
  39.         "query": "中国世界",
  40.          "slop": 2
  41.       }
  42.     }
  43.   }
  44. }
  45. #数据准备
  46. PUT test2/doc/1
  47. {
  48.   "title": "prefix1",
  49.   "desc": "beautiful girl you are beautiful so"
  50. }
  52. PUT test2/doc/2
  53. {
  54.   "title": "beautiful",
  55.   "desc": "I like basking on the beach"
  56. }
  57. #最左前缀查询
  58. GET test2/doc/_search
  59. {
  60.   "query": {
  61.     "match_phrase_prefix": {
  62.       "desc": "you are bea"
  63.     }
  64.   }
  65. }
  66. #使用短语查询就查不到结果
  67. #match匹配会对数据进行分词
  68. #match_phrase 不会对数据进行分词，短语查找
  69. #match_phrase_prefix 前缀匹配，即查找的数据中包含这个短语，比如 “beautiful girl you are beautiful so” 
  70. #match_phrase  使用“bea" 查找结果为null
  71. #match_phrase_prefix 使用"bea"就可以查找到
  72. GET test2/doc/_search
  73. {
  74.   "query": {
  75.     "match_phrase": {
  76.       "desc": "you are bea"
  77.     }
  78.   }
  79. }
  80. #max_expansion 参数理解 前缀查询会非常的影响性能，要对结果集进行限制，就加上这个参数。
  81. GET test2/doc/_search
  82. {
  83.   "query": {
  84.     "match_phrase_prefix": {
  85.       "desc": {
  86.         "query": "bea",
  87.         "max_expansions": 10
  88.       }
  89.     }
  90.   }
  91. }
  94. # multi_match是要在多个字段中查询同一个关键字
  95. GET test2/doc/_search
  96. {
  97.   "query": {
  98.     "multi_match": {
  99.       "query": "beautiful",
  100.       "fields": ["title","desc"]
  101.     }
  102.   }
  103. }
  104. #当设置属性 type:phrase 时 等同于 短语查询
  105. GET test1/doc/_search
  106. {
  107.   "query": {
  108.     "multi_match": {
  109.       "query": "中国",
  110.       "fields": ["title"],
  111.       "type": "phrase"
  112.     }
  113.   }
  114. }
  115. #当设置属性 type:phrase_prefix时 等同于 最左前缀查询
  116. GET test2/doc/_search
  117. {
  118.   "query": {
  119.     "multi_match": {
  120.       "query": "bea",
  121.       "fields": ["desc"],
  122.       "type": "phrase_prefix"
  123.     }
  124.   }
  125. }
  127. #数据准备
  128. POST test/doc
  129. {
  130.   "name" : "wangfei",
  131.   "age" : 27,
  132.   "desc" : "热天还不让后人不认同"
  133. }
  134. POST /test/doc/
  135. {
  136.   "doc":{
  137.   "name" : "wangjifei",
  138.   "age" : 27,
  139.   "desc" : "生活就像 茫茫海上"
  140.   }
  141. }
  142. POST test/doc
  143. {
  144.   "name" : "wangyang",
  145.   "age" : 30,
  146.   "desc" : "点在我心内的几首歌"
  147. }
  148. GET test/_search
  150. # 单条件查询 name包含wangfei
  151. GET test/doc/_search
  152. {
  153.   "query": {
  154.     "bool": {
  155.       "must": [
  156.         {
  157.           "match": {
  158.           "name": "wangfei"
  159.           }
  160.         }
  161.       ]
  162.     }
  163.   }
  164. }
  166. #### 多条件组合查询 name包含wangfei and age=27
  167. GET test/doc/_search
  168. {
  169.   "query": {
  170.     "bool": {
  171.       "must": [
  172.         {
  173.           "match": {
  174.             "name": "wangfei"
  175.           }
  176.         },{
  177.           "match": {
  178.             "age": 27
  179.           }
  180.         }
  181.       ]
  182.     }
  183.   }
  184. }
  185. #name包含wangjifei or age=27
  186. GET test/doc/_search
  187. {
  188.   "query": {
  189.     "bool": {
  190.       "should": [
  191.         {
  192.           "match": {
  193.           "name": "wangjifei"
  194.         }
  195.         },{
  196.           "match": {
  197.             "age": 27
  198.           }
  199.         }
  200.       ]
  201.     }
  202.   }
  203. }
  204. #name不包含wangjifei and age!=27
  205. #转义一下就是name包含wangjifei或age=27的全部不要
  206. GET test/doc/_search
  207. {
  208.   "query": {
  209.     "bool": {
  210.       "must_not": [
  211.         {
  212.           "match": {
  213.             "name": "wangjifei"
  214.           }
  215.         },{
  216.           "match": {
  217.             "age": 27
  218.           }
  219.         }
  220.       ]
  221.     }
  222.   }
  223. }
  224. #查询name 包含wangjifei and age>=10 and age<27
  225. GET test/doc/_search
  226. {
  227.   "query": {
  228.     "bool": {
  229.       "must": [
  230.         {
  231.           "match": {
  232.             "name": "wangjifei"
  233.           }
  234.         }
  235.       ],
  236.       "filter": {
  237.         "range": {
  238.           "age": {
  239.             "gte": 10,
  240.             "lt": 27
  241.           }
  242.         }
  243.       }
  244.     }
  245.   }
  246. }
  248. #数据准备
  249. PUT test3/doc/1
  250. {
  251.   "name":"顾老二",
  252.   "age":30,
  253.   "from": "gu",
  254.   "desc": "皮肤黑、武器长、性格直",
  255.   "tags": ["黑", "长", "直"]
  256. }
  257. #返回指定列
  258. GET test3/doc/_search
  259. {
  260.   "query": {
  261.     "match": {
  262.       "name": "顾"
  263.     }
  264.   },
  265.   "_source": ["name","age"]
  266. }
  267. #高亮显示name
  268. GET test3/doc/_search
  269. {
  270.   "query": {
  271.     "match": {
  272.       "name": "顾老二"
  273.     }
  274.   },
  275.   "highlight": {
  276.     "fields": {
  277.       "name": {}
  278.     }
  279.   }
  280. }
  281. #自定义高亮标签
  282. GET test3/doc/_search
  283. {
  284.   "query": {
  285.     "match": {
  286.       "desc": "性格直"
  287.     }
  288.   },
  289.   "highlight": {
  290.     "pre_tags": "<b class='key' style='color:red'>",
  291.     "post_tags": "</b>",
  292.     "fields": {
  293.       "desc": {}
  294.     }
  295.   }
  296. }
  298. #查找精确值
  299. GET test/doc/_search
  300. {
  301.   "query": {
  302.     "bool": {
  303.       "should": [
  304.         {
  305.           "term": {
  306.             "age":27
  307.           }
  308.         },{
  309.           "term":{
  310.             "age":28
  311.           }
  312.         }
  313.       ]
  314.     }
  315.   }
  316. }
  317. # 第二个查询方式
  318. GET test/doc/_search
  319. {
  320.   "query": {
  321.     "terms": {
  322.       "age": [
  323.         "27",
  324.         "28"
  325.       ]
  326.     }
  327.   }
  328. }

别名 alias命令

ES 别名

  1. #查看所有索引
  2. GET _alias
  3. #查看指定index的索引
  4. GET my-data-stream/_alias
  6. #为已存在的index添加别名
  7. POST _aliases
  8. {
  9.   "actions": [
  10.     {
  11.       "add": {
  12.         "index": "logs-nginx.access-prod",
  13.         "alias": "logs"
  14.       }
  15.     }
  16.   ]
  17. }
  18. #批量添加使用*
  19. POST _aliases
  20. {
  21.   "actions": [
  22.     {
  23.       "add": {
  24.         "index": "logs-*",
  25.         "alias": "logs"
  26.       }
  27.     }
  28.   ]
  29. }
  30. #删除别名
  31. POST _aliases
  32. {
  33.   "actions": [
  34.     {
  35.       "remove": {
  36.         "index": "logs-nginx.access-prod",
  37.         "alias": "logs"
  38.       }
  39.     }
  40.   ]
  41. }
  42. #同时进行多个操作
  43. POST _aliases
  44. {
  45.   "actions": [
  46.     {
  47.       "remove": {
  48.         "index": "logs-nginx.access-prod",
  49.         "alias": "logs"
  50.       }
  51.     },
  52.     {
  53.       "add": {
  54.         "index": "logs-my_app-default",
  55.         "alias": "logs"
  56.       }
  57.     }
  58.   ]
  59. }
  61. #在模板里面预先提供alias
  62. # Component template with index aliases
  63. PUT _component_template/my-aliases
  64. {
  65.   "template": {
  66.     "aliases": {
  67.       "my-alias": {}
  68.     }
  69.   }
  70. }
  72. # Index template with index aliases
  73. PUT _index_template/my-index-template
  74. {
  75.   "index_patterns": [
  76.     "my-index-*"
  77.   ],
  78.   "composed_of": [
  79.     "my-aliases",
  80.     "my-mappings",
  81.     "my-settings"
  82.   ],
  83.   "template": {
  84.     "aliases": {
  85.       "yet-another-alias": {}
  86.     }
  87.   }
  88. }
  90. #创建Index的时候指定alias
  91. # PUT <my-index-{now/d}-000001>
  92. PUT %3Cmy-index-%7Bnow%2Fd%7D-000001%3E
  93. {
  94.   "aliases": {
  95.     "my-alias": {}
  96.   }
  97. }

模板命令

ES index 模板
可以使用模板配置预定义的别名，settings和mappings等
创建模板 以前的api是使用_template,现在废弃了推荐使用_index_template，接口是一样的。
模板有两个_component_template和_index_template，_component_template不会直接应用到index,它是作为一个可重用的组件为_index_template提供服务。

  1. #创建模板
  2. PUT _index_template/xiot_dev_prop_template
  3. {
  4.   "index_patterns": ["property_*_*"],
  5.   "template": {
  6.     "mappings": {
  7.       "properties": {
  8.         "deviceNo": {
  9.           "type": "keyword"
  10.         },
  11.         "metric": {
  12.           "type": "keyword"
  13.         },
  14.         "numValue": {
  15.           "type": "double"
  16.         },
  17.         "objectValue": {
  18.           "type": "nested"
  19.         },
  20.         "timestamp": {
  21.           "type": "date"
  22.         },
  23.         "value": {
  24.           "type": "keyword"
  25.         }
  26.       }
  27.     }
  28.   }
  29. }
  30. #index_patterns 应用模板的index模式，template 模板内容
  31. #priority优先级 越大越优先，version 版本，_meta元数据
  32. PUT _index_template/template_1
  33. {
  34.   "index_patterns": ["te*", "bar*"],
  35.   "template": {
  36.     "settings": {
  37.       "number_of_shards": 1
  38.     },
  39.     "mappings": {
  40.       "_source": {
  41.         "enabled": true
  42.       },
  43.       "properties": {
  44.         "host_name": {
  45.           "type": "keyword"
  46.         },
  47.         "created_at": {
  48.           "type": "date",
  49.           "format": "EEE MMM dd HH:mm:ss Z yyyy"
  50.         }
  51.       }
  52.     },
  53.     "aliases": {
  54.       "mydata": { }
  55.     }
  56.   },
  57.   "priority": 500,
  58.   "composed_of": ["component_template1", "runtime_component_template"], 
  59.   "version": 3,
  60.   "_meta": {
  61.     "description": "my custom"
  62.   }
  63. }
  64. #创建组件模板
  65. PUT _component_template/component_template1
  66. {
  67.   "template": {
  68.     "mappings": {
  69.       "properties": {
  70.         "@timestamp": {
  71.           "type": "date"
  72.         }
  73.       }
  74.     }
  75.   }
  76. }
  78. PUT _component_template/runtime_component_template
  79. {
  80.   "template": {
  81.     "mappings": {
  82.       "runtime": { 
  83.         "day_of_week": {
  84.           "type": "keyword",
  85.           "script": {
  86.             "source": "emit(doc['@timestamp'].value.dayOfWeekEnum.getDisplayName(TextStyle.FULL, Locale.ROOT))"
  87.           }
  88.         }
  89.       }
  90.     }
  91.   }
  92. }

关于日期的索引名称

参考文档
日期index使用支持 date math index name support
日期index处理器 date-index-name-processor

  1. #生成基于时间的index 
  2. "date math index name support"
  3. #在kibana 控制台使用命令需要使用转义符，使用http api的时候不需要
  4. #格式 <static_name{date_math_expr{date_format|time_zone}}>
  5. #按年分 property_2_t2_yyyy
  6. PUT /<property_2_t2_{now{yyyy}}>
  7. PUT /%3Cproperty_2_t2_%7Bnow%7Byyyy%7D%7D%3E
  8. #按月分 property_2_t2_yyyy-MM
  9. PUT /<property_2_t2_{now{yyyy-MM}}>
  10. PUT /%3Cproperty_2_t2_%7Bnow%7Byyyy-MM%7D%7D%3E
  11. #按日分 property_2_t2_yyyy-MM-dd
  12. PUT /<property_2_t2_{now{yyyy-MM-dd}}>
  13. PUT /%3Cproperty_2_t2_%7Bnow%7Byyyy-MM-dd%7D%7D%3E
  14. #不分库 property_2_t2
  15. PUT property_2_t2
  16. PUT %3Cproperty_2_t2_%7Bnow%7Byyyy-MM-dd%7D%7D%3E
  18. #基于"date math index name support"的支持 可以根据指定的时间字段生成指定格式的索引 
  19. "Date index name processor" 
  20. #field 指定获取时间字段timestamp的数据，date_rounding 时间精确到日，
  21. #index_name_prefix 生成的索引的前缀，
  22. #index_name_format 时间的格式最后生成的是时间格式是 index_name_prefix+index_name_format
  23. #date_formats field指定字段的时间传入格式，这里传入的是时间戳
  24. #timezone 指定时区，我们比UTC多8个小时
  25. #按年创建
  26. PUT _ingest/pipeline/yearlyIndex
  27. {
  28.   "description": "yearly xiot-device-date-time index naming",
  29.   "processors": [
  30.     {
  31.       "date_index_name": {
  32.         "field": "timestamp",
  33.         "date_rounding": "d",
  34.         "timezone": "GMT+8",
  35.         "index_name_prefix": "{{{_index}}}_",
  36.         "index_name_format": "yyyy",
  37.         "date_formats": [
  38.           "UNIX_MS"
  39.         ]
  40.       }
  41.     }
  42.   ]
  43. }
  44. #按月创建
  45. PUT _ingest/pipeline/monthlyIndex
  46. {
  47.   "description": "monthly xiot-device-date-time index naming",
  48.   "processors": [
  49.     {
  50.       "date_index_name": {
  51.         "field": "timestamp",
  52.         "date_rounding": "d",
  53.         "timezone": "GMT+8",
  54.         "index_name_prefix": "{{{_index}}}_",
  55.         "index_name_format": "yyyy-MM",
  56.         "date_formats": [
  57.           "UNIX_MS"
  58.         ]
  59.       }
  60.     }
  61.   ]
  62. }
  63. #按日创建
  64. PUT _ingest/pipeline/dailyIndex
  65. {
  66.   "description": "daily xiot-device-date-time index naming",
  67.   "processors": [
  68.     {
  69.       "date_index_name": {
  70.         "field": "timestamp",
  71.         "date_rounding": "d",
  72.         "timezone": "GMT+8",
  73.         "index_name_prefix": "{{{_index}}}_",
  74.         "index_name_format": "yyyy-MM-dd",
  75.         "date_formats": [
  76.           "UNIX_MS"
  77.         ]
  78.       }
  79.     }
  80.   ]
  81. }
  83. #使用 pipeline指定你创建的 pipeline的名称
  84. POST /property_2_t2/_doc?pipeline=monthlyindex
  85. {
  86.   "metric": "s1",
  87.   "deviceNo": "e32",
  88.   "value": "200",
  89.   "numValue": 200,
  90.   "timestamp": 1649535178148
  91. }

mappings命令

  1. #创建字段映射
  2. PUT /my-index-000001
  3. {
  4.   "mappings": {
  5.     "properties": {
  6.       "age":    { "type": "integer" },  
  7.       "email":  { "type": "keyword"  }, 
  8.       "name":   { "type": "text"  }     
  9.     }
  10.   }
  11. }
  12. #添加到已存在的index字段映射/修改字段映射api，不能修改已有字段的属性，不然索引无效
  13. PUT /my-index-000001/_mapping
  14. {
  15.   "properties": {
  16.     "employee-id": {
  17.       "type": "keyword",
  18.       "index": false
  19.     }
  20.   }
  21. }
  22. #查看字段映射
  23. GET /my-index-000001/_mapping
  24. #查看指定字段
  25. GET /my-index-000001/_mapping/field/employee-id

其他命令

ES SQL支持

  1. #使用sql进行查询
  2. POST /_sql?format=txt
  3. {
  4.   "query": "SELECT * FROM property_2_t2"
  5. }