elasticsearch文檔操作的方法有哪些

這篇文章主要介紹“elasticsearch文檔操作的方法有哪些”，在日常操作中，相信很多人在elasticsearch文檔操作的方法有哪些問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”elasticsearch文檔操作的方法有哪些”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

文檔

查找name=hnatao的數據

rst, _ := client.Search().Index("user").Query(elastic.NewMatchQuery("name", "hnatao")).Do(ctx)
buf, _ := json.Marshal(rst.Hits.Hits)
fmt.Println(string(buf))

返回

[
    {
        "_score": 1.3862942,
        "_index": "user",
        "_type": "_doc",
        "_id": "1",
        "_seq_no": null,
        "_primary_term": null,
        "_source": { "name": "hnatao", "age": 21, "score": 80 }
    }
]

查找 20 歲的 hnatao 的數據

q := elastic.NewBoolQuery().Must(
    elastic.NewMatchQuery("name", "hnatao"),
    elastic.NewMatchQuery("age", "20"),
)
rst, _ := client.Search().Index("user").Query(q).Do(ctx)
buf, _ := json.Marshal(rst.Hits.Hits)
fmt.Println(string(buf))

返回

[]

查找 20 歲，21 歲的所有用戶信息

q := elastic.NewRangeQuery("age").Gte("20").Lte("21")
rst, _ := client.Search().Index("user").Query(q).Do(ctx)
buf, _ := json.Marshal(rst.Hits.Hits)
fmt.Println(string(buf))

返回

[
    {
        "_score": 1,
        "_index": "user",
        "_type": "_doc",
        "_id": "1",
        "_seq_no": null,
        "_primary_term": null,
        "_source": { "name": "hnatao", "age": 21, "score": 80 }
    },
    {
        "_score": 1,
        "_index": "user",
        "_type": "_doc",
        "_id": "5",
        "_seq_no": null,
        "_primary_term": null,
        "_source": { "name": "guofucheng", "age": 20, "score": 0 }
    }
]

查找大于 21 歲的所有用戶信息

q := elastic.NewRangeQuery("age").Gte("21")
rst, _ := client.Search().Index("user").Query(q).Do(ctx)
buf, _ := json.Marshal(rst.Hits.Hits)
fmt.Println(string(buf))

返回

[
    {
        "_score": 1,
        "_index": "user",
        "_type": "_doc",
        "_id": "1",
        "_seq_no": null,
        "_primary_term": null,
        "_source": { "name": "hnatao", "age": 21, "score": 80 }
    },
    {
        "_score": 1,
        "_index": "user",
        "_type": "_doc",
        "_id": "2",
        "_seq_no": null,
        "_primary_term": null,
        "_source": { "name": "lqt", "age": 22, "score": 90 }
    },
    {
        "_score": 1,
        "_index": "user",
        "_type": "_doc",
        "_id": "3",
        "_seq_no": null,
        "_primary_term": null,
        "_source": { "name": "liudehua", "age": 23, "score": 85 }
    },
    {
        "_score": 1,
        "_index": "user",
        "_type": "_doc",
        "_id": "4",
        "_seq_no": null,
        "_primary_term": null,
        "_source": { "name": "zhangxueyou", "age": 24, "score": 86 }
    }
]

查找有得分記錄的用戶

q := elastic.NewExistsQuery("score")
rst, _ := client.Search().Index("user").Query(q).Do(ctx)
buf, _ := json.Marshal(rst.Hits.Hits)
fmt.Println(string(buf))

返回

[
    {
        "_score": 1,
        "_index": "user",
        "_type": "_doc",
        "_id": "1",
        "_seq_no": null,
        "_primary_term": null,
        "_source": { "name": "hnatao", "age": 21, "score": 80 }
    },
    {
        "_score": 1,
        "_index": "user",
        "_type": "_doc",
        "_id": "2",
        "_seq_no": null,
        "_primary_term": null,
        "_source": { "name": "lqt", "age": 22, "score": 90 }
    },
    {
        "_score": 1,
        "_index": "user",
        "_type": "_doc",
        "_id": "3",
        "_seq_no": null,
        "_primary_term": null,
        "_source": { "name": "liudehua", "age": 23, "score": 85 }
    },
    {
        "_score": 1,
        "_index": "user",
        "_type": "_doc",
        "_id": "4",
        "_seq_no": null,
        "_primary_term": null,
        "_source": { "name": "zhangxueyou", "age": 24, "score": 86 }
    },
    {
        "_score": 1,
        "_index": "user",
        "_type": "_doc",
        "_id": "5",
        "_seq_no": null,
        "_primary_term": null,
        "_source": { "name": "guofucheng", "age": 20, "score": 0 }
    }
]

查找沒有得分記錄的用戶

q := elastic.NewBoolQuery().MustNot(elastic.NewExistsQuery("score"))
rst, _ := client.Search().Index("user").Query(q).Do(ctx)
buf, _ := json.Marshal(rst.Hits.Hits)
fmt.Println(string(buf))

返回

[]

20 歲用戶總人數

q := elastic.NewTermQuery("age", "20")
rst, _ := client.Count().Index("user").Query(q).Do(ctx)
buf, _ := json.Marshal(rst)
fmt.Println(string(buf))

返回

數字：1

用戶的平均人數

q := elastic.NewAvgAggregation().Field("age")
rst, _ := client.Search().Index("user").Aggregation("avg_age", q).Size(0).Do(ctx)
fmt.Println(string(rst.Aggregations["avg_age"]))

返回

{ "value": 22.0 }

查找年齡最小的用戶

rst, _ := client.Search().Index("user").Sort("age", true).Size(1).Do(ctx)
buf, _ := json.Marshal(rst.Hits.Hits)
fmt.Println(string(buf))

返回

[
    {
        "_index": "user",
        "_type": "_doc",
        "_id": "5",
        "_seq_no": null,
        "_primary_term": null,
        "sort": [20],
        "_source": { "name": "guofucheng", "age": 20, "score": 0 }
    }
]

統計年齡的各個維度

agg := elastic.NewStatsAggregation().Field("age")
rst, _ := client.Search().Index("user").Aggregation("stats_age", agg).Do(ctx)
buf, _ := rst.Aggregations["stats_age"].MarshalJSON()
fmt.Println(string(buf))

返回

{
    "count": 5,
    "min": 20.0,
    "max": 24.0,
    "avg": 22.0,
    "sum": 110.0
}

統計年齡占比百分位

agg := elastic.NewPercentilesAggregation().Field("age")
rst, _ := client.Search().Index("user").Aggregation("stats_age", agg).Do(ctx)
buf, _ := rst.Aggregations["stats_age"].MarshalJSON()
fmt.Println(string(buf))

返回

{
    "values": {
        "1.0": 20.0,
        "5.0": 20.0,
        "25.0": 20.75,
        "50.0": 22.0,
        "75.0": 23.25,
        "95.0": 24.0,
        "99.0": 24.0
    }
}

查詢每個年齡的平均分數，并按年齡從小到大排序

agg := elastic.NewTermsAggregation().Field("age").
    SubAggregation("avg_score", elastic.NewAvgAggregation().Field("score")).OrderByKeyAsc()
rst, _ := client.Search().Index("user").Aggregation("stats_age", agg).Do(ctx)
buf, _ := rst.Aggregations["stats_age"].MarshalJSON()
fmt.Println(string(buf))

返回

{
    "doc_count_error_upper_bound": 0,
    "sum_other_doc_count": 0,
    "buckets": [
        { "key": 20, "doc_count": 1, "avg_score": { "value": 0.0 } },
        { "key": 21, "doc_count": 2, "avg_score": { "value": 85.0 } },
        { "key": 22, "doc_count": 2, "avg_score": { "value": 85.5 } }
    ]
}

查詢每個年齡的平均分數，并按平均分數從大到小排序

agg := elastic.NewTermsAggregation().Field("age").
    SubAggregation("avg_score", elastic.NewAvgAggregation().Field("score")).OrderByAggregation("avg_score", false)
rst, _ := client.Search().Index("user").Aggregation("stats_age", agg).Do(ctx)
buf, _ := rst.Aggregations["stats_age"].MarshalJSON()
fmt.Println(string(buf))

返回

{
    "doc_count_error_upper_bound": 0,
    "sum_other_doc_count": 0,
    "buckets": [
        { "key": 22, "doc_count": 2, "avg_score": { "value": 85.5 } },
        { "key": 21, "doc_count": 2, "avg_score": { "value": 85.0 } },
        { "key": 20, "doc_count": 1, "avg_score": { "value": 0.0 } }
    ]
}

到此，關于“elasticsearch文檔操作的方法有哪些”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！