小编给大家分享一下elasticsearch kibana查询的示例分析，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
犍为网站建设公司创新互联,犍为网站设计制作，有大型网站制作公司丰富经验。已为犍为1000多家提供企业网站建设服务。企业网站搭建\成都外贸网站建设要多少钱，请找那个售后服务好的犍为做网站的公司定做！
一、简单的CRUD操作
1、添加
PUT /index/type/id
{
"json数据"
}2、查询
GET /index/type/id
3、修改
POST /index/type/id/_update
{
"doc": {
"FIELD": "值"
}
}4、删除
DELETE /index/type/id
二、搜索
搜索可以分成六大类
1、query string search
2、query DSL
3、query filter
4、full-text search
5、phrase search
6、highlight search
1、query string search
搜索全部：GET supplier/user/_search
{
"took": 2,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 3,
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "supplier",
"_type": "user",
"_id": "2",
"_score": 1,
"_source": {
"name": "lisi",
"age": 26,
"address": "bei jing tong zhou",
"price": 10000,
"dept": [
"kaifabu"
]
}
},
{
"_index": "supplier",
"_type": "user",
"_id": "1",
"_score": 1,
"_source": {
"name": "zhangsan",
"age": 30,
"address": "bei jing chang chun jie",
"price": 15000,
"dept": [
"kaifabu",
"yanfabu"
]
}
},
{
"_index": "supplier",
"_type": "user",
"_id": "3",
"_score": 1,
"_source": {
"name": "wangwu",
"age": 26,
"address": "bei jing tong zhou yun he ming zhu",
"price": 13000,
"dept": [
"kaifabu"
]
}
}
]
}
}took：耗费了几毫秒
timed_out：是否超时，这里是没有
_shards：数据拆成了5个分片，所以对于搜索请求，会打到所有的primary shard（或者是它的某个replica shard也可以）
hits.total：查询结果的数量，3个document
hits.max_score：score的含义，就是document对于一个search的相关度的匹配分数，越相关，就越匹配，分数也高
hits.hits：包含了匹配搜索的document的详细数据
2、query DSL
查询所有
GET supplier/user/_search
{
"query": { "match_all": {} }
}查询全部并且排序
GET suppluer/user/_search
{
"query": {
"match_all": {}
}
, "sort": [
{
"price": {
"order": "desc"
}
}
]
}分页查询
GET supplier/user/_search
{
"query": { "match_all": {} },
"from": 1,
"size": 1
}指定要查询显示的field
GET supplier/user/_search
{
"query": { "match_all": {} },
"_source": ["name", "price"]
}3、query filter
搜索name为‘lisi'并且price大于1500的
GET supplier/user/_search
{
"query" : {
"bool" : {
"must" : {
"match" : {
"name" : "lisi"
}
},
"filter" : {
"range" : {
"price" : { "gt" : 1500}
}
}
}
}
}4、full-text search（全文检索）
address这个字段，会先被拆解，建立倒排索引
GET /ecommerce/product/_search
{
"query" : {
"match" : {
"address" : "bei jing"
}
}
}5、phrase search（短语搜索）
跟全文检索相对应，相反，全文检索会将输入的搜索串拆解开来，去倒排索引里面去一一匹配，只要能匹配上任意一个拆解后的单词，就可以作为结果返回
phrase search，要求输入的搜索串，必须在指定的字段文本中，完全包含一模一样的，才可以算匹配，才能作为结果返回
GET /ecommerce/product/_search
{
"query" : {
"match_phrase" : {
"address" : "bei jing"
}
}
}6、highlight search（高亮搜索结果）
GET /ecommerce/product/_search
{
"query" : {
"match" : {
"address" : "bei jing"
}
},
"highlight": {
"fields" : {
"address" : {}
}
}
}以上是“elasticsearch kibana查询的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！