count API允许轻松执行查询并获取该查询的匹配数,它可以跨一个或多个索引执行,查询可以使用简单的查询字符串作为参数提供,也可以使用请求体中定义的查询DSL,这里有一个例子: PUT /twitter/_doc/1?refresh { "user": "kimchy" } GET /twitter/_doc/_count?q=user:kimchy GET /twitter/_doc/_
场景1:找出分组中的所有桶,例如,select group_name from index_name group by group_name; 场景2:灵活添加一个或者多个聚合函数,例如,select group_name, max(count), avg(count) group by group_name; 1、用法 GroupBy类是我们的实现。 1)测试用例 public static void main(String[] args) { /* * 初始...
1.1、Count API(查询文档数量) /*** 查询文档数量*/@Testpublicvoidcount()throwsIOException {//查询该索引的所有文档数量CountResponse response = client.count(builder ->builder.index(INDEX_NAME)); log.info("response={}", response);//通过 Lucene 查询语法指定条件;8.13.4会报错”contains unrecognized ...
1.count + group by 查询 对应sql语句: select user_id,count(1) from table1 group by user_id es 查询例子: //筛选条件,查询全部数据 QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.matchAllQuery(); //自定义term聚合函数,取数量前100个 TermsAggregationBuilder userTermAgg = AggregationBuilders.terms("user...
一、elasticsearch的API: 1、查询整个集群中的文档的数量 GET _count { "query": { "match_all": {} } } 2、查询整个集群中的文档的详细信息 GET _search { "query": { "match_all": {} } } 3、添加数据 PUT index_name/doc_type_name/id(添加和更新)(更新时_version会增加) ...
集群索引数量(count)。 集群分片数量(count) 集群分片数量(count)。 集群主分片数量(count) 集群主分片数量(count)。 集群慢查询条数(count) 集群慢查询条数(count)。 集群慢查询耗时分布 指标含义 慢查询耗时分布指标基于慢日志中index.search.slowlog.query和index.search.slowlog.fetch的日志,依据其耗时时间(too...
Index API: 创建并建立索引 PUT twitter/tweet/1 { "user" : "kimchy", "post_date" : "2009-11-15T14:12:12", "message" : "trying out Elasticsearch" } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 官方文档参考:Index API。 Get API: 获取文档 curl -XGET 'http://localhost:9200/twitter/tweet/1' ...
Elasticsearch作为一款基于Lucene打造的分布式搜索引擎,常用于搜索和日志场景,而在数据分析场景,Elasticsearch也提供了聚合AggregationsAPI支持完成复杂的查询分析,并且可以使用Kibana完成数据的可视化。本文就如何使用Elasticsearch进行数据分析做一个简单的介绍。 概览
docs.count:索引下的文档总数。 docs.deleted:索引下删除状态的文档数。 store.size:主分片+副本分片的大小。 pri.store.size:主分片的大小。 查看所有分片 # 查看所有分片 GET /_cat/shards?v # 输出结果 index shard prirep state docs store ip node dws_zck_car_wide_es_20230613 1 p STARTED 0 283b...
{ "count" : 0, "memory_in_bytes" : 0, "terms_memory_in_bytes" : 0, "stored_fields_memory_in_bytes" : 0, "term_vectors_memory_in_bytes" : 0, "norms_memory_in_bytes" : 0, "points_memory_in_bytes" : 0, "doc_values_memory_in_bytes" : 0, "index_writer_memory_in_bytes"...