"script_fields": { "using_doc_values": { "script": "doc['price'].value * 42" }, "using_source": { "script": "params['_source']['price'] * 42" } } } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 在上面,我们使用了两种不同的方法来计算同样的内容。这个和script query不同。
es script_fields查询 es查询should 1. ES查询语法 Elasticsearch(ES)的查询语法非常强大且灵活,允许执行从简单到复杂的各种搜索操作。ES查询主要基于两种类型:Leaf Query Clauses(叶查询子句)和Compound Query Clauses(复合查询子句)。以下是ES查询语法的全面介绍: 1. Leaf Query Clauses 叶查询子句直接对数据进行查...
"script_fields": { "diffDays": { "script": { "source": """ if (doc['expireDate'].size() > 0) { // doc['expireDate'].value为ZonedDateTime LocalDate expireDate = doc['expireDate'].value.toLocalDate(); LocalDate currentDate = LocalDate.parse(params['currentDateStr']); ...
脚本可以使用doc-values,the _source field, orstored fields来访问字段值 2.2.1 在脚本中访问文档的分数 在[function_score query](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.17/query-dsl-function-score-query.html),script-based sorting, 或aggregations中使用脚本可以访问_score变量,表示文档的...
"script_fields": { "sum": { "script": { "source": "doc['count'].value + doc['value'].value" } } } } 使用脚本转换聚合结果: 可以使用script来转换聚合结果。例如,以下请求将聚合结果中的“value”字段除以2: GET /my_index/_search ...
{"script_fields": {"c_price": {"script": {"lang":"painless","source":"[doc['Price'].value * params.param1,doc['Price'].value * params.param2]","params": {"param1":0.1,"param2":0.2} } } } } 5、Painless脚本模板 脚本模板类似于关系型数据库的存储过程,如果某些脚本需要查询功能...
script_fields: 通过script获取自定义字段. 可以通过读取_source和docvalue两种方式获取字段. 通过_source获取:params['_source']['my_field']. 通过docvalue获取:doc['my_field'].value. 测试不同的获取字段方式 测试: 在返回4000条文档的UID,score属性的测试中, 配置不同的返回字段参数的响应时间如下: ...
除了每次搜索命中执行一次的脚本字段(script fields)之外,搜索和聚合中使用的脚本将针对可能与查询或聚合匹配的每个文档执行一次,这种情况下需要脚本能执行的非常快! 在此种API的脚本中,字段值能从doc-values,stored fields 或_source字段访问。 _source访问字段值比doc-values慢得多,原因在于:它是针对每个结果返回多个...
# script field 将字段计算后返回 GET /bank/_search { "_source": true, "query": { "term": { "_id": { "value": "20" } } }, "script_fields": { "age_2year_later": { "script" : { "lang": "painless", "source" : "doc['age'].value + 2" } }, "age_2year_before" ...
Field:由很多的Term组成,包括name(String)、fieldsData(BytesRef)和type(FieldType)这3个属性。 Term:由很多的字节组成,可以分词。 上述四种概念在Elasticsearch中同样存在,意思也一样。 Lucene中存储的索引主要分为三种类型: Invert Index:倒排索引,通过Term可以查询到拥有该Term的文档。可以配置为是否分词,如果分词可...