[大数据]ElasticSearch可视化操作【使用记录】

导入数据

1.创建索引——put 索引名字

• author、title、id：text类型（字符串）
• paragraphs：数组类型

PUT song
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "author":{
        "type": "text"
      },
      "title":{
        "type": "text"
      },
      "paragraphs":{
        "index": "true",
        "type": "keyword"
      },
      "id":{
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

执行结果

2.插入数据——put 索引/_doc/数字

PUT song/_doc/1
{
  "author": "宋太祖",
  "paragraphs": [
  "欲出未出光辣達，千山萬山如火發。",
   "須臾走向天上來，逐却殘星趕却月。"
  ],
  "title": "日詩",
  "id": "08e41396-2809-423d-9bbc-1e6fb24c0ca1"
}

查询数据

1.全局查询——GET 索引/_search

GET song/_search
{
   "query": {
        "match_all": {}
    }
}

查询结果

2.判断索引是否存在——head

GET song/_count

查询成功

查询失败

统计数据

1.分词统计

创建索引

创建索引时添加字段"fielddata": "true"

例如

PUT song
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "author":{
        "type": "text"
      },
      "title":{
        "type": "text"
      },
      "paragraphs":{
        "analyzer": "ik_max_word",
        "type": "text",
      "fielddata": "true"
      },
      "id":{
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

字段查询

在插入完数据后，进行分词查询

GET song/_search?pretty
{
   "size" : 0,  
    "aggs" : {   
       "messages" : {   
          "terms" : {   
            "size" : 10,
            "field" : "paragraphs"
            }  
        }  
    }
}

查询结果

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