Elasticsearch 7.4 手册阅读笔记 - Iawen's Blog - 我喜欢这样自由的随手涂鸦, 因为我喜欢风......

首页 > 服务器管理与架构 Elasticsearch 7.4 手册阅读笔记 2024-04-28 17:13:42

Elasticsearch是一个基于Lucene库的搜索引擎。它提供了一个分布式、支持多租户的全文搜索引擎, 具有HTTP Web接口和无模式JSON文档。Elasticsearch是用Java开发的, 并在Apache许可证下作为开源软件发布。官方客户端在Java、.NET(C#)、PHP、Python、Apache Groovy、Ruby和许多其他语言中都是可用的。根据DB-Engines的排名显示, Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎, 其次是Apache Solr, 也是基于Lucene。

倒排索引(英语: Inverted index), 也常被称为反向索引、置入文件或反向文件, 是一种索引方法, 被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。它是文档检索系统中最常用的数据结构。有两种不同的反向索引形式:

一条记录的水平反向索引(或者反向文件索引)包含每个引用单词的文档的列表
一个单词的水平反向索引(或者完全反向索引)又包含每个单词在一个文档中的位置

以英文为例, 下面是要被索引的文本:

0. "it is what it is"
1. "what is it"
2. "it is a banana"

我们就能得到下面的反向文件索引:

"a":      {2}
"banana": {2}
"is":     {0, 1, 2}
"it":     {0, 1, 2}
"what":   {0, 1}

1.Elasticsearch 参数与设置

1.1 环境变量

ES_HOME
ES_PATH_CONF, 默认为 $ES_HOME/config
ES_TMPDIR
环境变量使用: ${…}, 如: node.name: ${HOSTNAME}

1.2 配置文件

1.2.1 elasticsearch.yml

# 路径设置
path.data: ""
path.logs: ""

# 集群名
cluster.name: ""

# 节点名
node.name: ""

# 网络主机, 默认Elasticsearch 绑定到本地
network.host: ""

# Discovery setting
discovery.seed_host: ""

# 节点名
cluster.inital_master_nodes: ""

discovery.seed_hosts:
    - 192.168.1.10:9300
    - 192.168.1.11 
    - seeds.mydomain.com 
cluster.initial_master_nodes: 
    - master-node-a
    - master-node-b
    - master-node-c

1.2.2 jvm.options

注意, ES 故意忽略了 JAVA_TOOL_OPTIONS, 也不支持 JAVA_OPTS ！

# 堆大小(JVM)g = GB, m = MB
-Xms1g
-Xmx1g

# 也可以通过 ES_JAVA_OPTS 环境变量来设置 JVM 选项, 如: 
export ES_JAVA_OPTS="$ES_JAVA_OPTS -Djava.io.tmpdir=/path/to/temp/dir"

1.2.3 log4j2.properties

使用 Log4j2 来记录日志, ElasticSearch 提供了三个属性: 
1). ${sys:es.logs.base_path}     日志路径
2). ${sys:es.logs.cluster_name}  集群名
3). ${sys:es.logs.node_name}     节点名

有四种方式来配置日志级别: 1). 命令行: -E <name of logging hierarchy>=<level>(如: -E logger.org.elasticsearch.transport=trace) 2). elasticsearch.yml 文件中, <name of logging hierarchy>: <level> (e.g., logger.org.elasticsearch.transport: trace). 3). API接口 json PUT /_cluster/settings { "transient": { "logger.org.elasticsearch.transport": "trace" } } 4). log4j2.properties 文件 logger.<unique_identifier>.name = <name of logging hierarchy> logger.<unique_identifier>.level = <level>

1.2.4 elasticsearch.keystore

密钥库, 管理工具: elasticsearch-keystore,

应以Elasticsearch 的用户身份来运用管理工具。
不正确的设置会导致Elasticsearch 无法启动
所有的修改都必需重启Elasticsearch 财生效
elasticsearch.keystore只是混淆, 并没有提供加密

# 列出设置
./bin/elasticsearch-keystore list
keystore.seed

# 添加设置
./bin/elasticsearch-keystore add the.setting.name.to.set
Enter value for the.setting.name.to.set: 

# 从文件中批量导入
./bin/elasticsearch-keystore add-file the.setting.name.to.set /path/example-file.json

# 删除
./bin/elasticsearch-keystore remove the.setting.name.to.remove

# 更新设置
./bin/elasticsearch-keystore upgrade

# 部分安全设置, 可以通过API接口来更新生效: 
POST _nodes/reload_secure_settings

1.2.5 重要的系统配置

# 产品模式下, 以下的设置如果不正确, Elasticsearch 将不能启动！
# 禁用swapping
swapoff -a

# 或者配置 sysctl value vm.swappiness is set to 1
vm.swappiness = 1

# 或者配置 config/elasticsearch.yml, 阻止swap
# 查看是否生效: GET _nodes?filter_path=.mlockall (要重启)
bootstrap.memory_lock: true

# 增加文件描述符
# 验证 GET _nodes/stats/process?filter_path=.max_file_descriptors
elasticsearch  -  nofile  65535

# 确保足够的虚拟内存
sysctl -w vm.max_map_count = 262144
# /ets/sysctl.conf
vm.max_map_count = 262144

sysctl -p

# 确保足够的线程
# JVM DNS 缓存设置
# 临时目录未用noexec挂载

1.2.6 开发与产品

network.host: ""
# 请注意, 可以通过http.host和transport.host独立配置HTTP和传输。 这对于将单个节点配置为可通过HTTP进行访问以进行测试(而不触发生产模式)很有用。

#单节点模式
discovery.type: single-node

1.2.7 其他

强制引导检查(bootstrap checks)
1. Heap Size Check
2. File Descriptor check
3. Memory lock check
4. Maximum number of threads check
5. Max file size check
6. Maximum size virtual memory check
7. Maximum map count check
8. Client JVM check
9. Use serial collector check
10. System call filter check
11. OnError and OnOutOfMemoryError checks
12. Early-access check
13. G1GC check
14. All permission chec
15. Discovery configuration check
Elasticsearch 终止错误码:

错误码	说明
128	JVM internal error
127	Out of memory error
126	Stack overflow error
125	Unknown virtual machine error
124	Serious I/O error
1	Unknown fatal error

X-Pack 是Elastic Stack扩展, 提供安全性, 警报, 监视, 报告, 机器学习和许多其他功能。

2. Elasticsearch 管理

2.1 节点升级

升级节点之前, 应该禁用副本分配以避免竞争:

PUT _cluster/settings
{
  "persistent": {
    "cluster.routing.allocation.enable": "primaries"
  }
}
// 刷新索引
POST _flush/synced

// 检查重启后的节点(日志或GET)
GET _cat/nodes

// 恢复
PUT _cluster/settings
{
  "persistent": {
    "cluster.routing.allocation.enable": null
  }
}

// 监控节点恢复状态
GET _cat/recovery

// 重启机器学习 jobs
POST _ml/set_upgrade_mode?enabled=false

2.2 常用的管理API接口

curl -XGET http://192.168.137.3:9200/_cat?v # ?v 显示有意义的标题
# curl -XGET http://192.168.137.3:9200/_cat/indices
# curl -XGET http://192.168.137.3:9200/_cat/nodes

curl -XGET http://192.168.137.3:9200/_stats
curl -XGET http://192.168.137.3:9200/_nodes

3. 基本知识点

3.1 查询分类

简单查询 match, multi_match, common, fuzzy_like_this, fuzzy_like_this_field, geoshape, ids, match_all, query_string, simple_query_string, range, prefix, regexp, span_term, term, terms, wildcard
组合查询 bool, boosting, constant_score, dis_max, filtered, function_score, has_child, has_parent, indices, nested, span_first, span_multi, span_near, span_not, span_or, span_term, top_child
无分析查询 common, ids, prefix, span_term, term, terms, wildcard
全文检索查询 match, multi_match, query_string, simple_query_string
模式匹配查询 prefix, regexp, wildcard
支持相似度操作查询 fuzzy_like_this, fuzzy_like_this_field, fuzzy, more_like_this, more_like_this_field
支持打分操作的查询 boosting, constant_score, function_score, indices
位置敏感查询 match_phrase, span_first, span_multi, span_near, span_not, span_or, span_term
结构敏感查询 nested, has_child, has_parent, top_child

3.2 数据类型

3.2.1 常见数据类型

binary: Binary value encoded as a Base64 string.
boolean: true and false values.
Keywords: The keyword family, 包括keyword, constant_keyword, 和wildcard.
Numbers: Numeric types, such as long and double, used to express amounts.

3.2.2 日期

Date types, including date and date_nanos.

3.2.3 alias

Defines an alias for an existing field.

3.2.4 Objects and relational types

object: A JSON object.
flattened: An entire JSON object as a single field value.
nested: A JSON object that preserves the relationship between its subfields.
join: Defines a parent/child relationship for documents in the same index.

3.2.5 Structured data types

Range: Range types, such as long_range, double_range, date_range, and ip_range.
ip: IPv4 and IPv6 addresses.
version: Software versions. Supports Semantic Versioning precedence rules.
murmur3: Compute and stores hashes of values.

3.2.6 聚合数据类型

aggregate_metric_double: Pre-aggregated metric values.
histogram: Pre-aggregated numerical values in the form of a histogram.

3.2.7 文本搜索类型

text fields: The text family, including text and match_only_text. Analyzed, unstructured text.
annotated-text: Text containing special markup. Used for identifying named entities.
completion: Used for auto-complete suggestions.
search_as_you_type: text-like type for as-you-type completion.
token_count: A count of tokens in a text.

3.2.8 文档排序类型

dense_vector: Records dense vectors of float values.
sparse_vector: Records sparse vectors of float values.
rank_feature: Records a numeric feature to boost hits at query time.
rank_features: Records numeric features to boost hits at query time.

3.2.9 空间数据类型

geo_point: Latitude and longitude points.
geo_shape: Complex shapes, such as polygons.
point: Arbitrary cartesian points.
shape: Arbitrary cartesian geometries.

3.2.10 其他

percolator: 以Query DSL编写的索引查询.

3.2.11 数组

在 Elasticsearch 中, 数组不需要专用的字段数据类型。默认情况下, 任何字段都可以包含零个或多个值, 但是, 数组中的所有值必须具有相同的字段类型。请参阅数组

3.2.12 多领域

为不同的目的以不同的方式索引相同的字段通常很有用。例如, 一个string字段可以被映射为一个text用于全文搜索的keyword字段, 以及一个用于排序或聚合的字段。或者, 您可以使用standard分析器、 english分析器和 french分析器为文本字段编制索引。这就是多字段的目的。大多数字段类型通过fields参数支持多字段。

3.3 相关概念

关系型数据库	Elasticsearch
数据库 Database	索引Index, 支持全文检索
表 Table	类型 TYpe
数据行 Row	文档Document, 但不需要固定结构, 不同文档可以具有不同的字段集合
数据列 Column	字段 Field
模式 Schema	映像 Mapping

3.4 插件安装

# https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin/releases
# https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/
# 本地安装
./bin/elasticsearch-plugin install file:<path>

# 远程安装
./bin/elasticsearch-plugin install <url>

4. 聚合查询

4.1 数据聚合

4.1.1 聚合的类型

Bucketing
Metric  指标
    single-value numeric metrics aggregation
    multi-value numeric metrics aggregation
Matrix  矩阵
Pipeline
    汇总其他汇总及其相关指标的输出的汇总

# 一般聚合查询的格式如: 
# 注: aggregations 可以简写为 aggs
"aggregations" : {
    "<aggregation_name>" : {
        "<aggregation_type>" : {
            <aggregation_body>
        }
        [,"meta" : {  [<meta_data_body>] } ]?
        [,"aggregations" : { [<sub_aggregation>]+ } ]?
    }
    [,"<aggregation_name_2>" : { ... } ]*
}

4.2 Mertics 聚合查询

4.2.1 avg

POST /exams/_search?size=0
{
    "aggs" : {
        "avg_grade" : { "avg" : { "field" : "grade" } }
    }
}

# 使用脚本
POST /exams/_search?size=0
{
    "aggs" : {
        "avg_grade" : {
            "avg" : {
                "script" : {
                    "id": "my_script",
                    "params": {
                        "field": "grade"
                    }
                }
            }
        }
    }
}

4.2.2 Weighted Avg(加权平均)

计算公式: ∑(value * weight) / ∑(weight) 符号: weighted_avg 参数:

# value           必须
# weight          必须
# format          可选
# value_type      可选

# 例如: 
POST /exams/_search
{
    "size": 0,
    "aggs" : {
        "weighted_grade": {
            "weighted_avg": {
                "value": {
                    "field": "grade"
                },
                "weight": {
                    "field": "weight"
                }
            }
        }
    }
}

4.2.3 Cardinality Aggregation(基数聚合)

基于 HyperLogLog++ 算法符号: cardinality

4.2.4 Extended Stats Aggregation(扩展统计汇总)

符号: extended_stats 偏差界限: sigma

GET /exams/_search
{
    "size": 0,
    "aggs" : {
        "grades_stats" : { 
            "extended_stats" : 
            { 
                "field" : "grade",
                "sigma : 3
            } 
        }
    }
}

4.2.5 Geo Bounds Aggregation

符号: geo_bounds 可选参数: wrap_longitude, 用于指定是否应允许边界框与国际日期线重叠。默认为True

POST /museums/_search?size=0
{
    "query" : {
        "match" : { "name" : "musée" }
    },
    "aggs" : {
        "viewport" : {
            "geo_bounds" : {
                "field" : "location", 
                "wrap_longitude" : true 
            }
        }
    }
}

4.2.6 Geo Centroid Aggregation

符号: geo_centroid

4.2.7 Max Aggregation

符号: max

4.2.8 Min Aggregation

符号: min

4.2.9 Percentiles Aggregation

符号: percentiles 默认的百分位范围为: [ 1, 5, 25, 50, 75, 95, 99 ] 压缩参数: “tdigest”: { “compression” : 200 }, 压缩参数将最大节点数限制为20 *compression。 HDR 直方图: “hdr”: { “number_of_significant_value_digits” : 3 } 百分位数度量标准使用的算法称为TDigest(由Ted Dunning在“Computing Accurate Quantiles using T-Digests”中引入)。

4.2.10 Percentiles Ranks Aggregation

符号: percentile_ranks HDR 直方图: “hdr”: { “number_of_significant_value_digits” : 3 }

4.2.11 Scripted Metric Aggregation

符号: scripted_metric 1. init_script 2. map_script 3. combine_script 4. reduce_script

4.2.12 Stats Aggregation

4.2.13 Sum Aggregation

4.2.14 Top Hits Aggregation

符号: top_hits 可以用来组织文档分类

// GET blog/_search/
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "when": {
      "histogram": {
        "field": "id",
        "interval": 500
      },
      "aggs": {
        "title": {
          "top_hits": {
            "_source": {
              "includes": ["title"] // 简化返回结果
            }, 
            "size": 1
          }
        }
      }
    }
  }
}

4.2.15 Value Count Aggregation

符号: value_count

4.2.16 Median Absplute Deviation Aggregation

中位数绝对偏差是变异性的量度。这是一个可靠的统计信息, 这意味着它对于描述可能具有异常值或未正常分布的数据很有用。对于此类数据, 它比标准偏差更具描述性。

符号: median_absolute_deviation 压缩: compression, 默认为1000

GET reviews/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "review_variability": {
      "median_absolute_deviation": {
        "field": "rating",
        "compression": 100
      }
    }
  }
}

4.3 Bucket 聚合查询

4.3.1 Adjacency Matrix Aggregation

邻接矩阵汇总符号: adjacency_matrix

4.3.2 Auto-interval Date Histogram Aggregation

自动间隔日期直方图聚合符号: auto_date_histogram 参数: time_zone minimum_interval

4.3.3 Children Aggregation

一种特殊的单存储桶聚合, 用于选择具有指定类型的子文档, 如联接字段中所定义。

唯一的选项: type

4.3.4 Composite Aggregation

复合聚合符号: composite

4.3.5 Date Histogram Aggregation

日期直方图聚合符号: date_histogram 参数: calendar_interval fixed_interval

// GET blog/_search/
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "my results": {
      "date_histogram": {
        "field": "post_date",
        "interval": "year"
      }
    }
  }
}

4.3.6 Date Range Aggregation

符号: date_range 参数: “ranges”: [{ “to”: “now-10M/M” }, { “from”: “now-10M/M” }] “time_zone”: “CET”

4.3.7 Diversified Sampler Aggregation

多元化的采样器聚合符号: diversified_sampler

4.3.8 Filter Aggregation

符号: filter

4.3.9 Filters Aggregation

符号: filters

GET logs/_search
{
  "size": 0,
  "aggs" : {
    "messages" : {
      "filters" : {
        "filters" : {
          "errors" :   { "match" : { "body" : "error"   }},
          "warnings" : { "match" : { "body" : "warning" }}
        }
      }
    }
  }
}

4.3.10 Filters Aggregation

符号: filters

4.3.11 Geo Distance Aggregation

符号: geo_distance 参数: unit: 默认距离单位为 m(meters米), 可以接受的单位: mi (miles英里), in (inches), yd (yards码), km (kilometers), cm (centimeters), mm (millimeters). distance_type: 两种计算模式 arc (默认, 更精确), 和 plane

POST /museums/_search?size=0
{
    "aggs" : {
        "rings_around_amsterdam" : {
            "geo_distance" : {
                "field" : "location",
                "origin" : "52.3760, 4.894",
                "unit" : "km",
                "distance_type" : "plane",
                "ranges" : [
                    { "to" : 100000 },
                    { "from" : 100000, "to" : 300000 },
                    { "from" : 300000 }
                ]
            }
        }
    }
}

4.3.12 GeoHash grid Aggregation

符号: geohash_grid 精度在 1 - 12 之间

4.3.13 GeoTile Grid Aggregation

符号: geotile_grid 精度在 0 - 29 之间

4.3.14 Global Aggregation

全局聚合器只能作为顶级聚合器放置, 因为将全局聚合器嵌入另一个存储桶聚合器中没有意义。

符号: global

4.3.15 Histogram Aggregation

舍入函数: bucket_key = Math.floor((value - offset) / interval) * interval + offset 符号: histogram 参数: min_doc_count extended_bounds extended_bounds is not filtering buckets！

POST /bank/_search?size=0
{
  "query" : {
        "constant_balance" : { 
            "filter": { 
                "range" : { 
                    "balance" : { 
                        "to" : "40000" ,
                        "from" : "1000"
                    } 
                } 
            } 
        }
    },
    "aggs" : {
        "balance" : {
            "histogram" : {
                "field" : "balance",
                "interval" : 5000,
                "min_doc_count": 1, 
                "extended_bounds" : {
                    "min" : 10000,
                    "max" : 30000
                }
            }
        }
    }
}

GET blog/_search/
{
  "query": {
    "query_string": {
      "default_field": "title",
      "query": "破解"
    }
  },
  "aggs": {
    "my results": {
      "histogram": {
        "script": "doc['post_date'].value.year",
        "interval": 1
      }
    }
  }
}

4.3.16 IP Range Aggregation

符号: ip_range

4.3.17 Missing Aggregation

符号: missing

4.3.18 Nested Aggregation

符号:

4.3.19 Parent Aggregation

符号:

4.3.20 Range Aggregation

符号: range 参数: ranges

GET /_search
{
    "aggs" : {
        "price_ranges" : {
            "range" : {
                "field" : "price",
                "ranges" : [
                    { "to" : 100.0 },
                    { "from" : 100.0, "to" : 200.0 },
                    { "from" : 200.0 }
                ]
            }
        }
    }
}

4.3.21 Rare Terms Aggregation

稀有条款汇总符号: rare_terms

4.3.22 Reverse nested Aggregation

符号: reverse_nested

4.3.23 Sampler Aggregation

4.3.24 Significant Terms Aggregation

重要术语汇总符号: significant_terms 能帮助用户获取跟指定查询高度相关的词项(集), 意义在于不仅能从查询返回结果中提取与查询最相关的一组词项, 并且能找出最相关的那个词项。significant_terms 聚合计算的目标不能是基于浮点数的字段, 可使用基于 long 或 integer 类型的字段。

// GET blog/_search/
{
  "query": {
        "match": {
          "content": "破解"      
        }
  },
  "aggs": {
    "descripton": {
      "significant_terms": {
        "field": "title"
      }
    }
  }
}

注意: 已分词字段的聚合非常耗费内存, 因为需要把所有词项加载到内存。

额外的配置:

控制返回 bucket 数量
后台数据集过滤
最小文档数量
执行模式

4.3.25 Significant Text Aggregation

重要的文字汇整符号: significant_text

4.3.26 Terms Aggregation

符号: terms 参数: min_doc_count

4.3.27 Subtleties of bucketing range Aggregation

符号:

4.4 Pipeline 聚合查询

Pipeline Aggregation 工作在其他聚合而不是文档集的基础上, 输入聚合通过 buckets_path 参数来定义, 并遵循下面的特定格式:

AGG_SEPARATOR       =  `>` ;
METRIC_SEPARATOR    =  `.` ;
AGG_NAME            =  <the name of the aggregation> ;
METRIC              =  <the name of the metric (in case of multi-value metrics aggregation)> ;
MULTIBUCKET_KEY     =  `[<KEY_NAME>]`
PATH                =  <AGG_NAME><MULTIBUCKET_KEY>? (<AGG_SEPARATOR>, <AGG_NAME> )* ( <METRIC_SEPARATOR>, <METRIC> ) ;

buckets_path 还可以使用特殊的 _count 路径来替代 metric 可以分为两类:

Parent
Sibling

4.4.1 Avg bucket Aggregation

符号: avg_bucket

4.4.2 Derivative Aggregation

导数/衍生聚合符号: derivative 参数: buckets_path gap_policy format

4.4.3 Max Bucket Aggregation

符号: max_bucket 参数: 同上

4.4.4 Min Bucket Aggregation

符号: min_bucket 参数: 同上

4.4.5 Sum Bucket Aggregation

符号: sum_bucket 参数: 同上

4.4.6 Stats Bucket Aggregation

符号: stats_bucket 参数: 同上

4.4.7 Extended Stats Bucket Aggregation

符号: extended_stats_bucket 参数: 同上 + sigma

4.4.8 Percentiles Bucket Aggregation

符号: percentiles_bucket 参数: 同上

4.4.9 Moving Average Aggregation

符号: moving_avg 参数: buckets_path model simple|linear|ewma|holt|holt_winters gap_policy window minimize settings

4.4.10 Moving Function Aggregation

符号: moving_fn 参数: buckets_path window script shift

"moving_fn": {
    "buckets_path": "the_sum", 
    "window": 10,
    "script": "MovingFunctions.unweightedAvg(values)"
}

内建函数有:

max(), min(), sum(), stdDev(), unweightedAvg(), linearWeightedAvg(), ewma(), holt(), holtWinters()

4.4.11 Cumulative Sum Aggregation

符号: cumulative_sum 参数: buckets_path format

4.4.12 Cumulative Cardinality Aggregation

符号: cumulative_cardinality 参数: 同上

4.4.13 Bucket Script Aggregation

符号: bucket_script 参数: script buckets_path gap_policy format

4.4.14 Bucket Selector Aggregation

符号: bucket_selector 参数: script buckets_path gap_policy

4.4.15 Bucket Sort Aggregation

符号: bucket_sort 参数: sort from size gap_policy

4.4.16 Serial Differencing Aggregation

符号: serial_diff 参数: buckets_path lag gap_policy format

4.5 Matrix 聚合查询

4.5.1 Matrix Stats

符号: matrix_stats
参数: 
count
mean
variance
skewness
kurtosis
covariance
correlation

4.6 Caching heavy aggregations

5. DSL 查询

(DSL, Domain Specific Language) 可以分为两大类型:

Leaf query clauses
Compound query clauses

5.1 查询和过滤上下文

5.1.1 relevance score

relevance score 是一个相对的浮点数, 返回到 _score 字段

5.1.2 Query context

5.1.3 Filter context

5.2 复合查询

5.2.1 bool query

must        必需满足
should      期望满足
must_not    必需不满足, 被视为过滤条件
filter
    range   范围(gte,  lte....)

5.2.2 boosting query

返回与肯定查询匹配的文档, 但减少与否定查询匹配的文档的分数。

positive
negative
negative_boost

5.2.3 constant_score query

一个查询, 它包装另一个查询, 但是在过滤器上下文中执行它。所有匹配的文档都使用相同的“常量” _score。

5.2.4 dis_max query

一个查询, 它接受多个查询, 并返回与任何查询子句匹配的任何文档。当布尔查询合并所有匹配查询的分数时, dis_max查询使用单个最佳匹配查询子句的分数。

queries
tie_breaker

5.2.5 function_score query

使用函数修改主查询返回的分数, 以考虑诸如受欢迎程度, 新近度, 距离或使用脚本实现的自定义算法等因素。

multiply
sum
avg
first
max
min

提供几种类型的计分功能:

script_score
weight
random_score
field_value_factor
decay function: gauss, linear, exp

5.3 Full text query

5.3.1 intervals query

可以对匹配项的顺序和接近度进行细粒度控制 TOP参数:

match
    query       必须
    max_gaps
    ordered
    analyzer
    filter
    use_field
prefix
    prefix      必须
    analyzer
    use_field
wildcard
    pattern     必须
    analyzer
    use_field
all_of
    intervals   必须,An array of rules to combine
    max_gaps
    ordered
    filter
any_of
    intervals   必须
    filter
filter
    after
    before
    contained_by
    containing
    not_contained_by
    not_containing
    not_overlapping
    overlapping
    script

5.3.2 match query

用于执行全文查询的标准查询, 包括模糊匹配和短语或接近查询

5.3.3 match_bool_prefix query

创建一个布尔查询, 将与每个词匹配的词查询作为词查询, 但最后一个词除外, 后者作为前缀查询匹配

5.3.4 match_phrase query

类似于匹配查询, 但用于匹配精确短语或单词接近匹配

5.3.5 match_phrase_prefix query

类似于match_phrase查询, 但是对最后一个单词进行通配符搜索

5.3.6 multi_match query

匹配查询的多字段版本

5.3.7 common_terms query

一个更专业的查询, 它对不常见的单词给予更多的偏爱

5.3.8 query_string query

支持紧凑的Lucene查询字符串语法, 允许您在单个查询字符串中指定AND | OR | NOT条件和多字段搜索。仅限于专业用户

5.3.9 simple_query_string query

适用于直接向用户公开的query_string语法的更简单

5.4 indices 与 bulk (批量索引与块)

审核安全设置
远程恢复设置
高级远程恢复设置
索引生命周期管理设置
许可证设置
机器学习默认允许, 使用 SSE4.2结构, 因此仅当CPU 支持 SSE4.2。如果要运行 jobs, 集群中必须至少有一个机器学习节点。
监控设置要调整监视数据在监视UI中的显示方式, 请在kibana.yml中配置xpack.monitoring设置。要控制如何从Logstash收集监视数据, 请在logstash.yml中配置xpack.monitoring设置。
X-Pack 监控 TLS/SSL 设置
PKCS#12 文件
PKCS#11令牌
安全设置

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