Question

上节介绍的，都是针对单条数据的操作。在 ES 环境中，更多的是搜索和聚合请求。在 5.0 之前版本中，数据获取和数据搜索甚至有极大的区别：刚写入的数据，可以通过 translog 立刻获取；但是却要等到 refresh 成为一个 segment 后，才能被搜索到。从 5.0 版本开始，Elasticsearch 稍作了改动，不再维护 doc-id 到 translog offset 的映射关系，一旦 GET 请求到这个还不能搜到的数据，就强制 refresh 出来 segment，这样就可以搜索了。这个改动降低了数据获取的性能，但是节省了不少内存，减少了 young GC 次数，对写入性能的提升是很有好处的。

本节介绍 ES 的搜索语法。

全文搜索

ES 对搜索请求，有简易语法和完整语法两种方式。简易语法作为以后在 Kibana 上最常用的方式，一定是需要学会的。而在命令行里，我们可以通过最简单的方式来做到。还是上节输入的数据：

# curl -XGET http://127.0.0.1:9200/logstash-2015.06.21/testlog/_search?q=first

可以看到返回结果：

{"took":240,"timed_out":false,"_shards":{"total":27,"successful":27,"failed":0},"hits":{"total":1,"max_score":0.11506981,"hits":[{"_index":"logstash-2015.06.21","_type":"testlog","_id":"AU4ew3h2nBE6n0qcyVJK","_score":0.11506981,"_source":{
    "date" : "1434966686000",
    "user" : "chenlin7",
    "mesg" : "first message into Elasticsearch"
}}]}}

还可以用下面语句搜索，结果是一样的。

# curl -XGET http://127.0.0.1:9200/logstash-2015.06.21/testlog/_search?q=user:"chenlin7"

querystring 语法

上例中，?q=后面写的，就是 querystring 语法。鉴于这部分内容会在 Kibana 上经常使用，这里详细解析一下语法：

• 全文检索：直接写搜索的单词，如上例中的 first；
• 单字段的全文检索：在搜索单词之前加上字段名和冒号，比如如果知道单词 first 肯定出现在 mesg 字段，可以写作 mesg:first；
• 单字段的精确检索：在搜索单词前后加双引号，比如 user:"chenlin7"；
• 多个检索条件的组合：可以使用 NOT, AND 和 OR 来组合检索，注意必须是大写。比如 user:("chenlin7" OR "chenlin") AND NOT mesg:first；
• 字段是否存在：_exists_:user 表示要求 user 字段存在，_missing_:user 表示要求 user 字段不存在；
• 通配符：用 ? 表示单字母，* 表示任意个字母。比如 fir?t mess*；
• 正则：需要比通配符更复杂一点的表达式，可以使用正则。比如 mesg:/mes{2}ages?/。注意 ES 中正则性能很差，而且支持的功能也不是特别强大，尽量不要使用。ES 支持的正则语法见：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-regexp-query.html；
• 近似搜索：用 ~ 表示搜索单词可能有一两个字母写的不对，请 ES 按照相似度返回结果。比如 frist~；
• 范围搜索：对数值和时间，ES 都可以使用范围搜索，比如：rtt:>300，date:["now-6h" TO "now"} 等。其中，[] 表示端点数值包含在范围内，{} 表示端点数值不包含在范围内；

完整语法

ES 支持各种类型的检索请求，除了可以用 querystring 语法表达的以外，还有很多其他类型，具体列表和示例可参见：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-queries.html。

作为最简单和常用的示例，这里展示一下 term query 的写法，相当于 querystring 语法中的 user:"chenlin7"：

# curl -XGET http://127.0.0.1:9200/_search -d '
{
  "query": {
    "term": {
      "user": "chenlin7" 
    }
  }
}'

聚合请求

在检索范围确定之后，ES 还支持对结果集做聚合查询，返回更直接的聚合统计结果。在 ES 1.0 版本之前，这个接口叫 Facet，1.0 版本之后，这个接口改为 Aggregation。

Kibana 分别在 v3 中使用 Facet，v4 中使用 Aggregation。不过总的来说，Aggregation 是 Facet 接口的强化升级版本，我们直接了解 Aggregation 即可。本书后续章节也会介绍如何在 Kibana 的 v3 版本中使用 aggregation 接口做二次开发。

堆叠聚合示例

在 Elasticsearch 1.x 系列中，aggregation 分为 bucket 和 metric 两种，分别用作词元划分和数值计算。而其中的 bucket aggregation，还支持在自身结果集的基础上，叠加新的 aggregation。这就是 aggregation 比 facet 最领先的地方。比如实现一个时序百分比统计，在 facet 接口就无法直接完成，而在 aggregation 接口就很简单了：

# curl -XPOST 'http://127.0.0.1:9200/logstash-2015.06.22/_search?size=0&pretty' -d'{
    "aggs" : {
        "percentile_over_time" : {
            "date_histogram" : {
                "field"    : "@timestamp",
                "interval" : "1h"
            },
            "aggs" : {
                "percentile_one_time" : {
                    "percentiles" : {
                        "field" : "requesttime"
                    }
                }
            }
        }
    }
}'

得到结果如下：

{
  "took" : 151595,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 81,
    "successful" : 81,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 3307142043,
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "percentile_over_time" : {
      "buckets" : [ {
        "key_as_string" : "22/Jun/2015:22:00:00 +0000",
        "key" : 1435010400000,
        "doc_count" : 459273981,
        "percentile_one_time" : {
          "values" : {
            "1.0" : 0.004,
            "5.0" : 0.006,
            "25.0" : 0.023,
            "50.0" : 0.035,
            "75.0" : 0.08774675719725569,
            "95.0" : 0.25732934416125663,
            "99.0" : 0.7508899754871812
          }
        }
      }, {
        "key_as_string" : "23/Jun/2015:00:00:00 +0000",
        "key" : 1435017600000,
        "doc_count" : 768620219,
        "percentile_one_time" : {
          "values" : {
            "1.0" : 0.004,
            "5.0" : 0.007000000000000001,
            "25.0" : 0.025,
            "50.0" : 0.03987809503972864,
            "75.0" : 0.10297843567746187,
            "95.0" : 0.30047269327062875,
            "99.0" : 1.015495933753329
          }
        }
      }, {
        "key_as_string" : "23/Jun/2015:02:00:00 +0000",
        "key" : 1435024800000,
        "doc_count" : 849467060,
        "percentile_one_time" : {
          "values" : {
            "1.0" : 0.004,
            "5.0" : 0.008,
            "25.0" : 0.027000000000000003,
            "50.0" : 0.0439999899006102,
            "75.0" : 0.1160416197625958,
            "95.0" : 0.3383140614483838,
            "99.0" : 1.0275839684542212
          }
        }
      } ]
    }
  }
}

管道聚合示例

在 Elasticsearch 2.x 中，新增了 pipeline aggregation 类型。可以在已有 aggregation 返回的数组数据之后，再对这组数值做一次运算。最常见的，就是对时序数据求移动平均值。比如对响应时间做周期为 7，移动窗口为 30，alpha, beta, gamma 参数均为 0.5 的 holt-winters 季节性预测 2 个未来值的请求如下：

{
    "aggs" : {
        "my_date_histo" : {
            "date_histogram" : {
                 "field" : "@timestamp",
                 "interval" : "1h"
            },
            "aggs" : {
                "avgtime" : {
                    "avg" : { "field" : "requesttime" }
                },
                "the_movavg" : {
                    "moving_avg" : {
                        "buckets_path" : "avgtime",
                        "window" : 30,
                        "model" : "holt_winters",
                        "predict" : 2,
                        "settings" : {
                            "type" : "mult",
                            "alpha" : 0.5,
                            "beta" : 0.5,
                            "gamma" : 0.5,
                            "period" : 7,
                            "pad" : true
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
}

响应如下：

{
  "took" : 12,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 10,
    "successful" : 10,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 111331,
    "max_score" : 0.0,
    "hits" : [  ]
  },
  "aggregations" : {
    "my_date_histo" : {
      "buckets" : [ {
        "key_as_string" : "2015-12-24T02:00:00.000Z",
        "key" : 1450922400000,
        "doc_count" : 1462,
        "avgtime" : {
          "value" : 508.25649794801643
        }
      }, {
        ...
      }, {
        "key_as_string" : "2015-12-24T17:00:00.000Z",
        "key" : 1450976400000,
        "doc_count" : 1664,
        "avgtime" : {
          "value" : 504.7067307692308
        },
        "the_movavg" : {
          "value" : 500.9766851760192
        }
      }, {
        ...
      }, {
        "key_as_string" : "2015-12-25T09:00:00.000Z",
        "key" : 1451034000000,
        "doc_count" : 0,
        "the_movavg" : {
          "value" : 493.9519632950849,
          "value_as_string" : "1970-01-01T00:00:00.493Z"
        }
    } ]
  }
}

可以看到，在第一个移动窗口还没满足之前，是没有移动平均值的；而在实际数据已经结束以后，虽然没有平均值了，但是预测的移动平均值却还有数。

buckets_path 语法

由于 aggregation 是有堆叠层级关系的，所以 pipeline aggregation 在引用 metric aggregation 时也就会涉及到层级的问题。在上例中，the_movavg 和 avgtime 是同一层级，所以 buckets_path 直接写 avgtime 即可。但是如果我们把 the_movavg 上提一层，跟 my_date_histo 同级，这个 buckets_path 怎么写才行呢？

"buckets_path" : "my_date_histo>avgtime"

如果用的是返回的数值有多个值的聚合，比如 percentiles 或者 extended_stats，则是：

"buckets_path" : "percentile_over_time>percentile_one_time.95"

ES 目前能支持的聚合请求列表，参见：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations.html。

See Also

Holt Winters 预测算法，见：https://en.wikipedia.org/wiki/Holt-Winters。其在运维领域最著名的运用是 RRDtool 中的 HWPREDICT。

search 请求参数

• from

从索引的第几条数据开始返回，默认是 0；

• size

返回多少条数据，默认是 10。

注意：Elasticsearch 集群实际是需要给 coordinate node 返回 shards number * (from + size) 条数据，然后在单机上进行排序，最后给客户端返回这个 size 大小的数据的。所以请谨慎使用 from 和 size 参数。

此外，Elasticsearch 2.x 还新增了一个索引级别的动态控制配置项：index.max_result_window，默认为 10000。即 from + size 大于 10000 的话，Elasticsearch 直接拒绝掉这次请求不进行具体搜索，以保护节点。

另外，Elasticsearch 2.x 还提供了一个小优化：当设置 "size":0 时，自动改变 search_type 为 count。跳过搜索过程的 fetch 阶段。

• timeout

coordinate node 等待超时时间。到达该阈值后，coordinate node 直接把当前收到的数据返回给客户端，不再继续等待 data node 后续的返回了。

注意：这个参数只是为了配合客户端程序，并不能取消掉 data node 上搜索任务还在继续运行和占用资源。

• terminate_after

各 data node 上，扫描单个分片时，找到多少条记录后，就认为足够了。这个参数可以切实保护 data node 上搜索任务不会长期运行和占用资源。但是也就意味着搜索范围没有覆盖全部索引，是一个抽样数据。准确率是不好判断的。

• request_cache

各 data node 上，在分片级别，对请求的响应(仅限于 hits.total 数值、aggregation 和 suggestion 的结果集)做的缓存。注意：这个缓存的键值要求很严格，请求的 JSON 必须一字不易，缓存才能命中。

另外，request_cache 参数不能写在请求 JSON 里，只能以 URL 参数的形式存在。示例如下：

curl -XPOST http://localhost:9200/_search?request_cache=true -d '
{
    "size" : 0,
    "timeout" : "120s",
    "terminate_after" : 1000000,
    "query" : { "match_all" : {} },
    "aggs" : { "terms" : { "terms" : { "field" : "keyname" } } }
}
'