y": { "match_all": {} }, "size": 1,
时间: 2024-04-21 20:20:43 浏览: 7
根据您提供的内容,这是一个JSON格式的查询请求。该请求使用了Elasticsearch的查询语法,目的是从索引中获取匹配所有文档的第一个文档。以下是对您提供的查询请求的解释和示例代码:
1. 查询请求解释:
- "query": { "match_all": {} }:这是一个查询子句,使用"match_all"查询来匹配所有文档。
- "size": 1:这是一个控制返回结果数量的参数,设置为1表示只返回匹配的第一个文档。
2. 示例代码:
```json
{
"query": {
"match_all": {}
},
"size": 1
}
```
请注意,以上示例代码是一个JSON格式的查询请求,您可以将其发送给Elasticsearch进行查询操作。根据您的具体需求,您可能需要更改查询条件或其他参数来满足您的要求。
相关问题
SELECT domain_name, http_port, DATE_FORMAT(FROM_UNIXTIME(TIME), '%Y-%m-%d') AS day, COUNT(*) AS count, SUM(ll) / (1024 * 1024) AS ll, SUM(llsd) / (1024 * 1024) AS llsd, SUM(cksj) / (1024 * 1024) AS cksj FROM video_traffic_record GROUP BY domain_name, http_port, day ORDER BY count DESC LIMIT 10 OFFSET 2;用elasticsearch怎么写?
你的 SQL 查询可以转换为 Elasticsearch 的聚合查询。下面是一种可能的实现方式:
```
GET video_traffic_record/_search
{
"size": 0,
"query": {
"match_all": {}
},
"aggs": {
"domains": {
"terms": {
"field": "domain_name",
"size": 10,
"order": {
"count": "desc"
}
},
"aggs": {
"ports": {
"terms": {
"field": "http_port"
},
"aggs": {
"days": {
"date_histogram": {
"field": "TIME",
"interval": "day",
"format": "yyyy-MM-dd"
},
"aggs": {
"count": {
"value_count": {
"field": "TIME"
}
},
"ll": {
"sum": {
"field": "ll"
}
},
"llsd": {
"sum": {
"field": "llsd"
}
},
"cksj": {
"sum": {
"field": "cksj"
}
}
}
}
}
},
"count": {
"sum_bucket": {
"buckets_path": "ports>days>count"
}
},
"ll": {
"sum_bucket": {
"buckets_path": "ports>days>ll"
},
"bucket_script": {
"buckets_path": {
"sum": "ll"
},
"script": "params.sum / (1024 * 1024)"
}
},
"llsd": {
"sum_bucket": {
"buckets_path": "ports>days>llsd"
},
"bucket_script": {
"buckets_path": {
"sum": "llsd"
},
"script": "params.sum / (1024 * 1024)"
}
},
"cksj": {
"sum_bucket": {
"buckets_path": "ports>days>cksj"
},
"bucket_script": {
"buckets_path": {
"sum": "cksj"
},
"script": "params.sum / (1024 * 1024)"
}
}
}
}
}
}
```
这个查询将会:
- 按 `domain_name` 分组,选择前 10 个分组,并按 `count` 排序。
- 在每个 `domain_name` 分组中,按 `http_port` 分组。
- 在每个 `http_port` 分组中,按日期分桶(每天一个桶),并计算 `count`、`ll`、`llsd` 和 `cksj` 的总和。
- 计算每个 `domain_name` 分组的总 `count`、`ll`、`llsd` 和 `cksj`。
注意,这个查询假设 `TIME` 字段是一个 Unix 时间戳。如果你的时间字段格式不同,需要修改 `date_histogram` 聚合的 `format` 参数。
SELECT domain_name,http_port,DATE_FORMAT(happenTime, '%Y-%m-%d'),SUM(ll) / (1024 * 1024) AS ll, SUM(llsd) / (1024 * 1024) AS llsd, SUM(cksj) / (1024 * 1024) AS cksj FROM video_traffic_record t group by domain_name,http_port,DATE_FORMAT(happenTime, '%Y-%m-%d')用elasticsearch怎么写?
在 Elasticsearch 中,我们需要使用聚合(aggregation)来完成类似于 SQL 中的 group by 操作。以下是将该 SQL 查询转换为 Elasticsearch 查询的示例:
```
POST /video_traffic_record/_search
{
"size": 0,
"query": {
"match_all": {}
},
"aggs": {
"domain_http_date": {
"terms": {
"field": "domain_name.keyword"
},
"aggs": {
"http_port": {
"terms": {
"field": "http_port"
},
"aggs": {
"date": {
"date_histogram": {
"field": "happenTime",
"calendar_interval": "day",
"format": "yyyy-MM-dd"
},
"aggs": {
"ll": {
"sum": {
"field": "ll"
}
},
"llsd": {
"sum": {
"field": "llsd"
}
},
"cksj": {
"sum": {
"field": "cksj"
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
```
这个聚合查询首先按照 `domain_name` 进行分组,然后再按照 `http_port` 进行分组,最后按照日期进行分组。在每个日期的桶(bucket)中,我们使用 `sum` 聚合计算 `ll`、`llsd` 和 `cksj` 字段的总和,并使用 `terms` 聚合在每个分组中返回相应的值。
注意,我们在 `domain_name` 上使用了 `.keyword` 后缀,这是因为该字段可能是一个文本字段,如果不使用 `.keyword`,则 Elasticsearch 会将其视为一个 text 类型字段并在聚合时进行分词,这可能会导致错误的结果。
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