在 Elasticsearch 中，size 和 from的用法，举个例子

在 Elasticsearch 中，size 和 from 是用来控制查询结果的数量和偏移量的参数。

- size：控制返回的结果数量，默认为10。
- from：控制返回结果的偏移量，默认为0。

以下是一个例子：

假设我们有一个名为 “blog” 的索引，其中包含了一些博客文章。我们想要查询最近发布的5篇文章，可以使用以下查询：

GET /blog/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": {
    "publish_date": {
      "order": "desc"
    }
  },
  "size": 5,
  "from": 0
}

在这个查询中，我们使用了 match_all 查询来匹配所有的文档，并按照 publish_date 字段的降序排序。我们还设置了 size 参数为5和 from 参数为0，以便返回最近发布的5篇文章。

相关问题

springboot2整合elasticsearch7，并生成elasticsearch工具类和生成调用例子

好的，我可以为您提供相关的信息和代码示例。首先，您需要确保您的Spring Boot项目中包含以下依赖项：

<dependency>
  <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
  <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
  <version>7.0.0</version>
</dependency>

接下来，您需要在application.properties文件中添加以下配置：

spring.data.elasticsearch.cluster-name=my-application
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=localhost:9300

然后，您可以编写Elasticsearch工具类来执行一些常见的操作，例如索引文档、搜索文档等。以下是一个示例工具类：

import org.elasticsearch.action.ActionListener;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkRequest;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkResponse;
import org.elasticsearch.action.get.GetRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.action.update.UpdateRequest;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.unit.TimeValue;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentBuilder;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentFactory;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.io.IOException;
import java.util.Map;

@Component
public class ElasticsearchUtil {

    @Autowired
    private RestHighLevelClient restHighLevelClient;

    /**
     * 索引文档
     * @param indexName 索引名称
     * @param id 文档ID
     * @param sourceMap 文档内容
     * @throws IOException
     */
    public void indexDocument(String indexName, String id, Map<String, Object> sourceMap) throws IOException {
        IndexRequest request = new IndexRequest(indexName);
        if (id != null) {
            request.id(id);
        }
        request.source(sourceMap);
        restHighLevelClient.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }

    /**
     * 更新文档
     * @param indexName 索引名称
     * @param id 文档ID
     * @param sourceMap 文档内容
     * @throws IOException
     */
    public void updateDocument(String indexName, String id, Map<String, Object> sourceMap) throws IOException {
        UpdateRequest request = new UpdateRequest(indexName, id);
        request.doc(sourceMap);
        restHighLevelClient.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }

    /**
     * 批量索引文档
     * @param indexName 索引名称
     * @param sourceMaps 文档内容列表
     * @throws IOException
     */
    public void bulkIndexDocuments(String indexName, Map<String, Object>[] sourceMaps) throws IOException {
        BulkRequest request = new BulkRequest();
        for (Map<String, Object> sourceMap : sourceMaps) {
            IndexRequest indexRequest = new IndexRequest(indexName);
            indexRequest.source(sourceMap);
            request.add(indexRequest);
        }
        restHighLevelClient.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }

    /**
     * 批量更新文档
     * @param indexName 索引名称
     * @param idList 文档ID列表
     * @param sourceMap 文档内容
     * @throws IOException
     */
    public void bulkUpdateDocuments(String indexName, String[] idList, Map<String, Object> sourceMap) throws IOException {
        BulkRequest request = new BulkRequest();
        for (String id : idList) {
            UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest(indexName, id);
            updateRequest.doc(sourceMap);
            request.add(updateRequest);
        }
        restHighLevelClient.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }

    /**
     * 获取文档
     * @param indexName 索引名称
     * @param id 文档ID
     * @return
     * @throws IOException
     */
    public Map<String, Object> getDocument(String indexName, String id) throws IOException {
        GetRequest request = new GetRequest(indexName, id);
        return restHighLevelClient.get(request, RequestOptions.DEFAULT).getSourceAsMap();
    }

    /**
     * 搜索文档
     * @param indexName 索引名称
     * @param keyword 关键词
     * @param size 每页数量
     * @param from 起始位置
     * @return
     * @throws IOException
     */
    public SearchHits searchDocuments(String indexName, String keyword, int size, int from) throws IOException {
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(indexName);
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("content", keyword));
        searchSourceBuilder.from(from);
        searchSourceBuilder.size(size);
        searchSourceBuilder.timeout(TimeValue.timeValueSeconds(60));
        searchRequest.source(searchSourceBuilder);
        SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        return searchResponse.getHits();
    }

}

最后，您可以在您的代码中使用ElasticsearchUtil类，并根据您的需求调用它的方法来执行所需的操作。以下是一个示例调用：

import org.elasticsearch.search.SearchHits;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

@RestController
public class DemoController {

    @Autowired
    private ElasticsearchUtil elasticsearchUtil;

    @GetMapping("/index")
    public String index() throws IOException {
        Map<String, Object> sourceMap = new HashMap<>();
        sourceMap.put("title", "Elasticsearch 7 教程");
        sourceMap.put("content", "Elasticsearch 7 入门教程");
        elasticsearchUtil.indexDocument("my_index", null, sourceMap);
        return "索引文档成功！";
    }

    @GetMapping("/search")
    public String search(@RequestParam("keyword") String keyword,
                         @RequestParam("size") int size,
                         @RequestParam("from") int from) throws IOException {
        SearchHits searchHits = elasticsearchUtil.searchDocuments("my_index", keyword, size, from);
        return searchHits.toString();
    }

}

希望这些代码示例可以帮助您整合Elasticsearch 7到您的Spring Boot项目中，并提供了一些常见的操作示例。

es搜索引擎bucket聚合的类型以及各自的用法,请各自举一个例子,并对案例进行逐条详解

好的，针对你的问题，我来为你解答一下。

在 Elasticsearch 搜索引擎中，bucket 聚合主要分为四种类型：terms、date histogram、range 和 geohash grid。

1. terms 聚合

terms 聚合是 Elasticsearch 中最常用的一种聚合方式，它会按照指定字段的值进行分组，并计算每个分组中的文档数量。这种聚合方式常用于统计某个字段的分布情况，例如商品分类、地区分布等。

举个例子，假设我们有一个电商网站，我们想要统计每个商品分类中的商品数量。那么我们可以使用 terms 聚合来实现：

GET /products/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "category": {
      "terms": {
        "field": "category.keyword"
      }
    }
  }
}

在上面的例子中，我们通过 `terms` 聚合来统计 `category` 字段的分布情况。这里的 `keyword` 表示我们要对该字段进行精确匹配。最终返回的结果中，会按照每个分类进行分组，并统计每个分类中的商品数量。

2. date histogram 聚合

date histogram 聚合是针对日期类型的字段进行聚合，它会按照指定的时间间隔对时间字段进行分组，并计算每个时间段内的文档数量。这种聚合方式常用于统计某个时间段内的数据变化情况，例如每天的销售额、每月的用户活跃量等。

举个例子，假设我们有一个新闻网站，我们想要统计每天的新闻发布量。那么我们可以使用 date histogram 聚合来实现：

GET /news/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "daily": {
      "date_histogram": {
        "field": "publish_time",
        "interval": "day"
      }
    }
  }
}

在上面的例子中，我们通过 `date_histogram` 聚合来统计 `publish_time` 字段按天分布的情况。这里的 `interval` 表示我们要按照天来进行分组。最终返回的结果中，会按照每天进行分组，并统计每天的新闻发布量。

3. range 聚合

range 聚合是针对数值类型的字段进行聚合，它会按照指定的数值范围对字段进行分组，并计算每个数值范围内的文档数量。这种聚合方式常用于统计某个数值字段的分布情况，例如按照价格区间统计商品销量等。

举个例子，假设我们有一个电商网站，我们想要统计每个价格区间的商品数量。那么我们可以使用 range 聚合来实现：

GET /products/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "price_range": {
      "range": {
        "field": "price",
        "ranges": [
          { "to": 10 },
          { "from": 10, "to": 100 },
          { "from": 100 }
        ]
      }
    }
  }
}

在上面的例子中，我们通过 `range` 聚合来统计 `price` 字段的分布情况。这里的 `ranges` 表示我们要按照指定的数值范围来进行分组。最终返回的结果中，会按照每个价格区间进行分组，并统计每个价格区间内的商品数量。

4. geohash grid 聚合

geohash grid 聚合是针对地理位置类型的字段进行聚合，它会将地理位置划分为网格，并计算每个网格中的文档数量。这种聚合方式常用于统计某个地理区域内的数据分布情况，例如某个城市内的用户数量等。

举个例子，假设我们有一个城市的用户地理位置数据，我们想要统计每个网格内的用户数量。那么我们可以使用 geohash grid 聚合来实现：

GET /users/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "location": {
      "geohash_grid": {
        "field": "location",
        "precision": 5
      }
    }
  }
}

在上面的例子中，我们通过 `geohash_grid` 聚合来统计 `location` 字段的分布情况。这里的 `precision` 表示我们要将地理位置划分为多少个网格。最终返回的结果中，会按照每个网格进行分组，并统计每个网格内的用户数量。

以上就是 Elasticsearch 搜索引擎中四种常见的 bucket 聚合类型以及各自的用法和案例。希望能够对你有所帮助。