elastic,现在有两个索引,索引A和索引B,索引B需要进行聚合查询,然后在和索引A通过id关联查询,写出dsl语句
时间: 2023-07-08 08:55:43 浏览: 75
好的,根据您的要求,我为您编写了以下的 DSL 语句:
```
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match_all": {}
}
]
}
},
"size": 10,
"aggs": {
"agg_name": {
"terms": {
"field": "field_name"
}
}
},
"post_filter": {
"terms": {
"_id": {
"index": "indexA",
"type": "_doc",
"id": "1"
}
}
}
}
```
其中,"indexA" 和 "indexB" 分别代表索引 A 和索引 B。这个 DSL 语句使用了一个聚合查询,聚合字段是 "field_name",然后通过 "post_filter" 进行与索引 A 的关联查询,查询条件是 id 为 1。请注意,这个 DSL 语句仅供参考,您需要根据具体情况进行修改。
相关问题
如果elasticsearch要实现在大于两个索引之间关联查询怎么实现
实现在大于两个索引之间关联查询,可以使用Elasticsearch的多索引查询功能。具体操作步骤如下:
1. 在创建索引时,指定索引的mapping,确保各个索引之间具有相同的字段类型和名称。
2. 使用Elasticsearch的join字段类型,将不同索引中的文档进行关联。join字段类型支持父子文档关系和嵌套文档关系,可以实现多个索引之间的关联查询。
3. 在查询时,使用Elasticsearch的子查询和聚合查询功能,将多个索引中的数据进行聚合和过滤。通过子查询,可以在一个索引中查询到与另一个索引相关的文档,然后再将这些文档进行聚合和过滤,得到最终的查询结果。
需要注意的是,多索引查询会增加系统的复杂度和查询的响应时间,因此在设计索引结构和查询语句时需要考虑系统的性能和可扩展性。
restHighLevelClient es 聚合查询 查询多个索引 索引名分组
可以使用Elasticsearch的聚合(Aggregation)功能来查询多个索引并对索引名进行分组。具体实现步骤如下:
1. 首先创建一个SearchRequest对象,设置要查询的索引列表和查询条件。
2. 创建一个TermsAggregationBuilder对象,设置聚合的字段为索引名,并设置其它聚合参数,如聚合大小、排序等。
3. 将TermsAggregationBuilder对象添加到SearchRequest对象中的AggregationBuilder列表中。
4. 使用RestHighLevelClient执行查询,将SearchRequest对象作为参数传入search()方法。
示例代码如下:
```
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("index1", "index2");
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());
TermsAggregationBuilder aggregationBuilder = AggregationBuilders.terms("index_names").field("_index");
searchSourceBuilder.aggregation(aggregationBuilder);
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
Terms indexNames = searchResponse.getAggregations().get("index_names");
for (Terms.Bucket bucket : indexNames.getBuckets()) {
String indexName = bucket.getKeyAsString();
long docCount = bucket.getDocCount();
// Do something with indexName and docCount
}
```
以上示例代码中,我们查询了两个索引index1和index2,并对它们进行了分组。最后,我们使用聚合结果中的Bucket对象获取索引名和文档数量等信息。
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