{ "error" : { "root_cause" : [ { "type" : "illegal_argument_exception", "reason" : "failed to find global analyzer [ik_smark]" } ], "type" : "illegal_argument_exception", "reason" : "failed to find global analyzer [ik_smark]" }, "status" : 400 }

这个错误提示表明 Elasticsearch 无法找到名为 `ik_smark` 的全局分析器。这可能是由于以下原因之一导致的：

1. 分析器未正确配置。请确保你已经正确安装了 Elasticsearch 和相应的分析器插件，并且已经在索引和映射定义中正确引用分析器。

2. 分析器名称拼写错误。请检查你的索引和映射定义中使用的分析器名称是否正确拼写为 `ik_smark`。

你可以通过以下步骤来解决问题：

1. 确认你已经正确安装了 `ik_smark` 分析器插件。你可以使用以下命令来检查安装情况：`curl -X GET "localhost:9200/_cat/plugins?v"`

2. 确认你的索引和映射定义中正确引用了 `ik_smark` 分析器。你可以使用以下命令来检查映射定义：`curl -XGET "http://localhost:9200/your_index/_mapping?pretty"`

3. 如果你发现分析器名称拼写错误，可以在映射定义中进行更正，并重启 Elasticsearch 服务。

如果你仍然无法解决问题，请提供更多的详细信息和错误日志，以便我更好地帮助你解决问题。

相关问题

{ "error" : { "root_cause" : [ { "type" : "illegal_argument_exception", "reason" : "Failed to parse value [5] as only [true] or [false] are allowed." } ], "type" : "illegal_argument_exception", "reason" : "Failed to parse value [5] as only [true] or [false] are allowed." }, "status" : 400 }

这个错误信息看起来像是来自 Elasticsearch 数据库。它表示在尝试执行某个操作时，Elasticsearch 无法解析一个值。具体地说，它在这里指出 “5” 这个值不是一个有效的布尔值（只有 true 或 false 才是有效的布尔值），因此 Elasticsearch 无法处理它。

如果你遇到这个错误，你需要检查你的代码或查询中是否有错误，确保不会将非布尔值传递给 Elasticsearch。如果你需要更多帮助，可以提供更多上下文或代码示例。

{ "error": { "root_cause": [ { "type": "illegal_argument_exception", "reason": "[script] unknown field [source], parser not found" } ], "type": "illegal_argument_exception", "reason": "[script] unknown field [source], parser not found" }, "status": 400 }

抱歉，我之前的回答有误，是因为在 Elasticsearch 7.0 之后，禁用了 inline scripts。因此，需要将脚本放在 Elasticsearch 中的 script file 中，然后使用 script_id 来引用它。

具体步骤如下：

1. 创建一个 script file，例如 `my_script.painless`，并将以下脚本内容复制到文件中：

doc['field1'].value - doc['field2'].value > 10

2. 将该脚本上传到 Elasticsearch 中：

PUT _scripts/my_script
{
  "script": {
    "lang": "painless",
    "source": "doc['field1'].value - doc['field2'].value > 10"
  }
}

3. 使用 script_id 来引用该脚本，并使用聚合函数来计算符合条件的文档数量：

{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "script": {
          "script": {
            "id": "my_script"
          }
        }
      }
    }
  },
  "aggs": {
    "count": {
      "value_count": {
        "field": "_id"
      }
    }
  }
}

其中，script 中的 id 表示引用的脚本文件的名称，aggs 中的 count 表示对符合条件的文档进行计数，并将结果放到 count 字段中。

注意：在使用 script 查询时需要开启 dynamic scripting，或者在 Elasticsearch.yml 文件中设置 script.painless.regex.enabled: true。