es 多个index 不同字段联合查询分页

可以使用 `bool` 查询将多个索引中不同字段的查询语句联合起来，并且再通过 `from` 和 `size` 进行分页。以下是一个示例请求：

POST /index1,index2/_search
{
  "from": 0,
  "size": 10,
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "field1": "value1"
          }
        }
      ],
      "should": [
        {
          "match": {
            "field2": "value2"
          }
        },
        {
          "match": {
            "field3": "value3"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

这个示例请求中，通过 `index1,index2` 指定了需要查询的多个索引，`from` 和 `size` 指定了分页信息，`bool` 查询将一个 `must` 查询语句和两个 `should` 查询语句联合起来。其中，`must` 查询语句要求查询结果必须要匹配 `field1:value1`，而 `should` 查询语句表示查询结果匹配其中任意一个条件即可。你可以根据自己的需求修改查询语句。

相关问题

es 查询多个索引,分页

可以使用 Elasticsearch 的多索引查询和分页功能来实现。具体步骤如下：

1. 在查询语句中指定多个索引，使用逗号分隔。

2. 使用 from 和 size 参数来实现分页。from 参数表示从第几条记录开始返回结果，size 参数表示返回的结果数量。

例如，查询索引为 index1 和 index2 中的前 10 条记录，可以使用以下查询语句：

GET index1,index2/_search
{
  "from": 0,
  "size": 10,
  "query": {
    ...
  }
}

其中，query 表示查询条件。

注意，如果多个索引的数据结构不一致，需要在查询语句中指定每个索引的数据结构，以避免数据解析错误。可以使用 _source 参数来指定需要返回的字段，或者使用 source filtering 来排除不需要返回的字段。

例如，查询索引为 index1 和 index2 中的前 10 条记录，只返回 title 和 content 字段，可以使用以下查询语句：

GET index1,index2/_search
{
  "_source": ["title", "content"],
  "from": 0,
  "size": 10,
  "query": {
    ...
  }
}

其中，_source 表示需要返回的字段。

希望以上内容对你有所帮助！

es多线程分组分页查询

根据提供的引用内容，没有找到关于ES多线程分组分页查询的信息。不过，ES支持多线程查询和分组分页查询，可以分别介绍一下。

1. ES多线程查询

ES支持多线程查询，可以通过设置线程池来控制并发查询的数量。以下是一个使用Python Elasticsearch库进行多线程查询的例子：

from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch.helpers import parallel_bulk
from multiprocessing import Pool

es = Elasticsearch()

def process_data(data):
    # 处理数据的函数
    pass

def index_data(data):
    # 索引数据的函数
    pass

def run_query(query):
    # 运行查询的函数
    pass

def run_parallel_bulk(data):
    with Pool(processes=4) as pool:
        for success, info in parallel_bulk(es, data, index='my-index', chunk_size=1000, thread_count=4):
            if not success:
                print('A document failed:', info)

在上面的例子中，我们使用了Python的multiprocessing库来创建一个进程池，然后使用Elasticsearch的parallel_bulk函数来并发地索引数据。

2. ES分组分页查询

ES支持分组分页查询，可以使用Elasticsearch的search方法来实现。以下是一个使用Python Elasticsearch库进行分组分页查询的例子：

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch()

def search_data():
    query = {
        "size": 0,
        "aggs": {
            "group_by_field": {
                "terms": {
                    "field": "my_field",
                    "size": 10
                },
                "aggs": {
                    "group_by_date": {
                        "date_histogram": {
                            "field": "my_date_field",
                            "interval": "day"
                        },
                        "aggs": {
                            "sum_by_field": {
                                "sum": {
                                    "field": "my_sum_field"
                                }
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }

    res = es.search(index="my-index", body=query)
    return res

在上面的例子中，我们使用了Elasticsearch的聚合功能来进行分组分页查询。我们首先按照my_field字段进行分组，然后按照my_date_field字段进行日期直方图聚合，最后对my_sum_field字段进行求和聚合。