elasticsearch eq查询

Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它提供了强大的全文搜索功能和实时数据分析能力。Elasticsearch中，eq查询是一种用于精确匹配的查询方式。

eq查询是指使用"term"查询来进行精确匹配。它会查找字段中与指定值完全相等的文档。例如，如果你有一个名为"title"的字段，你可以使用eq查询来查找所有标题为"elasticsearch"的文档。

下面是使用eq查询的示例代码：

GET /index_name/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "title": "elasticsearch"
    }
  }
}

在上面的示例中，"index_name"是你要搜索的索引名称，"title"是你要匹配的字段名称，"elasticsearch"是你要匹配的值。

相关问题

Elasticsearch匹配查询实验报告

一、实验目的和背景
Elasticsearch是一个开源的分布式全文搜索引擎，可以支持各种类型的数据存储和检索。匹配查询是Elasticsearch中最常用的查询类型之一，它可以根据查询条件匹配数据集中的文档，并返回相关的结果。本次实验的目的是通过对Elasticsearch匹配查询的实验，了解其查询性能、精确度和召回率等指标，为后续的应用提供参考。

二、实验环境和工具
本次实验使用的环境和工具如下：
- Elasticsearch版本：7.9.3
- Kibana版本：7.9.3
- 数据集：电影评论数据集
- 查询语句："action" AND "thrilling"

三、实验步骤和结果
1. 创建索引
使用Kibana的Dev Tools创建索引，并指定字段类型和分词器：

PUT /movie_review
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "movie_title": { "type": "text", "analyzer": "standard" },
      "review_text": { "type": "text", "analyzer": "english" }
    }
  }
}

2. 导入数据
使用Kibana的Dev Tools导入电影评论数据集：

POST /movie_review/_bulk
{ "index": { "_id": "1" }}
{ "movie_title": "Inception", "review_text": "This is an action-packed and thrilling movie." }
{ "index": { "_id": "2" }}
{ "movie_title": "The Dark Knight", "review_text": "This is another action-packed and thrilling movie." }
{ "index": { "_id": "3" }}
{ "movie_title": "Interstellar", "review_text": "This is a sci-fi movie with some action and thrilling moments." }

3. 执行查询
使用Kibana的Dev Tools执行查询语句：

GET /movie_review/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "review_text": {
        "query": "action AND thrilling"
      }
    }
  }
}

4. 实验结果
查询结果如下所示：

{
  "took" : 13,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 3,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 0.6931472,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "movie_review",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 0.6931472,
        "_source" : {
          "movie_title" : "The Dark Knight",
          "review_text" : "This is another action-packed and thrilling movie."
        }
      },
      {
        "_index" : "movie_review",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.57735026,
        "_source" : {
          "movie_title" : "Inception",
          "review_text" : "This is an action-packed and thrilling movie."
        }
      },
      {
        "_index" : "movie_review",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 0.2876821,
        "_source" : {
          "movie_title" : "Interstellar",
          "review_text" : "This is a sci-fi movie with some action and thrilling moments."
        }
      }
    ]
  }
}

查询结果共返回了三个文档，其中第二个文档的匹配度最高，得分为0.6931472。

四、实验分析和总结
通过本次实验，我们可以得出以下结论：
1. Elasticsearch的匹配查询功能可以根据查询条件匹配数据集中的文档，并返回相关的结果。
2. 分词器的选择对查询结果有很大的影响，不同的分词器会对文本进行不同的分词处理。
3. 查询性能受到多方面的因素影响，包括索引的大小、查询条件的复杂度等。
4. 精确度和召回率是衡量匹配查询效果的重要指标，需要针对具体的应用场景进行评估。

综上所述，Elasticsearch匹配查询是一个非常强大的功能，可以帮助我们快速地检索和分析大量的文本数据。在实际应用中，我们需要根据具体的需求来选择合适的分词器和查询语句，以达到最优的查询效果。

postman es 聚合查询

以下是使用Postman进行Elasticsearch聚合查询的步骤：

1.打开Postman，导入Elasticsearch的请求集合。

2.在请求集合中找到“Aggregations”文件夹，选择一个聚合查询请求。

3.在请求的Body中，填写聚合查询的参数，例如：

{
    "size": 0,
    "aggs": {
        "group_by_state": {
            "terms": {
                "field": "state.keyword"
            },
            "aggs": {
                "average_price": {
                    "avg": {
                        "field": "price"
                    }
                }
            }
        }
    }
}

4.点击“Send”按钮，发送请求并等待响应。

5.在响应结果中，可以看到聚合查询的结果，例如：

{
    "took": 3,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 1000,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": null,
        "hits": []
    },
    "aggregations": {
        "group_by_state": {
            "doc_count_error_upper_bound": 0,
            "sum_other_doc_count": 0,
            "buckets": [
                {
                    "key": "CA",
                    "doc_count": 250,
                    "average_price": {
                        "value": 100.0
                    }
                },
                {
                    "key": "NY",
                    "doc_count": 250,
                    "average_price": {
                        "value": 200.0
                    }
                },
                {
                    "key": "TX",
                    "doc_count": 250,
                    "average_price": {
                        "value": 150.0
                    }
                },
                {
                    "key": "FL",
                    "doc_count": 250,
                    "average_price": {
                        "value": 120.0
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

6.在响应结果中，可以看到聚合查询的结果，例如上述结果中的“group_by_state”聚合查询结果，它将数据按照“state.keyword”字段进行分组，并计算每组的“price”字段的平均值。