Elasticsearch/Kibana Queries - In Depth Tutorial

　　本教程是关于如何在Kibana顶部的搜索栏中编写查询或在Elasticsearch中使用查询字符串查询的深入讲解。所使用的查询语言是Lucene查询语言，因为Lucene在Elasticsearch内部用于索引数据。

　　有很多教程已经解释了Lucene查询语言，那么为什么要写另一个？这些教程大部分仅涵盖了Lucene查询语言，但不考虑Elasticsearch 。了解您的数据在Elasticsearch中的索引如何高效地影响您通过查询能搜索的内容和方式。

　　所以本教程的主题不仅仅是解释查询语言，而且还解释了为什么可能找到或者找不到您存储在Elasticsearch中的文档。它应该可以帮助您解决您在Kibana中的查询找不到您要查找的文档的一些情况，您是否想知道为什么？

　　如果您只是想要一些很简单的概述关于您可以在Kibana / Elasticsearch中输入什么样的查询，并且不会对细节造成麻烦，或者没有发现任何未找到的文档的问题，即使您期望它们，其他教程中的一个可能是更好的开始选择。

Indexing of documents

　　首先了解Elasticsearch如何索引数据至关重要。因此，我们将以下两个文档放入我们想象的Elasticsearch 实例中：

{
  "title": "The Hitchhiker‘s Guide to the Galaxy",
  "author": "Douglas Adams"
}
{
  "title": "The Deeper Meaning of Liff",
  "author": "Douglas Adams"
}

　　如果我们没有在该索引的Elasticsearch 映射中更改任何内容，Elasticsearch将在插入第一个文档时自动检测字符串作为两个字段的类型。

　　分析仪做什么？分析仪有几个附加到它的编译器和/或过滤器。编译器将获得应该被索引的字段的值（例如“The Hitchhiker‘s Guide to the Galaxy”），并且可以将该值分割成用户应该能够搜索的多个块（稍后更多）。分析器的过滤器可以转换或过滤编译器产生的令牌。

　　所有产生的令牌将被存储在所谓的倒排索引中。该索引将包含分析器生成的所有令牌以及包含它们的文档的链接。因此，如果用户使用搜索词显示Elasticsearch，那么只需要在倒排索引中查找它，它将立即看到需要返回哪些文档。

　　由于我们没有为我们的Elasticsearch索引指定任何映射，因此默认情况下，使用标准分析器分析字符串类型的字段。

　　该分析仪将首先将字段值分成字（将使用空格和标点符号作为边界），然后使用过滤器将所有令牌转换为小写。

　　在插入上述两个文件之后，标题栏的倒排索引如下所示，1参考第一个文档（“The Hitchhiker‘s Guide to the Galaxy”），2参考“The Deeper Meaning of Liff”：　　

　　还将为author字段创建同样的倒排索引。这将包含两个条目：一个用于“douglas”，一个用于“adams”，两者都链接到这两个文档。

　　如果用户搜索“guide”，则Elasticsearch可以快速查找要返回的文档。此外，Elasticsearch / Kibana中的Terms-Aggregation只是查看该倒排索引并返回具有最多/最少（取决于用户指定的顺序）匹配的文档。

Mappings in Elasticsearch

　　如果你插入到elasticsearch的数据不是真正的文本，例如一个URL或者类似的，那么默认的分析器没有什么意义。特别是如果您要使用Kibana可视化您的数据，你不希望一个包含“http”条目的顶层访问URL图形，并且每个斜杠上的路径分开。您只想在每个真实域中输入一个条目。您想要的是Elasticsearch不会分析文档中的值。

　　因此，您需要手动定义索引的映射。这个教程没有涵盖，但请看官方文档。如果在映射中指定index：not_analyzed，title字段的倒排索引将如下所示：

　　而author字段的倒排索引现在如下所示：　　

　　如你所见，Elasticsearch不会拆分值，也不会将它们转换为小写。

　　您的值观是否被分析（即倒排索引中的哪些术语）将对您可以搜索的内容以及如何搜索有巨大的影响，我们将在以下部分中看到。当我们谈论“analyzed data”时，这意味着你有分析的字符串字段中的数据。当我们谈论“non-analyzed data”时，这意味着你有一个映射，这两个字段都没有被分析。

　　提示：从Elasticsearch5，不再有字符串字段类型了。分析字符串现在将是类型文本，未分析的字符串来自版本5之后的类型关键字。这背后的基本逻辑没有改变。因此，本教程将继续讨论分析和未分析的字符串。请参阅changelogs

Simple queries on fields

　　由于我们现在解释了Elasticsearch如何索引数据，我们可以继续实际的主题：搜索。在“Discover”选项卡，visualization和/或dashboards的顶部，Kibana中始终可以使用以下查询。此外，这些查询可以在直接与Elasticsearch连接时在查询字符串查询中使用。

　　我们从简单的查询author:douglas开始。如果在分析的数据集上输入此查询，Elasticsearch将返回两个文档。为什么？它将在author字段的倒排索引中查找术语“douglas”。它连接到这两个文档，所以Elasticsearch将返回这两个文档作为结果。

　　如果您在非分析数据集上使用相同的搜索，您将无法获得结果。为什么？Elasticsearch在倒排索引中再次查找“douglas”，没有仅仅作为“douglas”条目的术语（仅适用于“Douglas Adams），因此不会返回任何结果。

　　如果您尝试在分析的数据中搜索author:Douglas（大写第一个字母），那么您仍然会收到这两个文档。为什么？因为Elasticsearch识别author字段已被分析，并尝试将相同的分析器应用于搜索查询“Douglas”，这意味着它也将被转换为小写，然后才能在反向索引中查找。这就是为什么它仍然找到文件。对未分析数据的相同查询仍然不会产生结果，因为没有“Douglas”条目（仅适用于“Douglas Adams”）。

　　注意:冒号后没有空格。搜索author: douglas与搜索author:douglas 不一样，很有可能不会带来任何有意义的结果。

Search for phrases

　　假如你想搜索更多单词， 你可以把这些单词放在引号内。我们来搜索整个名字，使用author:"douglas adams"。

　　如果您跳过引号（即 author:douglas adams），您将搜索完全不同的内容，我们将进一步介绍的几个部分。

　　如果您搜索author:"douglas adams"对未分析的数据，您将获得 - 戏剧性的暂停 - 没有结果（如您所预期的）。为什么？它会在倒排的索引中查找“douglas adams”的条目，但“Douglas Adams”只有一个 - 搜索区分大小写。您可能已经猜到了，但是寻找author:"Douglas Adams"将在未分析的数据中返回两个文档，因为这正是存储在反向索引中的“key”。

　　如果您在分析的数据上搜索author：“douglas adams”，它将返回两个文档。为什么？Elasticsearch再次认识到，author字段被分析，并尝试将相同的分析器应用于您的查询，即在这种情况下将单词分解并将其转换为小写。之后，它发现两个文件有“douglas”和“adams”条目，所以它将返回两者。搜索author:"Douglas Adams"将返回相同的，因为Elasticsearch在实际搜索之前将小写过滤器应用于您的查询（如上所述）。

Wildcard Queries

　　您也可以在搜索查询中使用通配符。有两个通配符可用：？ （问号）将是一个字符的占位符。 *（星号）是任意数量字符（包括0）的占位符。

　　注意：您不能在短语内使用通配符。如果您搜索author：“Do？glas Adams”，问号不会用作通配符，但必须是索引值的一部分（这不是我们的情况）。更多的关注：由于Elasticsearch将分析器应用于您的查询，如果将它们放在词的开头/结尾，它可能看起来像通配符在短语内正在工作---例如author：“Douglas Adams*”仍然会在分析的数据上返回两个文档，但并不是因为通配符按预期工作，只是因为在分析查询时分析仪剥离了该星号。该查询找不到“Douglas Adamsxxx”的值。

　　在展示了什么不起作用之后（短语中的通配符），我们来看看它们是如何工作的。假设我们想搜索以“doug”开头名字的作者的所有图书。如果我们搜索author:doug*在分析的数据，我们将得到这两个文件。相反，搜索author:doug不会返回任何东西，因为“doug”的倒排索引中没有条目。当输入该查询时，Elasticsearch将查找倒排索引并搜索与“doug *”匹配的条目（星号是任意数量的字符）。倒排索引中有一个条目（即“douglas”），链接到这两个文档，因此这两个文件都将被返回。

　　现在我们来看一个可能令人困惑的部分查询语言。如果我们对未分析的数据使用相同的搜索项，我们将不会得到结果。到目前为止，这不应该是一个惊喜，因为在倒排索引中只有“Douglas Adams”（大写字母）的条目，意味着搜索“doug *”将不会产生任何结果。所以让我们来巧妙地搜索author:Doug*。从我们到现在所知道的，现在应该在倒排的索引中找到“Douglas Adams”条目。但是如果你搜索它，它不会返回任何结果。

　　那里发生了什么？一旦您在查询中使用通配符，Elasticsearch将自动小写您的查询。无论您正在搜索的字段是否被分析。意味着搜索author：Doug *将被转换为author：doug *，因此在未分析的倒排索引中将找不到“Douglas Adams”。如果您直接与Elasticsearch通信，则编写JSON查询，则可以在query_string对象中将lowercase_expanded_terms设置为false以禁用该行为。如果您在Kibana中进行搜索，并希望在搜索大写值时使用通配符（在未分析的字段中），则必须编写JSON查询，我将在本教程末尾进行说明。

　　还不太困惑？然后让我们直接跳到下一节。

Writing queries without a field

Old behavior

　　以下行为是旧的Elasticsearch行为，但为了完整性在这里描述。如果您在5.1之前使用Elasticsearch版本或者在5.1之前仍然有数据索引，则可能会影响您。

　　如果你只是写一个像Douglas一样查询，那么Elasticsearch就不知道你想看哪个倒排索引。如果在直接查询Elasticsearch时使用JSON，您可以使用query_string对象中的default_field选项指定应该查找的字段。如果您不指定它（或在Kibana中输入该查询），则它将默认为_all字段。这是一个Elasticsearch为您创建的特殊字段，它具有自己的倒排索引。所以搜索Douglas就像搜索_all：Douglas一样。

　　那么_all字段的倒排索引是什么？默认情况下，插入文档时，Elasticsearch会将所有字段的值连接成一个大字符串 - 无论原始字段是不是字符串类型，还是根本没有分析。它将构建一个大的值，由标准分析器进行分析，并将其归结为自己的倒排索引。

　　我们来看一个例子。假设我们将以下文档放到Elasticsearch中：

{
  "some_field": "foo bar",
  "unanalyzed_field": "Douglas Adams",
  "numeric_field": 42
}
{
  "another_field": "foo adams"
}

　　之后，_all字段的倒排索引将如下所示：　　

　　因此，_all字段允许您在默认情况下甚至搜索未分析字段中的单个字词。而unanalyzed_field的倒排索引（在上面的示例文档中）将仅包含条目“Douglas Adams”，因为该字段设置为未分析（在我们想象的Elasticsearch映射中）。

　　回到我们以前的数据（我们关于Douglas Adams的两本书籍文件）：如果我们设置了author字段no_analyzed，它的反向索引将只有一个条目：“Douglas Adams”。_all字段的反向索引将同时包含：“douglas”条目和“adams”条目，因为文档中每个字段的值都将以“元字段”进行分析和索引。

　　这意味着 - 查看我们未分析的数据 - 搜索Douglas （或同等的_all:Douglas）将返回两个文档。搜索author:Douglas不会返回任何结果（即使作者字段最初包含该值）。为了搜索未分析的作者字段，您需要在其反向索引（即“Douglas Adams”）中指定精确匹配，以便在_all字段中搜索分析的值（如“douglas”）。

　　如果您想知道，为什么搜索_all:Douglas （大写）仍然找到该文档，即使_all反向索引有“douglas”（小写）索引：Elasticsearch将使用与前面提到的相同的自动检测。它检测到_all字段是一个分析的字段，因此它将对搜索值（“Douglas”）使用相同的分析器，其中将值转换为小写。

New behavior

　　从Elasticsearch 5.1开始，_all字段被all_fields搜索模式替换。如果您在更现代的Elasticsearch版本中搜索没有字段的字符串（例如上述示例中的Douglas），搜索将不会针对特定的_all反向索引，而是针对所有反向索引。这样可以在每个（可搜索）字段中搜索该值，但是将使用该字段的实际分析器。

　　您可以在GitHub的pull请求中找到更多关于_all字段何时可以使用all_fields搜索的详细信息。

AND & OR Operators

　　到目前为止，我们只给出了一个条件。但是当然你也可以使用AND和OR来指定多于一个条件。你必须把这些操作符写成大写。如果你把它们写成小写，就不会被检测到。（实际上你可能会发现结果很奇怪，因为你只是将它们写入小写，因为它只会抛出另一个_all:and个别_all:or查询。）

　　我们来搜索author:douglas AND author:adams。AND周围的每个查询部分的工作原理如前几节所述。因此，无论数据是否被分析，对于每个部分都是重要的，但对于AND / OR操作者本身并不重要。这就是为什么我们从现在开始仅仅查看分析数据。

　　搜索author:douglas AND author:adams将返回这两个文件，因为反向索引中有一个“douglas”条目和一个“adams"条目，并且都指向相同的文件，所以返回。

　　搜索author:douglas OR author:terry将导致相同的两个文档，因为它们都匹配查询的第一部分（它只需要匹配其中一个部分）。author:douglas AND author:terry不会返回任何文件，因为没有任何文件完整填满查询的两个部分。

　　如果你只是键入author:douglas author:terry Elasticsearch再次需要知道你是否意味着OR或AND在这种情况下。如果您向Elasticsearch编写JSON查询，则可以使用query_string对象中的default_operator选项指定应该插入哪个操作符。默认情况下，如果您不指定（或从Kibana进行搜索），则为OR。意味着author:douglas author:terry相当于author:douglas OR author:terry。

　　在本教程的开头，我提到如果要搜索短语，设置引号是多么的重要。我说author:"Douglas Adams"搜索与author:Douglas Adams是完全不同的东西。我们现在知道一切，以了解后期查询搜索的内容。假设您没有更改default_operator和default_field，这个查询将等同于author：Douglas OR  _all：Adams将最有可能导致与author:“Douglas Adams”不同的文档。

　　如果您在查询中使用多于两个部分，则可以在其周围放置括号以更改分组。默认情况下，Elasticsearch将在查看OR运算符之前首先查看是否所有AND运算符匹配。

　　除了使用关键字AND和OR，您还可以使用&&或||分别。

　　关于这些操作符的官方文档非常详细。

Plus Operator

　　除了使用AND和OR之外，还有一个加号运算符（+）。如果把它放在查询部分的前面，这个查询部分必须匹配。所有其他查询部分（前面没有加号）是可选的。例如  +author:adams title:guide将匹配在author字段中包含adams的所有文档，并且可选title字段中包含guide。

　　通常使用加号运算符比使用AND和OR查询更容易理解。Elastic同时也建议在可能的情况下使用+号（减号操作符在下一章 讲解）而不是使用AND 和 OR。

　　请注意，加号和实际查询部分之间不允许有空格。

Exclusion (NOT operator)

　　如果要排除匹配特定条件的文档，可以在查询的该部分前面加上减号（ - ），感叹号（！）或NOT字。如果要搜索包含“douglas”，但不包含“adams”的文档，查询author:douglas -author:adams。

　　小心：不要在减号或感叹号和实际查询之间有空格。

Regular expressions

　　Elasticsearch还通过将搜索字符串包装在斜杠中来支持正则表达式搜索，例如 author:/[Dd]ouglas.*/。像其他查询一样，将在反向索引中搜索正则表达式，即正则表达式必须与反向索引中的条目匹配，而不是实际的字段值。

　　例如，如果我们搜索author:/[Dd]ouglas.*[Aa]dams/在未分析的数据中，它将产生两个文档，因为在倒排索引中有一个条目“Douglas Adams”。

　　如果在分析数据上使用相同的查询，则不会得到任何结果，因为它与任何反向索引条目不匹配。只有“douglas”和“adams”的条目，但没有一个符合上述正则表达式。

　　支持的正则表达式语法是Lucene特有的，您可以查找文档以查看正则表达式运算符的支持。

　　注意：执行正则表达式搜索可能相当昂贵，因为Elasticsearch可能需要将每个反向索引条目与正则表达式进行比较，这可能需要一些时间。如果您不用正则表达式并且使用其他查询类型之一，则应该这样做。

Range Queries

　　如果要在数字字段上搜索，您当然可以使用一个简单的查询，如number：42（假设您的文档中有一个名为数字的数字字段）来查找此字段为42的所有文档。使用数字时，您通常需要在特定范围内搜索，而不仅仅是为了固定值。因此，Elasticsearch为您提供范围查询：

• number:[32 TO 42] -- 将找到所有文档，其number在32到42之间（32和42仍然包括在结果中）
• number:[32 TO 42} -- 将找到所有number在32到42之间的文档（包括32，42被排除在结果之外）
• number:[23 TO *] -- 将找到所有number大于或等于23的文档

　　如您所见，方括号总是包括实际的数字，而花括号将从搜索中排除指定的数字。您当然也可以使用星号和花括号，用于范围的下边界。

　　如果你的范围有一个开放的结尾（星号），那么写一个比更大或者更少的速记查询语法：

• number:>42
• number:<42
• number:>= 42
• number:<=42

Ranged queries on string fields

　　您还可以对字符串字段使用范围查询。字符串按字母顺序排列，大写字母在小写字母之前，即它们的ASCII顺序。所以一个正确的字符串顺序是：

A < D < Douglas < Douglas Adams < a < d < douglas

　　搜索author:>=n对分析的数据将返回所有文件，其名称或姓氏以n开头。再次，该比较是针对该字段的反向索引，这就是为什么在分析数据时，名称的一部分足以匹配此查询。

　　我们使用上面的大或等于运算符。在搜索author:>n时（只有大于）你可能会认为，这只会显示以o或更高开头的名字，但事实并非如此。它将显示大于“n”的所有名称，这是以“n”开头的每个名称，除了唯一的字符串“n”本身。

　　警告：在字符串字段上使用范围查询时存在一个陷阱。如果您不将“通配符查询”部分中介绍的lowercase_expanded_terms选项更改为false，那么Elasticsearch默认将查询转换为小写的查询，意思是搜索author:>D等效于搜索author:>d。如果您的数据未分析，并且在倒排索引中实际上有一个“Douglas Adams”条目，您不会指望author:<C找到它，因为您只想搜索所有低于“C”的authors 。由于这将被转换为author：<c它将找到您的文档，因为所有大写字母总是小于任何小写字母，意思是“D”<“c”，“Douglas”<“c”也是如此。如果您不希望该行为，则在使用JSON与Elasticsearch进行通信时，您需要在query_string对象中将lowercase_expanded_terms设置为false。

More Query Types

　　还有一些查询类型，详细的说明可以在官方文档中找到。您现在应该具有关于反向索引如何工作的所有知识，以便从官方文档中了解这些运算符。我将简要介绍一下缺少的操作：

Fuzziness

　　如果要搜索与特定值类似的术语，但不一定需要相同，可以使用模糊（?）运算符：

　　doglas?将搜索所有类似“doglas”的事物。默认情况下，它必须在 Damerau-Levenshtein distance为2（您需要编辑/插入/删除以将查询更改为实际索引项的字符数量）。

　　您可以用操作符后面的数字指定允许的距离：doglas?1

Proximity

　　模糊运算符类似于近似运算符。如果您搜索author：“adams douglas”短语 Elasticsearch希望单一术语在原始文档中按照该顺序显示，并且找不到任何文档。

　　指定邻近像author：“adams douglas”?2允许这些单词以另一个顺序或最多（在这种情况下）在实际文档中分开2个字。

Search for (non)existing fields

　　有两个特殊的“字段”来检查一个文档是否包含一个字段，或者没有。

　　如果要搜索所有文档，那么没有“author”字段或没有值（即为空），您可以使用查询_missing_：author。

　　果要检查所搜索文档中是否存在特定字段，并且具有非空值，则可以使用_exists_：author。

　　由于Elasticsearch对数据索引的方式，您无法看到文档在插入到Elasticsearch之后是否没有字段，或者该值是否为null时的任何差异。所以在查询中没有可能分离这两种情况。

Boosting

　　Elasticsearch排序它找到的结果，首先返回最匹配的文档。您可以使用boost操作符（^）来更改单个查询部分的重要性。

　　例如。当搜索author:douglas OR title:guide^5在排序重要性方面，第二部分是第一部分查询的五倍（默认增强值为1）。

　　该操作符不影响Elasticsearch发现的文档，只响应这些结果排列的顺序。（如果您限制搜索结果的数量，当然这个顺序可以确定哪些文档实际上返回给用户。）

Using JSON in the Kibana search

　　从Kibana搜索时，通常会在整个教程中将实际的查询字符串输入到顶部栏中。如果查询字符串不足以满足您的需要，您也可以在该栏中编写JSON。

　　您可以编写JSON对象，当您将Elasticsearch 与该框进行通信时，您将附加到“query”键，例如：

{ "range": { "numeric": { "gte": 10 } } }

　　这相当于在该框中写入numeric：> = 10。如果您需要访问仅在JSON查询中可用的选项，而不是查询字符串中的选项，这通常才有意义。

　　再一次警告：如果您将query_string的JSON写入该字段（例如，因为要访问lowercase_expanded_terms），则Kibana将为查询存储正确的JSON，但会再次向你仅显示（在按下enter键之后）您Json的"query"部分。这可能是超级混乱，当然如果您现在输入文本并再次按Enter键，它也会失去您通过JSON设置的选项，所以这应该真的要小心使用。

More Special cases

　　本节应该介绍一些更特殊的情况，您可能会认为：“我阅读了整个教程，我了解了一切，但是我的查询仍然找不到我希望找到的数据。”

Elasticseach doesn‘t find terms in long fields

　　这是从我的经验 - 一个很常见的问题，并不容易找到，如果你不知道你在查找什么。

　　Elasticsearch有一个ignore_above设置，您可以在每个字段的映射中设置。这是一个数字值，当插入文档时，这将导致Elasticsearch不指定比指定的ignore_above值更长的值。该值仍将被存储，所以当查看文档时，您将看到该值，但是您不能搜索它。

　　你如何检查一个字段上设置的值？您需要通过调用<your-elasticsearch-domain> / <your-index-name> / _mapping来检索Elasticsearch的映射。在返回的JSON中，会显示您正在查找的字段的映射，可能如下所示：

"fieldName": {
  "type": "string",
  "ignore_above": 15
}

　　在这种情况下，超过15个字符的值不会被索引，您无法搜索它们。

　　示例：假设上述映射，我们将两个文档插入到Elasticsearch中：

{ "fieldName": "short string" }
{ "fieldName": "a string longer as ignore_above" }

　　如果现在列出所有文档（在Kibana或Elasticsearch本身），您将看到两个文档都在那里，两个字段的值都是您插入的字符串。但是如果您现在搜索fieldName:longer ，您将不会得到任何结果（而fieldName：short将返回第一个文档）。Elasticsearch发现值“a string longer as ignore_above”超过15个字符，因此它只将其存储在文档中，但不对其进行索引，所以您无法搜索任何内容，因为该字段的倒排索引中不会有该值的任何内容。

Searching needs a specific field it doesn‘t work without

　　如果您可以搜索例如author：foo，但不是为了foo，这最有可能是您的default_field的“problem”。Elasticsearch在foo前面添加了默认字段。该字段可以配置为与_all不同的东西。

　　可能的是，index.query.default_field设置被设置为不同的事情，Elasticsearch不使用可能导致问题的_all字段。

　　另一种可能性是，_all字段的行为不像您期望它的行为，因为它以其他方式配置。您可以从_all字段中排除特定字段（例如，在上述示例中，fieldName可能已从_all字段中的索引中排除），或者_all字段映射中的分析/索引选项已更改。

What‘s next?

　　我希望这个在Kibana / Elasticsearch中的查询语言的深入概述可以帮助您更好地了解查询，希望您现在可以理解查询是否（或不）匹配数据中的文档。

　　如果您觉得我忘记了任何重要的部分或边缘案件，或者您有任何其他问题，请随时在下面发表评论。

原文地址：https://www.timroes.de/2016/05/29/elasticsearch-kibana-queries-in-depth-tutorial/