使用curl命令操作elasticsearch And 使用http 查询ES

第一：_cat系列 

_cat系列提供了一系列查询elasticsearch集群状态的接口。你可以通过执行 

curl -XGET localhost:9200/_cat 

获取所有_cat系列的操作 

=^.^= 

/_cat/allocation 

/_cat/shards 

/_cat/shards/{index} 

/_cat/master 

/_cat/nodes 

/_cat/indices 

/_cat/indices/{index} 

/_cat/segments 

/_cat/segments/{index} 

/_cat/count 

/_cat/count/{index} 

/_cat/recovery 

/_cat/recovery/{index} 

/_cat/health 

/_cat/pending_tasks 

/_cat/aliases 

/_cat/aliases/{alias} 

/_cat/thread_pool 

/_cat/plugins 

/_cat/fielddata 

/_cat/fielddata/{fields} 

你也可以后面加一个v，让输出内容表格显示表头，举例

name component version type url 

Prometheus analysis-mmseg NA j 

Prometheus analysis-pinyin NA j 

Prometheus analysis-ik NA j 

Prometheus analysis-ik NA j 

Prometheus analysis-smartcn 2.1.0 j 

Prometheus segmentspy NA s /_plugin/segmentspy/ 

Prometheus head NA s /_plugin/head/ 

Prometheus bigdesk NA s /_plugin/bigdesk/ 

Xandu analysis-ik NA j 

Xandu analysis-pinyin NA j 

Xandu analysis-mmseg NA j 

Xandu analysis-smartcn 2.1.0 j 

Xandu head NA s /_plugin/head/ 

Xandu bigdesk NA s /_plugin/bigdesk/ 

Onyxx analysis-ik NA j 

Onyxx analysis-mmseg NA j 

Onyxx analysis-smartcn 2.1.0 j 

Onyxx analysis-pinyin NA j 

Onyxx head NA s /_plugin/head/ 

Onyxx bigdesk NA s /_plugin/bigdesk/ 

第二：_cluster系列 

1、查询设置集群状态 

curl -XGET localhost:9200/_cluster/health?pretty=true 

pretty=true表示格式化输出 

level=indices 表示显示索引状态 

level=shards 表示显示分片信息 

2、curl -XGET localhost:9200/_cluster/stats?pretty=true 

显示集群系统信息，包括CPU JVM等等 

3、curl -XGET localhost:9200/_cluster/state?pretty=true 

集群的详细信息。包括节点、分片等。 

3、curl -XGET localhost:9200/_cluster/pending_tasks?pretty=true 

获取集群堆积的任务 

3、修改集群配置 

举例：

curl -XPUT localhost:9200/_cluster/settings -d ‘{ 

“persistent” : { 

“discovery.zen.minimum_master_nodes” : 2 

} 

}’ 

transient 表示临时的，persistent表示永久的 

4、curl -XPOST ‘localhost:9200/_cluster/reroute’ -d ‘xxxxxx’ 

对shard的手动控制，参考http://zhaoyanblog.com/archives/687.html 

5、关闭节点 

关闭指定192.168.1.1节点 

curl -XPOST ‘http://192.168.1.1:9200/_cluster/nodes/_local/_shutdown’ 

curl -XPOST ‘http://localhost:9200/_cluster/nodes/192.168.1.1/_shutdown’ 

关闭主节点 

curl -XPOST ‘http://localhost:9200/_cluster/nodes/_master/_shutdown’ 

关闭整个集群 

$ curl -XPOST ‘http://localhost:9200/_shutdown?delay=10s’ 

$ curl -XPOST ‘http://localhost:9200/_cluster/nodes/_shutdown’ 

$ curl -XPOST ‘http://localhost:9200/_cluster/nodes/_all/_shutdown’ 

delay=10s表示延迟10秒关闭

第三：_nodes系列 

1、查询节点的状态 

curl -XGET ‘http://localhost:9200/_nodes/stats?pretty=true’ 

curl -XGET ‘http://localhost:9200/_nodes/192.168.1.2/stats?pretty=true’ 

curl -XGET ‘http://localhost:9200/_nodes/process’ 

curl -XGET ‘http://localhost:9200/_nodes/_all/process’ 

curl -XGET ‘http://localhost:9200/_nodes/192.168.1.2,192.168.1.3/jvm,process’ 

curl -XGET ‘http://localhost:9200/_nodes/192.168.1.2,192.168.1.3/info/jvm,process’ 

curl -XGET ‘http://localhost:9200/_nodes/192.168.1.2,192.168.1.3/_all 

curl -XGET ‘http://localhost:9200/_nodes/hot_threads

第四：索引操作 

1、获取索引 

curl -XGET ‘http://localhost:9200/{index}/{type}/{id}’ 

2、索引数据 

curl -XPOST ‘http://localhost:9200/{index}/{type}/{id}’ -d’{“a”:”avalue”,”b”:”bvalue”}’ 

3、删除索引 

curl -XDELETE ‘http://localhost:9200/{index}/{type}/{id}’ 

4、设置mapping

curl -XPUT http://localhost:9200/{index}/{type}/_mapping -d ‘{ 

“{type}” : { 

“properties” : { 

“date” : { 

“type” : “long” 

}, 

“name” : { 

“type” : “string”, 

“index” : “not_analyzed” 

}, 

“status” : { 

“type” : “integer” 

}, 

“type” : { 

“type” : “integer” 

} 

} 

} 

}’ 

5、获取mapping 

curl -XGET http://localhost:9200/{index}/{type}/_mapping 

6、搜索

curl -XGET ‘http://localhost:9200/{index}/{type}/_search’ -d ‘{ 

“query” : { 

“term” : { “user” : “kimchy” } //查所有 “match_all”: {} 

}, 

“sort” : [{ “age” : {“order” : “asc”}},{ “name” : “desc” } ], 

“from”:0, 

“size”:100 

} 

curl -XGET ‘http://localhost:9200/{index}/{type}/_search’ -d ‘{ 

“filter”: {“and”:{“filters”:[{“term”:{“age”:”123”}},{“term”:{“name”:”张三”}}]}, 

“sort” : [{ “age” : {“order” : “asc”}},{ “name” : “desc” } ], 

“from”:0, 

“size”:100 

}

http 查询方式 

Map<String, Object> allObMap = new HashMap<String, Object>(); 

//查ES 

StringBuffer sbUrl = new StringBuffer(); 

sbUrl.append("http://").append(Config.getInstance().getESSearch()).append("/") 

.append(PrepareForInsertES.getIndex(getlastHourTime(startTime))).append("/") 

.append(PrepareForInsertES.TYPE).append("/").append("_search"); 

// url 格式 "http://192.168.10.20:9200/acceptor-bilog-2017-01-11/bi/_search"; 

// param 格式 {\"query\": {\"term\": {\"time\": 1484096400000}}} ; 

// "{ \"query\": { \"range\": { \"time\": { \"gte\" :1484096400000, \"lte\":1484096500000 } } } }"; 

StringBuffer sbParam = new StringBuffer(); 

sbParam.append("{\"query\": {\"term\": {\"time\":").append(startTime).append("}}}"); 

StringBuffer result = HttpUtil.submitPost(sbUrl.toString(),sbParam.toString());

ES查询term的用法

1、term 的用法 

term检索，如果content分词后含有中国这个token，就会检索到

curl -XPOST http://192.168.1.101:9200/index/fulltext/_search -d’ 

{“query” : { “term” : { “content” : “中国” }}}’

2、querystring的用法 

querystring检索，它会先把”中国美国“分词成中国、美国分别去检索，然后最后默认是OR的关系

curl -XPOST http://192.168.22.161:9200/index/fulltext/_search -d’ 

{ 

“query” : { 

“query_string” : { 

“default_field” : “content”, 

“query” : “中国美国” 

} 

} 

}’

3、 

你也可以明显的写成 “query” : “中国 AND 美国” 

或者 “query” : “中国 OR 美国” 

如果你把查询条件加上双引号 “query” : “\”中国美国\”” 便类似MySQL里的like的效果 

4、 
Java客户端 

–总结– 

java程序都有对应的类和方法。创建索引和设置mapping,这里就不赘述了，主要是检索： 

4.1 term搜索主要是用： 

QueryBuilders.termQuery(“content”, “中国”); 

4.2 querystring搜索使用： 

QueryStringQueryBuilder queryString = new QueryStringQueryBuilder(“中国 OR 美国”); 

queryString.field(“content”);

5、query 和 filter 的区别请看： http://www.cnblogs.com/ghj1976/p/5292740.html

Filter DSL

term 过滤 

term主要用于精确匹配哪些值，比如数字，日期，布尔值或 not_analyzed 的字符串(未经分析的文本数据类型)：

{ “term”: { “age”: 26 }} 

{ “term”: { “date”: “2014-09-01” }} 

{ “term”: { “public”: true }} 

{ “term”: { “tag”: “full_text” }}

完整的例子， hostname 字段完全匹配成 saaap.wangpos.com 的数据：

{ 

“query”: { 

“term”: { 

“hostname”: “saaap.wangpos.com” 

} 

} 

}

terms 过滤 

terms 跟 term 有点类似，但 terms 允许指定多个匹配条件。 如果某个字段指定了多个值，那么文档需要一起去做匹配：

{ 

“terms”: { 

“tag”: [ “search”, “full_text”, “nosql” ] 

} 

}

完整的例子，所有http的状态是 302 、304 的， 由于ES中状态是数字类型的字段，所有这里我们可以直接这么写。：

{ 

“query”: { 

“terms”: { 

“status”: [ 

304, 

302 

] 

} 

} 

}

range 过滤 

range过滤允许我们按照指定范围查找一批数据：

{ 

“range”: { 

“age”: { 

“gte”: 20, 

“lt”: 30 

} 

} 

}

范围操作符包含：

gt :: 大于 

gte:: 大于等于 

lt :: 小于 

lte:: 小于等于 

一个完整的例子， 请求页面耗时大于1秒的数据，upstream_response_time 是 nginx 日志中的耗时，ES中是数字类型。

{ 

“query”: { 

“range”: { 

“upstream_response_time”: { 

“gt”: 1 

} 

} 

} 

}

exists 和 missing 过滤 

exists 和 missing 过滤可以用于查找文档中是否包含指定字段或没有某个字段，类似于SQL语句中的IS_NULL条件.

{ 

“exists”: { 

“field”: “title” 

} 

}

这两个过滤只是针对已经查出一批数据来，但是想区分出某个字段是否存在的时候使用。

bool 过滤 

bool 过滤可以用来合并多个过滤条件查询结果的布尔逻辑，它包含一下操作符：

must :: 多个查询条件的完全匹配,相当于 and。 

must_not :: 多个查询条件的相反匹配，相当于 not。 

should :: 至少有一个查询条件匹配, 相当于 or。 

这些参数可以分别继承一个过滤条件或者一个过滤条件的数组：

{ 

“bool”: { 

“must”: { “term”: { “folder”: “inbox” }}, 

“must_not”: { “term”: { “tag”: “spam” }}, 

“should”: [ 

{ “term”: { “starred”: true }}, 

{ “term”: { “unread”: true }} 

] 

} 

}

Query DSL

match_all 查询 

可以查询到所有文档，是没有查询条件下的默认语句。

{ 

“match_all”: {} 

}

此查询常用于合并过滤条件。 比如说你需要检索所有的邮箱,所有的文档相关性都是相同的，所以得到的_score为1.

match 查询 

match查询是一个标准查询，不管你需要全文本查询还是精确查询基本上都要用到它。

如果你使用 match 查询一个全文本字段，它会在真正查询之前用分析器先分析match一下查询字符：

{ 

“match”: { 

“tweet”: “About Search” 

} 

}

如果用match下指定了一个确切值，在遇到数字，日期，布尔值或者not_analyzed 的字符串时，它将为你搜索你给定的值：

{ “match”: { “age”: 26 }} 

{ “match”: { “date”: “2014-09-01” }} 

{ “match”: { “public”: true }} 

{ “match”: { “tag”: “full_text” }}

提示： 做精确匹配搜索时，你最好用过滤语句，因为过滤语句可以缓存数据。

match查询只能就指定某个确切字段某个确切的值进行搜索，而你要做的就是为它指定正确的字段名以避免语法错误。

multi_match 查询 

multi_match查询允许你做match查询的基础上同时搜索多个字段，在多个字段中同时查一个：

{ 

“multi_match”: { 

“query”: “full text search”, 

“fields”: [ “title”, “body” ] 

} 

}

bool 查询 

bool 查询与 bool 过滤相似，用于合并多个查询子句。不同的是，bool 过滤可以直接给出是否匹配成功， 而bool 查询要计算每一个查询子句的 _score （相关性分值）。

must:: 查询指定文档一定要被包含。 

must_not:: 查询指定文档一定不要被包含。 

should:: 查询指定文档，有则可以为文档相关性加分。 

以下查询将会找到 title 字段中包含 “how to make millions”，并且 “tag” 字段没有被标为 spam。 如果有标识为 “starred” 或者发布日期为2014年之前，那么这些匹配的文档将比同类网站等级高：

{ 

“bool”: { 

“must”: { “match”: { “title”: “how to make millions” }}, 

“must_not”: { “match”: { “tag”: “spam” }}, 

“should”: [ 

{ “match”: { “tag”: “starred” }}, 

{ “range”: { “date”: { “gte”: “2014-01-01” }}} 

] 

} 

}

提示： 如果bool 查询下没有must子句，那至少应该有一个should子句。但是 如果有must子句，那么没有should子句也可以进行查询。

上面内容来自： http://es.xiaoleilu.com/054_Query_DSL/70_Important_clauses.html

ElasticSearch 查询（match和term） 
http://www.cnblogs.com/yjf512/p/4897294.html

wildcards 查询 

使用标准的shell通配符查询

参考： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-wildcard-query.html

以下查询能够匹配包含W1F 7HW和W2F 8HW的文档：

GET /my_index/address/_search 

{ 

“query”: { 

“wildcard”: { 

“postcode”: “W?F*HW” 

} 

} 

}

又比如下面查询 hostname 匹配下面shell通配符的：

{ 

“query”: { 

“wildcard”: { 

“hostname”: “wxopen*” 

} 

} 

}

regexp 查询 

假设您只想匹配以W开头，紧跟着数字的邮政编码。使用regexp查询能够让你写下更复杂的模式：

GET /my_index/address/_search 

{ 

“query”: { 

“regexp”: { 

“postcode”: “W[0-9].+” 

} 

} 

}

这个正则表达式的规定了词条需要以W开头，紧跟着一个0到9的数字，然后是一个或者多个其它字符。

下面例子是所有以 wxopen 开头的正则

{ 

“query”: { 

“regexp”: { 

“hostname”: “wxopen.*” 

} 

} 

}

参考： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-regexp-query.html

prefix 查询 

以什么字符开头的，可以更简单地用 prefix，如下面的例子：

{ 

“query”: { 

“prefix”: { 

“hostname”: “wxopen” 

} 

} 

}

参考 ： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-prefix-query.html

更多的查询命令，可以看： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/term-level-queries.html#term-level-queries

短语匹配(Phrase Matching) 

当你需要寻找邻近的几个单词时，你会使用match_phrase查询：

GET /my_index/my_type/_search 

{ 

“query”: { 

“match_phrase”: { 

“title”: “quick brown fox” 

} 

} 

} 

和match查询类似，match_phrase查询首先解析查询字符串来产生一个词条列表。然后会搜索所有的词条， 

但只保留含有了所有搜索词条的文档，并且词条的位置要邻接。一个针对短语quick fox的查询不会匹配 

我们的任何文档，因为没有文档含有邻接在一起的quick和box词条。 

match_phrase查询也可以写成类型为phrase的match查询：

“match”: { 

“title”: { 

“query”: “quick brown fox”, 

“type”: “phrase” 

} 

} 

参考： http://blog.csdn.net/dm_vincent/article/details/41941659

es query time gte lte



{ 

“query”: { 

“range”: { 

“time”: { 

“gte” :1484096300000, 

“lte”:1484096500000 

} 

} 

} 

}