一 search template搜索模版
搜索模板，search template，高级功能，可以将我们的一些搜索进行模板化，然后每次执行这个搜索，就直接调用模板，给传入一些参数就可以了
1.1 template入门案例
简单定义参数并传递
GET /cars/_search/template { "source" : { "query" : { "match" : { "remark" : "{{kw}}" } }, "size" : "{{size}}" }, "params": { "kw" : "大众", "size" : 2 } }
toJson方式传递参数
GET cars/_search/template { "source": "{ "query": { "match": {{#toJson}}parameter{{/toJson}} }}", "params": { "parameter" : { "remark" : "大众" } } }
join方式传递参数
GET cars/_search/template { "source" : { "query" : { "match" : { "remark" : "{{#join delimiter=' '}}kw{{/join delimiter=' '}}" } } }, "params": { "kw" : ["大众", "标致"] } }
default value定义
GET cars/_search/template { "source" : { "query" : { "range" : { "price" : { "gte" : "{{start}}", "lte" : "{{end}}{{^end}}200000{{/end}}" } } } }, "params": { "start" : 100000 } }
1.2 记录template实现重复调用
可以使用Mustache语言作为搜索请求的预处理，它提供了模板，然后通过键值对来替换模板中的变量。把脚本存储在本地磁盘中，默认的位置为：elasticsearchconfigscripts，通过引用脚本名称进行使用
1.2.1 保存template到ES
# _scripts代表是模版 test：模版名称（自定义） POST _scripts/test { "script": { "lang": "mustache", "source": { "query": { "match" : { "remark" : "{{kw}}" } } } } }
1.2.2 调用template执行搜索
GET cars/_search/template { "id": "test", "params": { "kw": "大众" } }
1.2.3 查询已定义的template
GET _scripts/test
1.2.4 删除已定义的template
DELETE _scripts/test
二 suggest search(completion suggest)
suggest search（completion suggest）：就是建议搜索或称为搜索建议，也可以叫做自动完成-auto completion。类似百度中的搜索联想提示功能（自动补全）。
ES实现suggest的时候，性能非常高，其构建的不是倒排索引，也不是正排索引，就是纯的用于进行前缀搜索的一种特殊的数据结构，而且会全部放在内存中，所以suggest search进行的前缀搜索提示，性能是非常高。
需要使用suggest的时候，必须在定义index时，为其mapping指定开启suggest。具体如下：
PUT /movie { "mappings": { "properties" : { "title" : { "type": "text", "analyzer": "ik_max_word", "fields": { "suggest" : { "type" : "completion", "analyzer": "ik_max_word" } } }, "content": { "type": "text", "analyzer": "ik_max_word" } } } } PUT /movie/_doc/1 { "title": "西游记电影系列", "content": "西游记之月光宝盒将与2021年进行......" } PUT /movie/_doc/2 { "title": "西游记文学系列", "content": "某知名网络小说作家已经完成了大话西游同名小说的出版" } PUT /movie/_doc/3 { "title": "西游记之大话西游手游", "content": "网易游戏近日出品了大话西游经典IP的手游，正在火爆内测中" }
suggest 搜索：
GET /movie/_search { "suggest": { "my-suggest" : { "prefix" : "西游记", "completion" : { "field" : "title.suggest" } } } }
三 geo point - 地理位置搜索和聚合分析
ES支持地理位置的搜索和聚合分析，可实现在指定区域内搜索数据、搜索指定地点附近的数据、聚合分析指定地点附近的数据等操作。
ES中如果使用地理位置搜索的话，必须提供一个特殊的字段类型。GEO - geo_point。地理位置的坐标点。
3.1 定义geo point mapping
如果需要使用地址坐标，则需要定义一个指定的mapping类型。具体如下：
使用什么数据可以确定，地球上的一个具体的点？经纬度。
PUT /hotel_app { "mappings": { "properties": { "pin": { "type": "geo_point" }, "name" : { "type" : "text", "analyzer": "ik_max_word" } } } }
3.2 录入数据
新增一个基于geo point类型的数据，可以使用多种方式。
多种类型描述geo_point类型字段的时候，在搜索数据的时候，显示的格式和录入的格式是统一的。不影响搜索。任何数据描述的geo_point类型字段，都适用地理位置搜索。
数据范围要求：纬度范围是-9090之间，经度范围是-180180之间。经纬度数据都是浮点数或数字串（数字组成的字符串），最大精度：小数点后7位。（常用小数点后6位即可。）
基于对象：latitude：纬度、longitude：经度。语义清晰，建议使用。
PUT /hotel_app/_doc/1 { "name": "七天连锁酒店", "pin" : { #纬度 "lat" : 40.12, #经度 "lon" : -71.34 } }
基于字符串：依次定义纬度、经度。不推荐使用
PUT /hotel_app/_doc/2 { "name": "维多利亚大酒店", # 经纬度 "pin" : "40.99, -70.81" }
基于数组：依次定义经度、纬度。不推荐使用
PUT /hotel_app/_doc/3 { "name": " 红树林宾馆", #经纬度 "pin" : [40, -73.81] }
3.3 搜索指定区域范围内的数据
总结：
矩形范围搜索：传入的top_left和bottom_right坐标点是有固定要求的。地图中以北作为top，南作为bottom，西作为left，东作为right。也就是top_left应该从西北向东南。Bottom_right应该从东南向西北。Top_left的纬度应该大于bottom_right的纬度，top_left的经度应该小于bottom_right的经度。
多边形范围搜索：对传入的若干点的坐标顺序没有任何的要求。只要传入若干地理位置坐标点，即可形成多边形。
搜索矩形范围内的数据
GET /hotel_app/_doc/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "match_all": {} } ], "filter": { "geo_bounding_box": { "pin": { "top_left" : { "lat" : 41.73, "lon" : -74.1 }, "bottom_right" : { "lat" : 40.01, "lon" : -70.12 } } } } } } } GET /hotel_app/_doc/_search { "query": { "constant_score": { "filter": { "geo_bounding_box": { "pin": { "top_left": { "lat": -70, "lon": 39 }, "bottom_right": { "lat": -75, "lon": 41 } } } } } } } //使用query方式查询 GET /hotel_app/_doc/_search { "query": { "geo_bounding_box": { "pin": { "top_left" : { "lat" : 41.73, "lon" : -74.1 }, "bottom_right" : { "lat" : 40.01, "lon" : -70.12 } } } } }
3.3 搜索指定区域范围内的数据
总结：
矩形范围搜索：传入的top_left和bottom_right坐标点是有固定要求的。地图中以北作为top，南作为bottom，西作为left，东作为right。也就是top_left应该从西北向东南。Bottom_right应该从东南向西北。Top_left的纬度应该大于bottom_right的纬度，top_left的经度应该小于bottom_right的经度。
多边形范围搜索：对传入的若干点的坐标顺序没有任何的要求。只要传入若干地理位置坐标点，即可形成多边形。
搜索矩形范围内的数据
GET /hotel_app/_doc/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "match_all": {} } ], "filter": { "geo_bounding_box": { "pin": { "top_left" : { "lat" : 41.73, "lon" : -74.1 }, "bottom_right" : { "lat" : 40.01, "lon" : -70.12 } } } } } } } GET /hotel_app/_doc/_search { "query": { "constant_score": { "filter": { "geo_bounding_box": { "pin": { "top_left": { "lat": -70, "lon": 39 }, "bottom_right": { "lat": -75, "lon": 41 } } } } } } } //使用query方式查询 GET /hotel_app/_doc/_search { "query": { "geo_bounding_box": { "pin": { "top_left" : { "lat" : 41.73, "lon" : -74.1 }, "bottom_right" : { "lat" : 40.01, "lon" : -70.12 } } } } }
搜索多边形范围内的数据
GET /hotel_app/_doc/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "match_all": {} } ], "filter": { "geo_polygon": { "pin": { "points": [ {"lat" : 40.73, "lon" : -74.1}, {"lat" : 40.01, "lon" : -71.12}, {"lat" : 50.56, "lon" : -90.58} ] } } } } } }
3.4 搜索某地点附近的数据
这个搜索在项目中更加常用。类似附近搜索功能。
Distance距离的单位，常用的有米（m）和千米（km）。
建议使用filter来过滤geo_point数据。因为geo_point数据相关度评分计算比较耗时。使用query来搜索geo_point数据效率相对会慢一些。建议使用filter。
GET /hotel_app/_doc/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "match_all": {} } ], "filter": { "geo_distance": { "distance": "200km", "pin": { "lat": 40, "lon": -70 } } } } } } GET hotel_app/_search { "query": { "geo_distance" : { "distance" : "90km", "pin" : { "lat" : 40.55, "lon" : -71.12 } } } }
3.5 统计某位置附近区域内的数据
聚合统计分别距离某位置80英里，300英里，1000英里范围内的数据数量。
其中unit是距离单位，常用单位有：米（m），千米（km），英里（mi）
distance_type是统计算法：sloppy_arc默认算法、arc最高精度、plane最高效率
GET /hotel_app/_doc/_search { "size": 0, "aggs": { "agg_by_pin" : { "geo_distance": { "distance_type": "arc", "field": "pin", "origin": { "lat": 40, "lon": -70 }, "unit": "mi", "ranges": [ { "to": 80 }, { "from": 80, "to": 300 }, { "from": 300, "to": 1000 } ] } } } }
四 Beats
Beats是一个开放源代码的数据发送器。我们可以把Beats作为一种代理安装在我们的服务器上，这样就可以比较方便地将数据发送到Elasticsearch或者Logstash中。Elastic Stack提供了多种类型的Beats组件。
审计数据
AuditBeat
日志文件
FileBeat
云数据
FunctionBeat
可用性数据
HeartBeat
系统日志
JournalBeat
指标数据
MetricBeat
网络流量数据
PacketBeat
Windows事件日志
Winlogbeat
Beats可以直接将数据发送到Elasticsearch或者发送到Logstash，基于Logstash可以进一步地对数据进行处理，然后将处理后的数据存入到Elasticsearch，最后使用Kibana进行数据可视化。
