该文章已同步收录到我的博客网站，欢迎浏览我的博客网站，xhang’s blog

1.ElasticSearch简介

Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，**它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。**作为 Elastic Stack 的核心，Elasticsearch 会集中存储您的数据，让您飞快完成搜索，微调相关性，进行强大的分析，并轻松缩放规模。

elasticsearch官网：Elasticsearch：官方分布式搜索和分析引擎 | Elastic

官方文档地址：Elasticsearch Guide | Elastic

2.基本概念

1. index(索引)

   动词，相当于mysql的insert

   名词，相当于mysql的Database

2. Type(类型)

​ 在index(索引)中，可以定义一个或多个类型。类似于MySQL当中的Table，每一种类型的数据放在一起。

3. Document(文档)

​ 保存在某个索引(Index) 下，某种类型(Type) 的一个数据(Document) ，文档是JSON格式的，Document就像 是MySQL中的某个Table里面的内容;

3.Elasticsearch概念-倒排索引

1. 分词

​ 将整句分拆为单词

2. 报错的记录

   • 红海行动

   • 探索红海行动

   • 红海特别行动

   • 红海记录篇

   • 特工红海特别探索

3. 检索

   • 红海特工行动
   • 红海行动

4. 相关性得分

词	记录
红海	1,2,3,4,5
行动	1,2,3
探索	2,5
特别	3,5
记录篇	4
特工	5

4.Elasticsearch和Kibana的安装

1. 拉取镜像

docker pull elasticsearch:7.4.2  //存储和检索数据
docker pull kibana:7.4.2		 //可视化检索数据

2. 创建挂载目录

mkdir -p /mydata/elasticsearch/config
mkdir -p /mydata/elasticsearch/data
// 任何远程机器都能访问es
echo "http.host: 0.0.0.0" >> /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
chmod -R 777 /mydata/elasticsearch/ 改变文件权限

3. 创建elasticsearch容器实例

docker run -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 \
--restart=always \
-e "discovery.type=single-node" \
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx512m" \
-v /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \
-v /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \
-v /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
--name elasticsearch elasticsearch:7.4.2

命令解释：

-e “discovery.type=single-node”：使es单节点运行

-e ES_JAVA_OPTS=“-Xms64m -Xmx512m”：设置es占用的内存

4. 开放对应的端口

firewall-cmd --zone=public --add-port=9200/tcp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=9300/tcp --permanent
systemctl restart firewalld.service
firewall-cmd --zone=public --query-port=9200/tcp

5. 访问9200端口测试

6. 创建kibana容器实例

docker run -d -p 5601:5601 \
--restart=always \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://192.168.26.160:9200 \
--name kibana \
kibana:7.4.2

7. 开放对应端口

firewall-cmd --zone=public --add-port=5601/tcp --permanent
systemctl restart firewalld.service

8. 访问对应的5601端口

5.Elasticsearch入门操作

5.1_cat

GET /_cat/nodes：查看所有节点

GET /_cat/health：查看 es 健康状况

GET /_cat/master：查看主节点

GET /_cat/indices：查看所有索引

​ 相当于Mysql数据库的show databases

5.2PUT&POST新增数据

PUT 和 POST 都可以， POST 新增。如果不指定 id，会自动生成 id。指定 id 就会修改这个数据，并新增版本号 。

PUT 可以新增可以修改。PUT 必须指定 id；由于 PUT 需要指定 id，我们一般都用来做修改操作，不指定 id 会报错。

保存一个数据，保存在哪个索引的哪个类型下，指定用哪个唯一标识 PUT customer/external/1；

在 customer 索引下的 external 类型下保存 1 号数据为

POST /customer/external/1

保存的数据

{ 
    "name": "zhangsan"
}

如果当前索引不存在就会自动创建：

5.3PUT&POST修改数据

1. POST /customer/external/1/_update

{
    "doc": {
        "name": "lisi"
    }
}

此种方式会查询数据，如果相同不允许修改

2. POST /customer/external/1/

{
    "name": "zhangsan"
}

3. PUT /customer/external/1/

{
    "name": "zhangsan"
}

5.4GET查询数据

GET /索引/类型/数据id

结果：

{
    "_index": "customer",//在哪个索引 
    "_type": "external",//在哪个类型
    "_id": "1", //记录 id
    "_version": 6,//版本号
    "_seq_no": 5,//并发控制字段，每次更新就会+1，用来做乐观锁
    "_primary_term": 1,//同上，主分片重新分配，如重启，就会变化
    "found": true,  //查询是否成功
    "_source": {    //真正的内容
        "name": "zhangsan"
    }
}

5.5DELETE删除数据

DELETE /customer/external/1

5.7bulk批量操作

POST /customer/external/_bulk

{"index":{"_id":"1"}}
{"name":"John Doe"}
{"index":{"_id":"2"}}
{"name":"Jane Doe"}

语法格式：

{ action: { metadata }}\n
{ request body }\n
{ action: { metadata }}\n
{ request body }\n

切换到kibana的Dev Tools指定命令

5.6乐观锁字段

对应GET的查询结果，其中有一个字段_sep_no，其为了是进行并发控制，当修改数据后，对应的_sep_no版本就会更改。

实现方式：

更新携带 ?if_seq_no=*&if_primary_term=1

​ 再次指定_sep_no为相同值将不会生效

6.Elasticsearch进阶操作

6.1批量导入测试数据

POST /bank/account/_bulk

测试数据地址：https://gitee.com/xu-huaiang/codes/nbqcg1dsfh6vutk4o8mxy65

6.2Search API

ES 支持两种基本方式检索 :

• 一个是通过使用 REST request URI 发送搜索参数（uri+检索参数）

• 另一个是通过使用 REST request body 来发送它们（uri+请求体）

一切检索从_search开始

• GET bank/_search

​ 检索 bank 下所有信息，包括 type 和 docs

• GET bank/_search?q=*&sort=account_number:asc

​ 请求参数方式检索(按照account_number升序排列)

• uri+请求体进行检索

GET bank/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "account_number": "asc"
    },
    {
      "balance": "desc"
    }
  ]
}

6.3Query DSL

Elasticsearch 提供了一个可以执行查询的 Json 风格的 DSL（domain-specific language 领域特定语言）。这个被称为 Query DSL。该查询语言非常全面，并且刚开始的时候感觉有点复杂。

• 一个查询语句的典型结构

{
	QUERY_NAME: {
		ARGUMENT: VALUE,
        ARGUMENT: VALUE,...
    }
}

• 如果是针对某个字段，那么它的结构如下

{
	QUERY_NAME(查询条件): {
		FIELD_NAME(字段名): {
			ARGUMENT(参数名): VALUE(参数值), 
            ARGUMENT: VALUE,... 
    	}
  	}
}

例子：

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "balance": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ],
  "from": 0,
  "size": 3
}

查询结果：

6.3.1_source返回部分字段

可以采用_source字段规定查询的参数名

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "balance": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ],
  "_source": ["firstname","balance"],
  "from": 0,
  "size": 3
}

6.3.2match精确/模糊查询

• 可以精确匹配字段值

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "account_number": "1"
    }
  }
}

即精确匹配account_number为1的数据

• 也可以模糊匹配 ，匹配不区分大小写，排序按照倒排索引排序

• 也可以在参数上使用keyword进行精确匹配，并且区分大小写

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "address.keyword": "198 Mill Lane"
    }
  }
}

6.3.3match_phrase分组匹配

将需要匹配的值当成一个整体单词(不分词)进行检索

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "address": "mill lane"
    }
  }
}

6.3.4multi_match多字段匹配

对指定的多个字段进行关键字配置

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "mill movico",
      "fields": ["address","city"]
    }
  }
}

6.3.5bool复合查询

bool 用来做复合查询：

复合语句可以合并任何其它查询语句，包括复合语句，了解这一点是很重要的。这就意味着，复合语句之间可以互相嵌套，可以表达非常复杂的逻辑。

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [ //必须满足的条件
        {
          "match": { //参数匹配
            "gender": "F"
          }
        },
        {
          "match": { //参数匹配
            "address": "mill"
          }
        }
      ],
      "must_not": [ //必须不满足的
        {
          "match": {//参数匹配
            "age": "38"
          }
        }
      ], 
      "should": [  //应该满足的
        {
          "match": { //参数匹配
            "lastname": "Long"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

6.3.6filter结果过滤

filter与之前的must不同的是，filter不会计算相关性得分

并不是所有的查询都需要产生分数，特别是那些仅用于 “filtering”（过滤）的文档。为了不计算分数 Elasticsearch 会自动检查场景并且优化查询的执行。

测试：查询年龄在10到20之间的数据

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "range": {
            "age": {
              "gte": 10,
              "lte": 20
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

不使用filter，会有相关项得分

使用filter，相关性得分为0

6.3.7term查询

和 match 一样。匹配某个属性的值。全文检索字段用 match，其他非 text(文本)字段匹配用 term

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "age": {
        "value": "22"
      }
    }
  }
}

6.4执行聚合(aggregations)

6.4.1执行聚合的概念

**聚合提供了从数据中分组和提取数据的能力。**最简单的聚合方法大致等于 SQL GROUP BY 和 SQL 聚合函数。

在 Elasticsearch 中，您有执行搜索返回 hits（命中结果），并且同时返回聚合结果，把一个响应中的所有 hits（命中结果）分隔开的能力。这是非常强大且有效的， 您可以执行查询和多个聚合，并且在一次使用中得到各自的（任何一个的）返回结果，使用 一次简洁和简化的 API 来避免网络往返。

执行聚合文档地址：[Aggregations | Elasticsearch Guide 7.5] | Elastic

6.4.2测试

搜索 address 中包含 mill 的所有人的年龄分布以及平均年龄，但不显示这些人的详情。

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "address": "mill"
    }
  },
  "aggs": {
    "ageData": {
      "terms": {  //terms执行聚合age参数，并查询前5条数据
        "field": "age",
        "size": 5
      }
    },
    "ageAvg": {   //平均年龄
      "avg": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "size": 0  //不显示搜索结果
}

6.4.3子聚合

按年龄进行分组，并且计算出组内的平均薪资

在聚合当中再使用聚合进行查询

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "aggGroup": {
      "terms": {
        "field": "age",
        "size": 1000
      },
      "aggs": {
        "ageAvg": {
          "avg": {
            "field": "balance"
          }
        }
      }
    }
  },
  "size": 0
}

6.4.4综合测试

按照年龄段进行分组，并求出该年龄段的平均信息，和该年龄段的男女数和各男女的平均薪资

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "aggGroup": {
      "terms": {
        "field": "age",
        "size": 1000
      },
      "aggs": {
        "ageBalanceaAvg": {
          "avg": {
            "field": "balance"
          }
        },
        "genderGroup": {
          "terms": {
            "field": "gender.keyword",
            "size": 10
          },
          "aggs": {
            "balanceAvg": {
              "avg": {
                "field": "balance"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  },
  "size": 0
}

6.5Mapping

6.5.1Elasticsearch7.0之后移除Type的说明

• 关系型数据库中两个数据表示是独立的，即使他们里面有相同名称的列也不影响使用，但ES 中不是这样的。elasticsearch是基于Lucene开发的搜索引擎，而ES中不同type下名称相同的filed最终在Lucene中的处理方式是一样的。
• 两个不同type下的两个user_name，在ES同一个索引下其实被认为是同一个filed，你必须在两个不同的type中定义相同的filed映射。否则，不同type中的相同字段名称就会在 处理中出现冲突的情况，导致Lucene处理效率下降。
• 去掉type就是为了提高ES处理数据的效率。 • Elasticsearch 7.x • URL中的type参数为可选。比如，索引一个文档不再要求提供文档类型。 • Elasticsearch 8.x • 不再支持URL中的type参数。
• 解决：将索引从多类型迁移到单类型，每种类型文档一个独立索引。

6.5.2Mapping（映射） 概述

**Mapping 是用来定义一个文档（document），以及它所包含的属性（field）是如何存储和索引的。**当添加数据时，他会自动处理属性类型。

比如，使用 mapping 来定义：

• 哪些字符串属性应该被看做全文本属性（full text fields）。
• 哪些属性包含数字，日期或者地理位置。
• 文档中的所有属性是否都能被索引（_all 配置）。
• 日期的格式。
• 自定义映射规则来执行动态添加属性。

查看mapping信息：

GET /bank/_mapping

6.5.3自定义Mapping规则

如果存储数据之前，存储的数据类型并不是我们想要的，也可以修改索引下参数的Mapping规则

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "age":{"type": "integer"},
      "email":{"type": "keyword"},
      "name":{"type": "text"}
    }
  }
}

6.5.4添加Mapping规则

PUT /my_index/_mapping    
{
  "properties": {
    "address": {
      "type": "keyword"
    }
  }
}

6.5.5修改Mapping规则

对于已经存在的映射字段，我们不能更新。更新必须创建新的索引进行数据迁移

6.5.6数据迁移

1. 对于之前的bank数据，是存在type的，现在可以使用数据迁移更改

2. 新建映射规则

3. 首先查询原先的数据Mapping规则：

GET /bank/_mapping

4. 根据原先的数据的Mapping进行修改：

PUT /newbank
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "account_number": {
        "type": "long"
      },
      "address": {
        "type": "text"
      },
      "age": {
        "type": "integer"
      },
      "balance": {
        "type": "long"
      },
      "city": {
        "type": "keyword"
      },
      "email": {
        "type": "keyword"
      },
      "employer": {
        "type": "keyword"
      },
      "firstname": {
        "type": "text"
      },
      "gender": {
        "type": "keyword"
      },
      "lastname": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 256
          }
        }
      },
      "state": {
        "type": "keyword",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 256
          }
        }
      }
    }
  }
}

5. 数据迁移

POST _reindex
{
  "source": {
    "index": "bank",
    "type": "account"
  },
  "dest": {
    "index": "newbank"
  }

}

GET /newbank/_search

6.6分词

6.6.1分词器概述

一个 tokenizer（分词器）接收一个字符流，将之分割为独立的 tokens（词元，通常是独立的单词），然后输出 tokens 流。

例如，whitespace tokenizer 遇到空白字符时分割文本。它会将文本 “Quick brown fox!” 分割 为 [Quick, brown, fox!]。 该 tokenizer（分词器）还负责记录各个 term（词条）的顺序或 position 位置（用于 phrase 短 语和 word proximity 词近邻查询），以及 term（词条）所代表的原始 word（单词）的 start （起始）和 end（结束）的 character offsets（字符偏移量）（用于高亮显示搜索的内容）。

Elasticsearch 提供了很多内置的分词器，可以用来构建 custom analyzers（自定义分词器）。

6.6.2分词器案例

如下是使用标准分词器：

POST _analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "Hello,My name is Xuhuaiang"
}

6.6.3安装ik分词器

分词器是对于英文的，对于中文就不太友好，所以就可以安装ik分词器

Github官网：medcl/elasticsearch-analysis-ik: The IK Analysis plugin integrates Lucene IK analyzer into elasticsearch, support customized dictionary. (github.com)

进入到elasticsearch的挂载目录plugins下，创建文件夹，并将ik分词器文件放在此目录下并解压到指定目录：

unzip -d ik/ elasticsearch-analysis-ik-7.4.2.zip

重启docker容器，并测试ik分词器：

POST _analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "我是中国人"
}

POST _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "我是中国人"
}

6.6.4安装Nginx

1. 拉取nginx镜像

docker pull nginx:1.18.0

2. 首先创建一个nginx容器，只是为了复制出配置

# 1.运行容器
docker run -p 80:80 --name nginx -d nginx:1.18.0

# 2.将容器内的配置文件拷贝到当前/mydata中:
docker container cp nginx:/etc/nginx .
# 3.将文件nginx修改为conf
mv nginx conf
# 4.创建文件夹nginx
mkdir nginx
# 5.将conf目录拷贝到nginx目录
cp -r conf nginx/
# 6.删除conf目录
rm -rf conf
# 3.停止并删除容器
docker stop nginx && docker rm nginx 

3. 启动容器实例

docker run -d -p 80:80 \
--restart=always \
-v /mydata/nginx/html:/usr/share/nginx/html \
-v /mydata/nginx/logs:/var/log/nginx \
-v /mydata/nginx/conf:/etc/nginx \
--name nginx nginx:1.18.0

6.6.4自定义扩展词库

有时候ik分词器并不能按照我们想的那样进行分词，这个时候就需要进行自定义分词。

1. 在刚刚创建的nginx的html目录下创建es目录，再创建文件，将分词内容放到文件中，重启nginx容器实例

2. 修改ik分词器的配置

​ 进入到/mydata/elasticsearch/plugins/ik/config目录下，修改IKAnalyzer.cfg.xml目录

​ 填写远程扩展字典地址：

​ 再重启es容器实例

3. 测试

POST _analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "徐**爱赵**"
}

7.Elasticsearch-Rest-Client配置

Elasticsearch Clients官网地址：Elasticsearch Clients | Elastic

这里使用Java Rest Clients的elasticsearch-rest-high-level-client(RHLC)来操作ES

文档说明：[Index API | Java REST Client 7.17] | Elastic

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
    <version>7.4.2</version>
</dependency>

添加RHLC配置类

import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class ElasticsearchConfig {

//    通用设置项
    public static final RequestOptions COMMON_OPTIONS;
    static {
        RequestOptions.Builder builder = RequestOptions.DEFAULT.toBuilder();
        COMMON_OPTIONS = builder.build();
    }

    @Bean
    public RestHighLevelClient esRestClient() {
        RestHighLevelClient restHighLevelClient = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(
                        new HttpHost("192.168.26.160", 9200, "http")
                )
        );
        return restHighLevelClient;
    }
}

8.SpringBoot+RHLC测试

    /**
     * 保存数据到es
     */
    @Test
    public void saveData() throws IOException {
//        指定索引
        IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("users");
//        数据id
        indexRequest.id("1");
        User user = new User();
        user.setUsername("zhangsan");
        user.setGender("男");
        user.setAge(20);
        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
//        将User对象转换为JSON数据
        String userJsonData = mapper.writeValueAsString(user);
//        要保存的内容
        indexRequest.source(userJsonData, XContentType.JSON);

//        执行操作
        IndexResponse response = restHighLevelClient.index(indexRequest, ElasticsearchConfig.COMMON_OPTIONS);

        System.out.println(response);
    }

再kinbana上进行测试：

GET /users/_search

9.RHLC常用操作

9.1检索数据

​

步骤：

构建检索条件(SearchSourceBuilder) -> 创建检索请求(指定索引，传入检索请求) -> 执行检索

    @Test
    public void searchData() throws IOException {
//        1.构建检索条件
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
//        2.检索address字段中有mill的数据
        searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("address","mill"));
//        3.按照年龄的值分布进行聚合
        TermsAggregationBuilder ageGroup = AggregationBuilders.terms("ageGroup").field("age").size(10);
//        4.聚合计算平均薪资
        AvgAggregationBuilder balanceAvg = AggregationBuilders.avg("balanceAvg").field("balance");

        searchSourceBuilder
                .aggregation(ageGroup)
                .aggregation(balanceAvg);


//        5.指定索引和检索条件
//          5.1创建检索请求
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
        searchRequest
                .indices("bank")
                .source(searchSourceBuilder.size(0));

//        6.执行检索
        SearchResponse search = rhlc.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

//        7.响应结果
        log.info("检索结果：" + search);
    }

9.2处理响应数据

    @Data
    static class Account{
        private int account_number;
        private int balance;
        private String firstname;
        private String lastname;
        private int age;
        private String gender;
        private String address;
        private String employer;
        private String email;
        private String city;
        private String state;
    }

    @Test
    public void searchData() throws IOException {
//        1.构建检索条件
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
//        2.检索address字段中有mill的数据
        searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("address", "mill"));
//        3.按照年龄的值分布进行聚合
        TermsAggregationBuilder ageGroup = AggregationBuilders.terms("ageGroup").field("age").size(10);
//        4.聚合计算平均薪资
        AvgAggregationBuilder balanceAvg = AggregationBuilders.avg("balanceAvg").field("balance");

        searchSourceBuilder
                .aggregation(ageGroup)
                .aggregation(balanceAvg);


//        5.指定索引和检索条件
//          5.1创建检索请求
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
        searchRequest
                .indices("bank")
                .source(searchSourceBuilder);

//        6.执行检索
        SearchResponse responseSearch = rhlc.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

//        7.处理响应数据
        SearchHits hits = responseSearch.getHits();
        SearchHit[] hitsArray = hits.getHits();
        Arrays.stream(hitsArray).map(hit -> {
            String sourceAsString = hit.getSourceAsString();
            ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
            Account account = null;
            try {
                account = mapper.readValue(sourceAsString, Account.class);
            } catch (JsonProcessingException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                return account;
            }
        }).forEach(account -> log.info("账户信息：" + account));
    }

9.3处理聚合结果

    @Data
    static class Account {
        private int account_number;
        private int balance;
        private String firstname;
        private String lastname;
        private int age;
        private String gender;
        private String address;
        private String employer;
        private String email;
        private String city;
        private String state;
    }
    

	@Test
    public void searchData() throws IOException {
//        1.构建检索条件
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
//        2.检索address字段中有mill的数据
        searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("address", "mill"));
//        3.按照年龄的值分布进行聚合
        TermsAggregationBuilder ageGroup = AggregationBuilders.terms("ageGroup").field("age").size(10);
//        4.聚合计算平均薪资
        AvgAggregationBuilder balanceAvg = AggregationBuilders.avg("balanceAvg").field("balance");

        searchSourceBuilder
                .aggregation(ageGroup)
                .aggregation(balanceAvg);


//        5.指定索引和检索条件
//          5.1创建检索请求
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
        searchRequest
                .indices("bank")
                .source(searchSourceBuilder);

//        6.执行检索
        SearchResponse responseSearch = rhlc.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

//        7.处理聚合结果
        Aggregations aggregations = responseSearch.getAggregations();
        Terms ageGroups = aggregations.get("ageGroup");
        for (Terms.Bucket bucket : ageGroups.getBuckets()) {
            String key = bucket.getKeyAsString();
            log.info("年龄：" + key + "===>" + "一共" + bucket.getDocCount() + "人。");
        }

        Avg balanceAvgs = aggregations.get("balanceAvg");
        log.info("平均薪资：" + balanceAvgs.getValue());
    }

10.案例：定时任务清除ELK日志监控系统中每天的日志索引

import co.elastic.clients.elasticsearch.ElasticsearchClient;

import co.elastic.clients.elasticsearch.indices.DeleteIndexRequest;
import co.elastic.clients.elasticsearch.indices.DeleteIndexResponse;
import co.elastic.clients.elasticsearch.indices.GetIndexRequest;
import co.elastic.clients.elasticsearch.indices.GetIndexResponse;
import com.vector.common.constants.SystemInfoConstants;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.io.IOException;
import java.time.LocalDateTime;
import java.time.format.DateTimeFormatter;


import java.util.List;
import java.util.Set;
import java.util.stream.Collectors;

@Component
@Slf4j
public class SystemLog {

    private ElasticsearchClient elasticsearchClient;
    private static final String SYSTEM_LOG_INDEX_PREFIX_MATCH = SystemInfoConstants.SYSTEM_LOG_INDEX_PREFIX + "*";
    public SystemLog(ElasticsearchClient elasticsearchClient) {
        this.elasticsearchClient = elasticsearchClient;
    }

    /**
     * 每月1号删除一个月前的日志
     *
     * @throws IOException
     */
    @Scheduled(cron = "0 0 0 1 * ?")
    public void systemLog() throws IOException {
        Set<String> systemLogIndexLists = searchSystemLogIndex();
        if(systemLogIndexLists.isEmpty()){
            log.info("没有找到索引{}", systemLogIndexLists);
            return;
        }
        LocalDateTime oneMonthBefore = LocalDateTime.now().minusMonths(1);
        StringBuilder oneMonthFormat = new StringBuilder(oneMonthBefore.format(DateTimeFormatter.ISO_DATE));
        oneMonthFormat.insert(0, SystemInfoConstants.SYSTEM_LOG_INDEX_PREFIX);
        //删除一个月前的索引
        List<String> ids = systemLogIndexLists.stream()
                .filter(currentIndexDate -> {
                    // 2020-03-25 > 2020-02-25 true
                    return oneMonthFormat.toString().compareTo(currentIndexDate) > 0;
                })
                .collect(Collectors.toList());

        if (ids.isEmpty()) {
            log.info("没有需要删除的索引{}", ids);
            return;
        }
        DeleteIndexResponse result = elasticsearchClient.indices().delete(DeleteIndexRequest.of(id -> id
                .index(ids)));
        log.info("删除索引{}，结果：{}", ids, result.toString());
    }

    /**
     * 查询所有SystemLog索引
     *
     * @return
     * @throws IOException
     */
    private Set<String> searchSystemLogIndex() throws IOException {
        // 查询yiqichang-*的索引
        GetIndexResponse response = elasticsearchClient.indices()
                .get(GetIndexRequest.of(idx -> idx.index(SYSTEM_LOG_INDEX_PREFIX_MATCH)));
        Set<String> result = response.result().keySet();
        log.info("查询到的索引：{}", result);
        return result;
    }

}