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转载请注明出处:
。
get 直接查询 索引名称时，会返回 该 索引得 mapping 和 settings 得配置，上述返回得结构如下:
{
"terra-syslog_2023-07-12"
: {
"aliases"
: { },
"mappings"
: {
"properties"
: {
"@timestamp"
: {
"type" : "date"
},
"@version"
: {
"type" : "text"
,
"fields"
: {
"keyword"
: {
"type" : "keyword"
,
"ignore_above" : 256
}
}
},
"host"
: {
"type" : "text"
,
"fields"
: {
"keyword"
: {
"type" : "keyword"
,
"ignore_above" : 256
}
}
},
"message"
: {
"type" : "text"
,
"fields"
: {
"keyword"
: {
"type" : "keyword"
,
"ignore_above" : 256
}
}
},
"received_at"
: {
"type" : "date"
},
"received_from"
: {
"type" : "text"
,
"fields"
: {
"keyword"
: {
"type" : "keyword"
,
"ignore_above" : 256
}
}
},
"syslog_facility"
: {
"type" : "text"
,
"fields"
: {
"keyword"
: {
"type" : "keyword"
,
"ignore_above" : 256
}
}
},
"syslog_facility_code"
: {
"type" : "long"
},
"syslog_hostname"
: {
"type" : "text"
,
"fields"
: {
"keyword"
: {
"type" : "keyword"
,
"ignore_above" : 256
}
}
},
"syslog_message"
: {
"type" : "text"
,
"fields"
: {
"keyword"
: {
"type" : "keyword"
,
"ignore_above" : 256
}
}
},
"syslog_program"
: {
"type" : "text"
,
"fields"
: {
"keyword"
: {
"type" : "keyword"
,
"ignore_above" : 256
}
}
},
"syslog_severity"
: {
"type" : "text"
,
"fields"
: {
"keyword"
: {
"type" : "keyword"
,
"ignore_above" : 256
}
}
},
"syslog_severity_code"
: {
"type" : "long"
},
"syslog_timestamp"
: {
"type" : "text"
,
"fields"
: {
"keyword"
: {
"type" : "keyword"
,
"ignore_above" : 256
}
}
},
"tags"
: {
"type" : "text"
,
"fields"
: {
"keyword"
: {
"type" : "keyword"
,
"ignore_above" : 256
}
}
},
"type"
: {
"type" : "text"
,
"fields"
: {
"keyword"
: {
"type" : "keyword"
,
"ignore_above" : 256
}
}
},
"user"
: {
"type" : "text"
,
"fields"
: {
"keyword"
: {
"type" : "keyword"
,
"ignore_above" : 256
}
}
}
}
},
"settings"
: {
"index"
: {
"creation_date" : "1689137630855"
,
"number_of_shards" : "1"
,
"number_of_replicas" : "1"
,
"uuid" : "Qew4uoNUQ9q8-JQDPTWVPw"
,
"version"
: {
"created" : "7080199"
},
"provided_name" : "terra-syslog_2023-07-12"
}
}
}
}
该dsl 为:
GET terra-syslog_2023-07-15/
_search
{
"size": 0
,
"query"
: {
"bool"
: {
"must"
: [
{
"wildcard"
: {
"syslog_program.keyword"
: {
"wildcard": "*SSH_USER_LOGIN*"
,
"boost": 1
}
}
}
],
"adjust_pure_negative":
true
,
"boost": 1
}
},
"aggregations"
: {
"time_agg"
: {
"date_histogram"
: {
"field": "received_at"
,
"format": "EEE"
,
"fixed_interval": "1d"
,
"offset": 0
,
"order"
: {
"_key": "asc"
},
"keyed":
false
,
"min_doc_count": 0
},
"aggregations"
: {
"user_agg"
: {
"terms"
: {
"field": "user.keyword"
,
"size": 10
,
"min_doc_count": 1
,
"shard_min_doc_count": 0
,
"show_term_doc_count_error":
false
,
"order"
: [
{
"_count": "desc"
},
{
"_key": "asc"
}
]
}
}
}
}
}
}
这段 DSL 具有以下作用:
"size": 0 : 设置返回的结果集大小为 0，即只返回聚合结果，不返回匹配的文档.
query 部分：构建了一个布尔查询，包含多个 exists 和 range 子查询，用于过滤符合条件的文档.
exists 子查询检查指定字段是否存在，这里依次检查了 source.ip 、 source.port 、 destination.ip 、 destination.port 、 host.name 和 flow.rep_tags 字段的存在.
range 子查询指定了对 @timestamp 字段进行范围筛选，从给定的时间戳范围中选择满足条件的文档.
aggregations 部分：定义了聚合操作，通过 terms 聚合按照 host.name 字段进行分组，并计算每个组内的文档数.
terms 聚合将按照 host.name 字段的值进行分组。设置 size 为最大整数 2147483647 ，以确保返回所有分组.
min_doc_count 设置为 1，表示只返回至少拥有一个文档的分组.
shard_min_doc_count 设置为 0，表示在单个分片上没有要求文档数量的最小要求.
show_term_doc_count_error 设置为 false，不显示术语文档计数错误.
order 指定了排序规则，首先按照分组中的文档数 _count 降序排序，然后按照 host.name 字段的值升序排序.
在 terms 聚合内部定义了一个子聚合 cardinality ，用于计算每个分组内唯一组合的数量。这里通过拼接 source.ip 、 source.port 、 destination.ip 和 destination.port 字段的值来作为唯一标识.
该 DSL 查询的作用是在给定时间范围内，统计满足一系列条件（存在指定字段）的文档，并按照 host.name 进行分组并计算每个组内唯一组合的数量.
另外，在查询时，使用 _search 可以执行DSL, 如果没有_search 时，可以查询该索引得文档结构类型，以及该索引得副本、分片等信息 。
将前面的映射中的 syslog_timestamp 字段类型修改为日期类型（date），需要更新映射定义并重新创建索引。 。
删除现有的索引，或者创建一个新的索引.
更新映射定义，将 syslog_timestamp 的类型更改为 "date"。以下是更新后的映射示例:
{
"mappings"
: {
"_doc"
: {
"properties"
: {
//
其他字段...
"syslog_timestamp"
: {
"type": "date"
},
//
其他字段...
}
}
}
}
PUT terra-syslog_2023-07-15
{
"mappings"
: {
"_doc"
: {
"properties"
: {
//
其他字段...
"syslog_timestamp"
: {
"type": "date"
},
//
其他字段...
}
}
}
}
这样， syslog_timestamp 字段的类型就会被修改为日期类型，并可以存储、索引和查询日期值。根据数据的格式和需求，Elasticsearch 会自动解析日期字符串并将其转换为适当的日期对象.
。
最后此篇关于ES实战复杂sql查询、修改字段类型的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于ES实战复杂sql查询、修改字段类型的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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