elasticsearch painless最强教程

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

记得以前写过一个postman的最强教程，只可惜因为工作的原因，没再继续做测试，最终也没有写完。有点丧。。。这段时间在研究实时日志分析系统ELK，发现围绕ES这个搜索引擎或者说document数据库而开发的各种工具和周边居然是令人震惊的完善。ES真的不单单是一个分词，搜索的引擎，在各种功能和应用场景的完备性上已经不输很多数据库产品，比如mongoDB。本文着重介绍的ES 5.0版本后推出painless。（不过看来是个冷门，没人用啊）

何为painless

ElasticStack在升级到5.0版本之后，带来了一个新的脚本语言，painless。这里说“新的“是相对与已经存在groove而言的。还记得Groove脚本的漏洞吧，Groove脚本开启之后，如果被人误用可能带来各种漏洞，为什么呢，主要是这些外部的脚本引擎太过于强大，什么都能做，用不好或者设置不当就会引起安全风险，基于安全和性能方面，所以elastic.co开发了一个新的脚本引擎，名字就叫Painless，顾名思义，简单安全，无痛使用，和Groove的沙盒机制不一样，Painless使用白名单来限制函数与字段的访问，针对es的场景来进行优化，只做es数据的操作，更加轻量级，速度要快好几倍，并且支持Java静态类型，语法保持Groove类似，还支持Java的lambda表达式。

painless的特性

painless可以用在所有可以使用script的场景下，并具有以下特性：

• 高性能。painless在es的运行速度是其他语言的数倍。
• 安全。使用白名单来限制函数与字段的访问，避免了可能的安全隐患
• 可选类型。你可以在脚本当中使用强类型的编程方式或者动态类型的编程方式。
• 语法。扩展了java的基本语法以兼容groove风格的脚本语言特性，使得plainless易读易写
• 有针对的优化。这门语言是为elasticsearch专门定制的。

简单的例子

要了解这门东西，肯定要先看看它能做到什么才能激发起兴趣。先简单看一下例子，和各种groove,python,js们，没有什么区别，但要特别注意，使用强类型编程方式可以极大的加快运行速率

#动态类型的写法
def first = input.doc.first_name.0;

def last  = input.doc.last_name.0;
 return first + " " + last;

#强类型（10倍速度于上面的动态类型）
String first = (String)((List)((Map)input.get("doc")).get("first_name")).get(0);

String last  = (String)((List)((Map)input.get("doc")).get("last_name")).get(0);
 return first + " " + last;

具体例子

初始化数据

我们先输入一串曲棍球的数据到ES当中。

PUT hockey/player/_bulk?refresh
{"index":{"_id":1}}
{"first":"johnny","last":"gaudreau","goals":[9,27,1],"assists":[17,46,0],"gp":[26,82,1],"born":"1993/08/13"}
{"index":{"_id":2}}
{"first":"sean","last":"monohan","goals":[7,54,26],"assists":[11,26,13],"gp":[26,82,82],"born":"1994/10/12"}
{"index":{"_id":3}}
{"first":"jiri","last":"hudler","goals":[5,34,36],"assists":[11,62,42],"gp":[24,80,79],"born":"1984/01/04"}
{"index":{"_id":4}}
{"first":"micheal","last":"frolik","goals":[4,6,15],"assists":[8,23,15],"gp":[26,82,82],"born":"1988/02/17"}
{"index":{"_id":5}}
{"first":"sam","last":"bennett","goals":[5,0,0],"assists":[8,1,0],"gp":[26,1,0],"born":"1996/06/20"}
{"index":{"_id":6}}
{"first":"dennis","last":"wideman","goals":[0,26,15],"assists":[11,30,24],"gp":[26,81,82],"born":"1983/03/20"}
{"index":{"_id":7}}
{"first":"david","last":"jones","goals":[7,19,5],"assists":[3,17,4],"gp":[26,45,34],"born":"1984/08/10"}
{"index":{"_id":8}}
{"first":"tj","last":"brodie","goals":[2,14,7],"assists":[8,42,30],"gp":[26,82,82],"born":"1990/06/07"}
{"index":{"_id":39}}
{"first":"mark","last":"giordano","goals":[6,30,15],"assists":[3,30,24],"gp":[26,60,63],"born":"1983/10/03"}
{"index":{"_id":10}}
{"first":"mikael","last":"backlund","goals":[3,15,13],"assists":[6,24,18],"gp":[26,82,82],"born":"1989/03/17"}
{"index":{"_id":11}}
{"first":"joe","last":"colborne","goals":[3,18,13],"assists":[6,20,24],"gp":[26,67,82],"born":"1990/01/30"}

这里极其建议在练习的时候使用kibana上的Dev Tools，这个东西有多好用谁用谁知道，它可以自动补齐es的各种query语法，牛不牛？而且就像markdown一样，做到左右分屏，所见即所得。

用painless获取doc的值

下面的例子中，我们通过function_score::script_score更新每个document的score。其中用到了for循环，和强类型定义int。
可以看到运行之后，_score的值，编程了goals值的sum。

以下是更多的取值的例子：

GET hockey/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "script_fields": {
    "total_goals": {
      "script": {
        "lang": "painless",
        "inline": "int total = 0; for (int i = 0; i < doc['goals'].length; ++i) { total += doc['goals'][i]; } return total;" } } } }

GET hockey/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": {
    "_script": {
      "type": "string",
      "order": "asc",
      "script": {
        "lang": "painless",
        "inline": "doc['first.keyword'].value + ' ' + doc['last.keyword'].value" } } } }

这里需要注意几点：

• 这里都是_search操作，多个操作之间会形成管道，既query::match_all的输出会作为script_fields或者sort的输入。
• _search操作中所有的返回值，都可以通过一个map类型变量doc获取。和所有其他脚本语言一样，用[]获取map中的值。这里要强调的是，doc只可以在_search中访问到。在下一节的例子中，你将看到，使用的是ctx。
• _search操作是不会改变document的值的，即便是script_fields，你只能在当次查询是能看到script输出的值。
• doc['first.keyword']这样的写法是因为doc[]返回有可能是分词之后的value，所以你想要某个field的完整值时，请使用keyword

通过painless更新对象值

上一节讲了如何读取值，在读取值的时候，query的response虽然能够读到一个新值，但这个值并没有写入document当中。要更新值，需要通过_updateAPI。

单条记录更新

如下图，通过_updateAPI的script，我们可以增加一个新的field:nick:

可以更改一个值：

这里需要注意的是：我们不再使用doc来访问对象，而是用ctx。

批量更新

在大多数应用场景下，我们是很少用到_updateAPI的。（当然，这里不包括你用python, java等语言用for循环多条更新）。在批量更新的场景，我推荐的是_update_by_queryAPI。

这里需要注意的是：

• 虽然_update_by_queryAPI在批量更新时，和我们第一个例子很像，先query，再update，通过管道修改全部的值。但这里仍然只能用ctx，而不是doc。如果用doc，会抛出nullpointerException。
• 另外，在例子中，我用的是match_all query，但实际上你可以用各种query，来划定精确的query范围，只修改你想修改的值。

Dates

Date类型的field会被解析成ReadableDateTime。所以它可以支持 getYear, getDayOfWeek等方法。 例如，要取milliseconds，就屌用getMillis方法。下面的例子，取每个球员是哪年出生的：