問題描述

1.查詢20151216-17所有的名字

{'from': 0,'size': 200,'query': { 'bool': {'must': { 'range': {'DATE': { 'from': 20151216, 'to': 2015121617, 'include_lower': true, 'include_upper': true} }} }},'_source': { 'includes': ['NAME' ], 'excludes': []}

2.查詢20151217-18所有的名字

{'from': 0,'size': 200,'query': { 'bool': {'must': { 'range': {'DATE': { 'from': 20151216, 'to': 2015121617, 'include_lower': true, 'include_upper': true} }} }},'_source': { 'includes': ['NAME' ], 'excludes': []}

如果在mysql中可用如下的語句求得這兩天name的交集

SELECT NAME FROM Table1 where DATE between 20151216 and 20151217 interset SELECT NAME FROM Table1 where DATE between 20151217 and 20151218

Elastisearch中怎么做呢？

問題解答

SELECT NAME FROM Table1 where DATE between 20151216 and 20151217 interset SELECT NAME FROM Table1 where DATE between 20151217 and 20151218

我把樓主的SQL修改一下不知是否滿足樓主的需求，如果滿足我想下面的elasticsearch應(yīng)該也是可以使用的

SELECT NAME FROM Table1 where (DATE between 20151217 and 20151218) OR (DATE between 20151216 and 20151217)GROUP BY NAME

REQUEST:

{ 'query': {'bool': { 'should':[{ 'range': {'createdTime': { 'from': 1477984000, 'to': 1477984695} }},{ 'range': {'createdTime': { 'from': 1477984000, 'to': 1477984835} }} ]} }, 'size': 0, 'aggs': {'my_price': { 'terms': {'field': 'price' }} }}

RESPONSE:

{ 'took': 3, 'timed_out': false, '_shards': { 'total': 5, 'successful': 5, 'failed': 0 }, 'hits': { 'total': 542, 'max_score': 0, 'hits': [] }, 'aggregations': { 'my_price': { 'doc_count_error_upper_bound': 8, 'sum_other_doc_count': 377, 'buckets': [{ 'key': 148, 'doc_count': 24},{ 'key': 98, 'doc_count': 23},{ 'key': 128, 'doc_count': 20},{ 'key': 160, 'doc_count': 20},{ 'key': 108, 'doc_count': 18},{ 'key': 105, 'doc_count': 14},{ 'key': 100, 'doc_count': 13},{ 'key': 118, 'doc_count': 12},{ 'key': 88, 'doc_count': 11},{ 'key': 81, 'doc_count': 10} ] } }}

我這里是使用的數(shù)據(jù)創(chuàng)建時間，查詢其價格，因?yàn)槲业臄?shù)據(jù)中只有價格是重復(fù)的，就采用這個做一個測試。使用 aggs 對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，'size':0是禁止返回hits數(shù)據(jù)，這樣直接讀取aggregations.my_price.buckets屬性就是你需要的數(shù)據(jù)集。

印象中沒有這個語法，對于nosql，查出來的都是json風(fēng)格數(shù)據(jù)，用程序做下也很簡單高效。