python 语法分析,python 语法树

　　写这篇序言的时候，作者也是es初学者，只停留在简单使用的层面，更多的是作为笔记。如有错误，望读者指正。

　　分享一个可以把sql语句转换成es语句的工具：以https://tools.pet/sql/sql-es,为例：

　　ES版本

　　7.5

　　添加的索引将您的索引名称{ settings :{ number _ of _ shares :3， number _ of _ replicas: 0， refresh _ interval: 5s}， mappings :{ properties :{ type : text ，//(1)fields :{ keyword :{ type : keyword } }，Mw type :{ type : keyword } } }(2)}(1)如果类型是文本，则表示需要分词，您可以添加一个keyword类型的字段

　　(2)中间类型为关键字时，表示不参与分词，即精确匹配。

　　检查索引的映射(类似于检查mysql的表结构)。索引创建后，可以根据GET /yourIndexName/_mapping检查具体的映射结构。

　　添加字段put your index/_ mapping { properties :{ znode parent :{ type : text ，Fields :{ keyword :{ type : keyword } } }聚合单个字段组by get you index name/_ search { aggs :{ name :{ terms :{ field : application . keyword ， size :

　　Size表示返回了多少条聚合记录，返回结果中的doc_count字段表示匹配了多少个文档，可以和mysql中的count(*)的值进行比较。

　　多字段联合匹配get your index name/_ search { Aggs :{ name :{ terms :{ field : application . keyword ， size: 10}，Aggs :{ name 1 :{ terms :{ field : IPS ， size: 10}}}查询结果是两个桶的概念。最外面的桶是所有应用的聚合，但是每个应用本身就是一个包含所有IP的桶。结果如下：

　　{ key : cargo-publish ， doc_count : 248， name 1 :{ doc _ count _ error _ upper _ bound :0， sum_other_doc_count : 0， buckets : [ { key : 10.13.65.178 ， doc_count : 245 }，{ key : 10.13.65.189:26379 ， doc_count : 1 }，{ key : 10 . 13 . 65 . 190:266

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