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ElasticSearch 作为海量数据存储和搜索查询工具，有着大量的 API 操作，这里总结下常用的 API 查询语句，方便使用。

状态查询

查询索引节点分片状态

根据索引名称 my_index 查询索引对应的分片和节点存储分布情况：

GET _cat/shards?index=my_index&s=node,store:desc&v

假设你的集群有 3 个节点，分片设计为 3 个主分片 1 个副分片，返回结果：

index	shard	prirep	state	docs	store	ip	node
my_index	0	p	STARTED	74648	30.7gb	127.0.0.1	1648036502000024932
my_index	0	r	STARTED	76042	30.5gb	127.0.0.1	1648036502000024932
my_index	1	p	STARTED	73648	30.7gb	127.0.0.1	164803650200003421
my_index	1	r	STARTED	72042	30.5gb	127.0.0.1	164803650200003421
my_index	2	p	STARTED	71648	30.7gb	127.0.0.1	164803650200001833
my_index	2	r	STARTED	70042	30.5gb	127.0.0.1	164803650200001833

其中 index 代表索引名称，shard 代表分片，prirep 代表分片类型，p 是主分片，r 是副分片。

state 表示分片状态，docs 代表文档数，store 代表存储的数据大小，ip 是机器的 IP，node 代表集群节点编号。

通过这个查询可以了解索引的分片和节点分布是否均衡。从分片设计的角度来说，每个分片的存储大小最好在 30～50G 左右，并保证每个节点的分片能均匀分布。

查看索引信息

查看具体某个索引 my_index 的信息状态：

GET _cat/indices?index=my_index&v

返回的结果：

health	status	index	uuid	pri	rep	docs.count	docs.deleted	store.size	pri.store.size
green	open	my_index	sxfaef232_U312344DO034233Q	9	1	238432	0	876gb	438gb

其中特别关注的有 health，green 代表索引状态正常，red 代表不可用，yellow 代表有异常。

缓存清除

清除全部缓存：

POST /_cache/clear

清除特定索引的缓存：

POST /my_index/_cache/clear
POST /my_index1,my_index2/_cache/clear

清除特定类型缓存：

通过设置 fielddata,query,request 参数为 true 来清除特定类型的缓存

POST /my-index/_cache/clear?fielddata=true
POST /my-index/_cache/clear?query=true
POST /my-index/_cache/clear?request=true

获取分片分配原因

获取有关分片分配问题的信息：

GET _cluster/allocation/explain?pretty

重新分片

对未分配的分片进行重新分片：

POST _cluster/reroute?retry_failed=true

聚合查询

去重统计

统计某个字段去重后的数量，主要用到 cardinality 函数。

这里举个例子，统计 uid 去重后的数量。

GET /example_index/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "uid_dictinct_count": {
      "cardinality": {"field": "uid"}
    }
  }
}

返回结果：

"aggregations" : {
    "uid_dictinct_count" : {"value" : 4634}
}

这里统计出来的 4634 就是 example_index 这个 index 中 uid 去重后的数量。

统计数值

对某个字段数据进行总数、最大值、最小值、平均值、总和的统计。

GET /example_index/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "length_stats": {
      "stats": {"field": "length"}
    }
  }
}

返回的结果：

"aggregations" : {
    "length_stats" : {
      "count" : 15232,
      "min" : 6.0,
      "max" : 132.0,
      "avg" : 67.52,
      "sum" : 534211.0
    }
}