<dependency>
    <groupId>cn.zxporz</groupId>
    <artifactId>esclientrhl</artifactId>
    <version>7.0.0</version>
</dependency>

<properties>
……
<elasticsearch.version>7.3.1</elasticsearch.version>
……
</properties>

@EnableESTools(
basePackages = {"Путь пакета интерфейса ESCRepository"},
entityPath = {"Путь пакета класса сущности"},
printregmsg = true)//См. раздел функций управления

@EnableESTools

@EnableESTools({"Путь пакета класса сущности"})

@SpringBootApplication
@EnableESTools
public class EsdemoApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(EsdemoApplication.class, args);
    }
}

elasticsearch.host=127.0.0.1:9200

#Максимальное количество подключений в пуле подключений
elasticsearch.max_connect_total=30
#Количество запросов, которые могут быть одновременно получены от каждого маршрута
elasticsearch.max_connect_per_route=10
#Время ожидания получения соединения в HTTP-клиенте
elasticsearch.connection_request_timeout_millis=2000
#Тайм-аут ответа, если ответ не получен в течение этого времени, чтение ответа прекращается
elasticsearch.socket_timeout_millis=30000
#Время ожидания установления соединения
elasticsearch.connect_timeout_millis=2000

elasticsearch.username=elastic
elasticsearch.password=changeme

@Service
public class CompletionSuggestServiceImpl implements CompletionSuggestService {
    @Autowired
    ElasticsearchTemplate<Book,String> elasticsearchTemplate;

public interface Main2Repository<Main2,String> extends ESCRepository<Main2,String> {
}

@Autowired
Main2Repository main2Repository;

Main2 main2 = new Main2();
main2.setProposal_no("qq123549440");
main2.setBusiness_nature_name("渠道");
main2.setAppli_name("esclientrhl");
main2Repository.save(main2);
System.out.println(main2Repository.getById("22222"));

Map map2 = main2Repository.aggs("proposal_no", AggsType.count,null,"appli_name");
map2.forEach((o, o2) -> System.out.println(o + "=====" + o2));

@ESMetaData(indexName = "index", number_of_shards = 5,number_of_replicas = 0)

/**
 * Имя индекса поиска, по умолчанию совпадает с indexName, не рекомендуется, рекомендуется использовать конкретные методы для межиндексного запроса
 */
String[] searchIndexNames() default {};
/**
 * Имя индекса, обязательное
 */
String indexName();
/**
 * Тип индекса, необязательно, рекомендуется иметь только один тип в каждом индексе
 */
String indexType() default "";
/**
 * Количество основных сегментов
 */
int number_of_shards() default 5;
/**
 * Количество резервных сегментов
 */
int number_of_replicas() default 1;
/**
 * Логирование включено
 * @return
 */
boolean printLog() default false;
/**
 * Если установлено значение true, то alias будет использоваться как индексное имя, после установки этой опции функция автоматического создания индекса будет отключена
 * indexName является именем alias
 * @return
 */
 boolean alias() default false;

/**
* Имя псевдонима, соответствующее индексу
*
``` ```
    currentConfigOnlyEffectiveWhenConfiguredAliasButNotRollover();

    *注意：所有配置的index必须存在*

    @return
*/
String[] aliasIndex() default {};

/**
*当配置了alias后，指定哪个index为writeIndex
*当前配置仅生效于配置了alias但没有配置rollover
*注意：配置的index必须存在切在aliasIndex中
*@return
*/
String writeIndex() default "";

/**
*当配置了rollover为true时，开启rollover功能（并忽略其他alias的配置）
*aliasName为indexName
*索引名字规格为：indexName-yyyy.mm.dd-00000n
*索引滚动生成策略如下
*@return
*/
boolean rollover() default false;

 /**
 *自动执行rollover相关配置
 *自动执行rollover开关
 *@return
 */
 boolean autoRollover() default false;

/**
*自动执行rollover相关配置
*项目启动后延迟autoRolloverInitialDelay时间后开始执行
*@return
*/
long autoRolloverInitialDelay() default 0L;

/**
*自动执行rollover相关配置
*项目启动后每间隔autoRolloverPeriod执行一次
*@return
*/
long autoRolloverPeriod() default 4L;

/**
*自动执行rollover相关配置
*单位时间配置，与autoRolloverPeriod、autoRolloverInitialDelay对应
*@return
*/
TimeUnit autoRolloverTimeUnit() default TimeUnit.HOURS;


/**
*当前索引超过此项配置的时间后生成新的索引
*@return
*/
long rolloverMaxIndexAgeCondition() default 0L;

/**
*与rolloverMaxIndexAgeCondition联合使用，对应rolloverMaxIndexAgeCondition的单位
*@return
*/
TimeUnit rolloverMaxIndexAgeTimeUnit() default TimeUnit.DAYS;

/**
*当前索引文档数量超过此项配置的数字后生成新的索引
*@return
*/
long rolloverMaxIndexDocsCondition() default 0L;

/**
*当前索引大小超过此项配置的数字后生成新的索引
*@return
*/
long rolloverMaxIndexSizeCondition() default 0L;

/**
*与rolloverMaxIndexSizeCondition联合使用，对应rolloverMaxIndexSizeCondition的单位
*@return
*/
ByteSizeUnit rolloverMaxIndexSizeByteSizeUnit() default ByteSizeUnit.GB;

/**
*最大分页深度
*@return
*/
long maxResultWindow() default 10000L;

/**
*索引名称是否自动包含后缀
*@return
*/
boolean suffix() default false;

/**
*是否自动创建索引
*@return
*/
boolean autoCreateIndex() default true;

@ESID
private String proposal_no;
@ESMapping(datatype = DataType.keyword_type)
private String risk_code;
@ESMapping(datatype = DataType.text_type)
private String risk_name;

/**
 *数据类型（包含 关键字类型）
 */
DataType datatype() default DataType.text_type;
/**
 *间接关键字
 */
boolean keyword() default true;
/**
 *关键字忽略字数
 */
int ignore_above() default 256;
/**
 *是否支持ngram，高效全文搜索提示（定制gram分词器，请参照官方例https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.x/analysis-ngram-tokenizer.html）
 */
boolean ngram() default false;
/**
 *是否支持suggest，高效前缀搜索提示
 */
boolean suggest() default false;
/**
 *索引分词器设置（研究类型）
 */
Analyzer analyzer() default Analyzer.standard;
/**
 *搜索内容分词器设置
 */
Analyzer search_analyzer() default Analyzer.standard;
/**
 *是否允许被搜索
 */
boolean allow_search() default true;

/**
 *拷贝到哪个字段，代替_all
 */
String copy_to() default "";

/**
*null_value指定，默认空字符串不会为mapping添加null_value
*对于值是null的进行处理，当值为null是按照注解指定的‘null_value’值进行查询可以查到
*需要注意的是要与根本没有某字段区分（没有某字段需要用Exists Query进行查询）
*建议设置值为NULL_VALUE
*@return
*/
String null_value() default "";

/**
*nested对应的类型，默认为Object.Class。
*对于DataType是nested_type的类型才需要添加的注解，通过这个注解生成嵌套类型的索引
*例如：
*@ESMapping(datatype = DataType.nested_type, nested_class = EsFundDto.class)
*
*@return
*/
Class nested_class() default Object.class;

@EnableESTools(entityPath = "com.*.esdemo.domain")

    @ESMapping(datatype = DataType.geo_point_type)
    GeoEntity geo;

GeoEntity gp1 = new GeoEntity(1,1);
GeoPojo g1 = new GeoPojo();
g1.setGeo(gp1);
g1.setPlace("1");
g1.setUserId(1L);
g1.setUserName("1");
elasticsearchTemplate.save(Arrays.asList(g1));
GeoPoint topLeft = new GeoPoint(32.030249,118.789703);
        GeoPoint bottomRight = new GeoPoint(32.024341,118.802171);
        GeoBoundingBoxQueryBuilder **CRUD-функционал: описание**

**Низкоуровневый клиент: запрос**

Этот метод обычно используется для прямого запроса или операции с сервером Elasticsearch, без большого количества обёрток. Он сохраняет исходные параметры ввода и вывода.

**Добавление данных в индекс**

Если не указано иное, все запросы ниже предполагают использование инструментальных классов. Первый универсальный тип инструментального класса — это класс структуры индекса, который нужно изменить, а второй универсальный тип — это класс первичного ключа индекса.

Здесь Main2 — тип первичного ключа, который является строкой.

Можно настроить поле маршрутизации (routing), чтобы указать, на какой сегмент будет помещён элемент данных.

**Пакетное добавление данных в индекс**

**Разделение пакетного добавления данных на части**

По сравнению с пакетным добавлением данных разделение на части учитывает ограничения памяти сервера Elasticsearch при пакетной обработке данных и разделяет передаваемый список данных на более мелкие части для последовательной индексации. Вы можете изменить значения переменных в классе конфигурации org.zxp.esclientrhl.util.Constant, чтобы адаптировать его к лучшим практикам. По умолчанию размер пакета составляет 5000 элементов.

Разделение на части предоставляет новый метод:

**Частичное обновление данных индекса**

**Полное обновление данных индекса**

Частичное обновление отличается от полного обновления тем, что оно обновляет только установленные значения полей.

**Пакетное обновление данных индекса**

Пакетное обновление не поддерживает полное обновление.

**Разделение пакетного обновления данных на части**

Стратегия разделения на части описана в разделе «Разделение пакетного добавления данных на части». **Текст запроса написан на языке Java.**

В запросе содержатся фрагменты кода, которые представляют собой примеры использования различных методов для работы с данными в Elasticsearch. 

**Переведённый текст:**

* * *  

* * *

* * *

* * *

* * *

* * *

* * *

* * *

* * *

elasticsearchTemplate.searchTemplate (парам, «tempdemo1», Main2.класс).для каждого (s -> System.out.println (s));

**```**
**/**
*** Template方式搜索，Template内容以参数方式传入**
*** @param template_params 模版参数**
*** @param templateSource 模版内容**
*** @param clazz**
*** @return**
***/**
**public List<T> searchTemplateBySource(Map<String, Object> template_params, String templateSource, Class<T> clazz) throws Exception;**

публичный лист <т> сеарчтемплатебайсорс (карта <строка, объект> шаблон_парамс, строка шаблонсорс, класс <т> класс) выбрасывает исключение;

Прямой перенос содержимого шаблона для поиска.

**```**
**Map param = new HashMap();**
**param.put("name","123");**
**String templatesource = "{\n" +**
**"      \"query\": {\n" +**
**"        \"term\": {\n" +**
**"          \"appli_name\": \"{{name}}\"\n" +**
**"        }\n" +**
**"      }\n" +**
**"}";**
**elasticsearchTemplate.searchTemplateBySource(param, templatesource, Main2.class).forEach(s -> System.out.println(s));**

мап парам = новый хэшмэп ();
парам.пут («нэйм», «123»);
стринг темплэйтсорс = «{\n» +
«  \"запрос\": {\n» +
«    \"терм\": {\n» +
«      \"аппли_нэйм\": \"{{нэйм}}\"\n» +
"    }\n" +
"  }\n" +
"}";
эластич сёрч темплейт бай сорс (пары, темплэйт сорс, мэйн ту. класс).фор эч (с -> систем точка аут точка принтлн (с));

***Поиск по предложению завершения***

Функция поиска предложений позволяет быстро предлагать контент для поиска (см. функцию поиска на Baidu), поле поиска предложений должно быть настроено с помощью свойства suggest, установленного в значение true.

**```**
**/**
 *** метод поиска предложения**
 *** @param fieldName поле для поиска (необходимо настроить это поле с помощью конфигурации mapping, установив свойство suggest в значение true)**
 *** @param fieldValue содержимое для поиска**
 *** @param clazz**
 *** @return возвращает список результатов поиска, количество результатов поиска по умолчанию равно 10**
 *** @throws Exception**
 ***/**
**public List<String> completionSuggest(String fieldName, String fieldValue, Class<T> clazz) throws Exception;**

публичный список <строка> комплитшн саджэст (строка филднэйм, строка филдвэлэ, класс <т> класс) выбрасывает исключение;

Список строк листинг = эластичный сёрч темплэйт.комплитшн саджэст («аппли нэйм», «1», мэйн ту класс);
листинг.фор эч (мэйн ту -> систем точка аут точка принтлн (мэйн ту));

@ESMapping (suggest = true)
приватная строка аппили нэйм;

***Предложение фразы поиска***

**```**
**/**
** * Предложение Phrace Suggester**
** * @param fieldName**
** * @param fieldValue**
** * @param param настраивает параметры Phrace Suggester**
** * @param clazz**
** * @return**
** * @throws Exception**
** */**
**public List<String> phraseSuggest(String fieldName, String fieldValue, ElasticsearchTemplateImpl.PhraseSuggestParam param, Class<T> clazz) throws Exception;**

публичный список <строка> фразэ саджэст (строка филднэйм, строка филд вэлэ, эластичный сёрч темп лэйт импл. фразэ саджэст пэрэм, класс <т> класс) выбрасывает исключение;

эластичный сёрч темп лэйт импл фразэ саджэст парэм пэрэм = новый эластичный сёрч темп лэйт импл фразэ саджэст парэм (5, 1, нулл, «олвэйз»);
эластичный сёрч темп лэйт.фразэ саджэст («боди», «кто хороший мальчик чжан синьпэн может быть хорошим», парэм, сугг класс).фор эч (с -> систем точка аут точка принтлн (с));
// можно использовать параметры по умолчанию, передавая null в param
эластичный сёрч темп лэйт.фразэ саджэст («боди», «кто хороший мальчик чжан синьпэн может быть хорошим», нулл, сугг класс).фор эч (с -> система точка аут точка принтлн (с));

Параметры определяются в соответствии с официальной документацией:
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.3/search-suggesters.html

***Запрос по идентификатору***

**```**
**/**
** * Запрос по ID**
** * @param id первичный ключ, соответствующий второму универсальному типу**
** * @param clazz**
** * @return**
** * @throws Exception**
** */**
**public T getById(M id, Class<T> clazz) throws Exception;**

публичный т гет байд (м ид, класс <т> класс) выбрасывает исключение;

мэйн ту майн ту = эластичный сёрч темп лэйт.гет байд («мэйн ту», мэйн ту класс);
систем точка аут точка принтлн (майн ту);

***Запрос mget по идентификатору***

**```**
**/**
** * Пакетный запрос по ID**
** * @param ids массив первичных ключей**
** * @param clazz**
** * @return**
** * @throws Exception**
** */**
**public List<T> mgetById(M[] ids, Class<T> clazz) throws Exception;**

публичный список <т> мгэт байд (м ай дис, класс <т> класс) выбрасывает исключение;

стринг листинг = [«мэйн ту», «мэйн три»];
лист результат = эластичный сёрч темп лэйт.мгэт байд (листинг, мэйн ту класс);
результат.фор эч (мейн -> систем точка аут точка принтлн (мейн));

Демонстрация использования QueryBuilder

***Точное соответствие***

необходимо установить атрибут keyword для поля точного соответствия (по умолчанию атрибут имеет значение true), при поиске необходимо добавить .keyword к имени поля

кьюэри билдер кьюэри билдэрс терм кьюэри («аппли нэйм».кьюэри, «456»);
лист листинг = эластичный сёрч.кью (кьюэри билдер, мэйн ту класс);
листинг.фор эч (мэйн ту -> система точка аут точка принтлн (мэйн ту));

если тип поля напрямую является ключевым словом, то .keyword можно не добавлять

***Соответствие фразы***

китайский хороший мужчина

должны быть смежными условия запроса

кьюэри билдер кьюэри билдэрс матч фраз кьюэри («аппли нэйм», «го хань»);

***Релевантность запроса***

китайский хороший мужчина

слоп установлен на 2, максимум два перемещения и завершение сопоставления

кьюэри билдер кьюэри билдэрс матч фраз кьюэри («аппли нэйм», «чжун нань»).слоп (2);

***Диапазон запроса***

сумма премии

от 1 до 3

кьюэри билдер кьюэри билдэрс диапазон кьюэри («сам премия»).от (1).то (3);

***Полное соответствие***

аппли нэйм

матч кьюэри кьюэри билдэрс («аппли нэйм», «чжун нань эр мэй ли жэнь шэн»);

минимальное совпадение параметров

«чжун нань эр мэй ли жэнь шэн» минимальное совпадение слов составляет 75%, этот запрос не даст информации

кьюэри билдер кьюэри билдэрс матч кьюэри («аппли нэйм», «чжун нань эр мэй ли жэнь шэн»).мин матч («75%»);

***Матч-запрос интегрирует нечеткий запрос исправления ошибок***

аппли нэйм

нечеткость установлена на AUTO

кьюэри билдер = кьюэри билдэрс матч кьюэри («аппли нэйм», «сптэнг»);
((матч кьюэрибилдер) феззинес (феззинесс.авто); **QueryBuilders.matchQuery("appli_name","spring sps").operator(Operator.AND);**

Выполняет запрос с использованием оператора AND, который ищет документы, соответствующие обоим условиям:
* значение поля appli_name должно точно соответствовать строке «spring sps».

**```
//原文是spring，查询条件输入为spting也能查询到结果
QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.fuzzyQuery("appli_name","spting");
```**

Запускает запрос с использованием fuzzy-поиска, который находит документы со значением поля appli_name, похожим на строку «spting».

**```
//查询结果appli_name为spring的会被优先展示其次456，再次123
QueryBuilder queryBuilder1 = QueryBuilders.termQuery("appli_name.keyword","spring").boost(5);
QueryBuilder queryBuilder2 = QueryBuilders.termQuery("appli_name.keyword","456").boost(3);
QueryBuilder queryBuilder3 = QueryBuilders.termQuery("appli_name.keyword","123");
BoolQueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
queryBuilder.should(queryBuilder1).should(queryBuilder2).should(queryBuilder3);
```**

Создаёт запрос с использованием булевого поиска, который сначала выполняет поиск документов со значением поля appli_name равным «spring», затем документов со значением «456» и после этого документов со значением «123».

**```
//性能差，扫描整个倒排索引，前缀越短，要处理的doc越多，性能越差，尽可能用长前缀搜索
//查询appli_name字段值前缀为1的内容
QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.prefixQuery("appli_name","1");
```** 

Осуществляет поиск документов, в которых значение поля appli_name начинается с подстроки «1».

**```
//performance较差不建议使用
//?：任意字符
//*：0个或任意多个字符
QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.wildcardQuery("appli_name","1?3");
```**

Находит документы, в которых поле appli_name содержит подстроку «1?» или «3».

**```
//performance较差不建议使用
QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.regexpQuery("appli_name","[0-9].+");
//[0-9]：指定范围内的数字
//[a-z]：指定范围内的字母
//.：一个字符
//+：前面的正则表达式可以出现一次或多次
```**

Ищет документы, в которых значения поля appli_name соответствуют регулярному выражению «[0-9].+» — содержат цифру, за которой следует один или более символов.

**```
//select * from Main2 where (appli_name = 'spring' or appli_name = '456') and risk_code = '0101' and proposal_no != '1234567'
QueryBuilder queryBuilder1 = QueryBuilders.termQuery("appli_name.keyword","spring");
QueryBuilder queryBuilder2 = QueryBuilders.termQuery("appli_name.keyword","456");
QueryBuilder queryBuilder3 = QueryBuilders.termQuery("risk_code","0101");
QueryBuilder queryBuilder4 = QueryBuilders.termQuery("proposal_no.keyword","1234567");
BoolQueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
queryBuilder.should(queryBuilder1).should(queryBuilder2);
queryBuilder.must(queryBuilder3);
queryBuilder.mustNot(queryBuilder4);
```**

Формирует запрос, который выбирает документы, удовлетворяющие следующим условиям:
* поле appli_name равно «spring» или «456»;
* поле risk_code равно «0101»;
* поле proposal_no не равно «1234567».

**```
//假设
//第一条数据title匹配bryant fox的分数为0.8 body匹配bryant fox的分数为0.1，这条数据最终得分为0.8
//第二条数据title匹配bryant fox的分数为0.6 body匹配bryant fox的分号为0.7，这条数据最终得分为0.7
//dis_max查询后第一条数据相关度评分更高，排在第二条数据的前面
//如果不用dis_max，则第二条数据的得分为1.4高于第一条数据的0.9
//如果再附加其他匹配结果的分数，需要指定tieBreaker
//获得最佳匹配语句句的评分_score
//将其他匹配语句句的评分与tie_breaker 相乘
//对以上评分求和并规范化
//Tier Breaker：介于0-1 之间的浮点数（0代表使⽤用最佳匹配；1 代表所有语句句同等重要）
QueryBuilders.disMaxQuery()
.add(QueryBuilders.matchQuery("title", "bryant fox"))
.add(QueryBuilders.matchQuery("body", "bryant fox"))
.tieBreaker(0.2f);
```**

Реализует disMax-запрос, который объединяет результаты двух запросов matchQuery по полям title и body и выбирает документ с наивысшим баллом. tieBreaker определяет, насколько важен этот балл относительно других возможных совпадений.

**```
QueryBuilders.multiMatchQuery("Quick pets", "title","body")
.minimumShouldMatch("20%")
.type(MultiMatchQueryBuilder.Type.BEST_FIELDS)
.tieBreaker(0.2f);
```**

Использует multiMatch-запрос для поиска документов, содержащих слова «Quick» и «pets» в полях title или body. minimumShouldMatch указывает, что хотя бы 20 % полей должны содержать эти слова. Тип BEST_FIELDS означает, что будет выбран документ, наиболее соответствующий запросу. tieBreaker задаёт вес этого соответствия относительно других документов.

**```
PUT /mult/_doc/1
{
    "s1": "shanxi shanxi shanxi shanxi shanxi",
    "s2": "shanxi",
    "s3": "ttttt",
    "s4": "Brown rabbits are commonly seen."
}
PUT /mult/_doc/2
{
    "s1": "datong",
    " "s2": "datong",
    "s3": "datong",
    "s4": "Brown rabbits are commonly seen."
}
//虽然shanxi在s1中出现了很多次，但是只出现了两个字段s1 s2
//datong出现在了三个字段s123，所以优先更多出现字段的这条记录
//doc2的分数大于doc1的分数
QueryBuilders.multiMatchQuery("shanxi datong", "s1","s2","s3","s4")
.type(MultiMatchQueryBuilder.Type.MOST_FIELDS);
```**

Применяет multiMatch-запрос с типом MOST_FIELDS для поиска документов, которые содержат слова «shanxi» и «datong» хотя бы в одном из полей s1, s2, s3 или s4. Будет выбран документ, в котором эти слова встречаются в наибольшем количестве полей.

**```
PUT /mult/_doc/3
{
    "s1": "sichuan sichuan",
    "s2": "sichuan",
    "s3": "eee",
    "s4": "sichuan"
}

PUT /mult/_doc/4
{
    "s1": "chengdu t chengdu chengdu",
    "s2": "rr",
    "s3": "ss",
    "s4": "Brown rabbits are commonly seen."
}
//虽然chengdu在s1中出现了3次，但是合在一起显然doc3更匹配（TF更高、文档长度小，IDF一致）
//所以doc3分数更高
QueryBuilders.multiMatchQuery("chengdu sichuan", "s1","s2","s3","s4")
.type(MultiMatchQueryBuilder.Type.CROSS_FIELDS);
```**

Использует multiMatch-запрос типа CROSS_FIELDS для поиска документов, содержащих слова «chengdu» и «sichuan». Будет выбран документ с наибольшим количеством совпадений этих слов во всех полях. GeoPoint(32.030249, 118.789703);
GeoPoint bottomRight = new GeoPoint(32.024341, 118.802171);

GeoBoundingBoxQueryBuilder geoBoundingBoxQueryBuilder = QueryBuilders.geoBoundingBoxQuery("geo")
    .setCorners(topLeft, bottomRight);
List<GeoPojo> search = elasticsearchTemplate.search(geoBoundingBoxQueryBuilder, GeoPojo.class);

QueryBuilders.geoDistanceQuery("pin.location")                             
    .point(40, -70)                                          
    .distance(200, DistanceUnit.KILOMETERS);  

List<GeoPoint> points = new ArrayList<>();           
points.add(new GeoPoint(40, -70));
points.add(new GeoPoint(30, -80));
points.add(new GeoPoint(20, -90));
QueryBuilders.geoPolygonQuery("pin.location", points);

/**
 * Базовый метод агрегации, который используется для выполнения агрегационных запросов, которые не могут быть выполнены с помощью инструментов.
 * @param aggregationBuilder — содержимое агрегации.
 * @param queryBuilder — условия поиска.
 * @param clazz — класс.
 * @return результаты агрегации (официальные результаты агрегации).
 * @throws Exception
 */
public Aggregations aggs(AggregationBuilder aggregationBuilder, QueryBuilder queryBuilder, Class<T> clazz) throws Exception;

SumAggregationBuilder aggregation = AggregationBuilders.sum("agg").field("sum_amount");
Aggregations aggregations = elasticsearchTemplate.aggs(aggregation, null, Main2.class);
Sum agg = aggregations.get("agg");
double value = agg.getValue();
System.out.println(value);

/**
 * Метрическое измерение с использованием типов метрик, без группировки, прямое агрегирование статистики поля metricName.
 * @param metricName — поле, которое нужно проанализировать.
 * @param aggsType — тип метрики (сумма, количество, среднее значение, минимум, максимум).
 * @param queryBuilder — условие запроса, если оно не требуется, можно передать null.
 * @param clazz
 * @return результат суммы, количества, среднего значения, минимума и максимума.
 * @throws Exception
 */
public double aggs(String metricName, AggsType aggsType, QueryBuilder queryBuilder, Class<T> clazz) throws Exception;

double sum = elasticsearchTemplate.aggs("sum_premium", AggsType.sum, null, Main2.class);
double count = elasticsearchTemplate.aggs("sum_premium", AggsType.count, null, Main2.class);
double avg = elasticsearchTemplate.aggs("sum_premium", AggsType.avg, null, Main2.class);
double min = elasticsearchTemplate.aggs("sum_premium", AggsType.min, null, Main2.class);
// Если перевести на SQL: select max(sum_premium) from Main2
double max = elasticsearchTemplate.aggs("sum_premium", AggsType.max, null, Main2.class);


System.out.println("sum====" + sum);
System.out.println("count====" + count);
System.out.println("avg====" + avg);
System.out.println("min====" + min);
System.out.println("max====" + max);

/**
* Обычный агрегационный запрос, наиболее часто используемый.
* Группировка с использованием bucket для измерения типа метрики.
* @param bucketName — группировка с использованием поля bucketName, в ES это понятие «корзины».
* @param metricName — поле для анализа.
* @param aggsType
* @param clazz
* @return
*/
public Map aggs(String metricName, AggsType aggsType,QueryBuilder queryBuilder, Class<T> clazz, String bucketName) throws Exception;

// Если перевести на SQL: select appli_name,max(sum_premium) from Main2 group by appli_name
Map map = elasticsearchTemplate.aggs("sum_premium", AggsType.sum,null,Main2.class,"appli_name");
map.forEach((k,v) -> System.out.println(k+"     "+v));

/**
 * Вложенный агрегационный запрос (без стратегии сортировки по умолчанию), двухуровневая группировка.
 * Обратите внимание, что в настоящее время этот метод поддерживает только двухуровневую группировку.
 * Группировка с использованием bucket для метрического измерения.
 * @param metricName — поле для статистического анализа.
 * @param aggsType — тип метрической группировки.
 * @param queryBuilder
 * @param clazz
 * @param bucketNames — поля для вложенной группировки.
 * @return
 * @throws Exception
 */
public List<Down> aggswith2level(String metricName, AggsType aggsType,QueryBuilder queryBuilder, Class<T> clazz ,String... bucketNames) throws Exception;

// select appli_name,risk_code,sum(sumpremium) from Main2 group by appli_name,risk_code
List<Down> list = elasticsearchTemplate.aggswith2level("sum_premium", AggsType.sum,null,Main2.class,"appli_name","risk_code");
list.forEach(down ->
{
    System.out.println("1:"+down.getLevel_1_key());

``` ```
System.out.println("2:" + down.getLevel_2_key() + "    " + down.getValue());
}
);

/**
 * Статистическая агрегация метрики
 * @param metricName Поле, которое нужно проанализировать
 * @param queryBuilder
 * @param clazz
 * @return
 * @throws Exception
 */
public Stats statsAggs(String metricName, QueryBuilder queryBuilder, Class<T> clazz) throws Exception;

//Этот метод может вернуть значения показателей sum, count, avg, min, max для статистического анализа поля metricName за один запрос
Stats stats = elasticsearchTemplate.statsAggs("sum_premium", null, Main2.class);
System.out.println("max:" + stats.getMax());
System.out.println("min:" + stats.getMin());
System.out.println("sum:" + stats.getSum());
System.out.println("count:" + stats.getCount());
System.out.println("avg:" + stats.getAvg());

/**
 * Групповая статистическая агрегация метрики
 * @param bucketName Группировка по полю bucketName
 * @param metricName Поле, которое нужно проанализировать
 * @param queryBuilder
 * @param clazz
 * @return
 * @throws Exception
 */
public Map<String, Stats> statsAggs(String metricName, QueryBuilder queryBuilder, Class<T> clazz, String bucketName) throws Exception;

Map<String, Stats> stats = elasticsearchTemplate.statsAggs("sum_premium", null, Main2.class, "risk_code");
stats.forEach((k, v) -> {
    System.out.println(k + "    count:" + v.getCount() + " sum:" + v.getSum() + "...");
});

/**
 * Базисный запрос, который возвращает приблизительное значение и не всегда является точным
 * @param metricName Поле, которое нужно проанализировать
 * @param queryBuilder
 * @param clazz
 * @return
 * @throws Exception
 */
public long cardinality(String metricName, QueryBuilder queryBuilder, Class<T> clazz) throws Exception;

/**
    * Базисный запрос. Рекомендуется использовать вместе с https://gitee.com/zxporz/ESClientRHL/wikis/Elasticsearch-ESClientRHL
    * @param metricName Имя поля метрики
    * @param queryBuilder Условия запроса
    * @param precisionThreshold Установите precisionThreshold, по умолчанию 3000 максимум 40000
    * @param clazz Тип класса индекса pojo
    * @return
    * @throws Exception
*/
public long cardinality(String metricName, QueryBuilder queryBuilder, long precisionThreshold, Class<T> clazz) throws Exception;

//select count(distinct proposal_no) from Main2
long value = elasticsearchTemplate.cardinality("proposal_no", null, Main2.class);
System.out.println(value);
Эквивалентно
long value = elasticsearchTemplate.cardinality("proposal_no", null, 3000L, Main2.class);

/**
 * Процентная агрегация по умолчанию выполняется в соответствии с 50%, 95%, 99% (TP50 TP95 TP99)
 * @param metricName Поле для анализа, должно быть числового типа
 * @param queryBuilder
 * @param clazz
 * @return
 * @throws Exception
 */
public Map percentilesAggs(String metricName, QueryBuilder queryBuilder, Class<T> clazz) throws Exception;

/**
 * Агрегация на основе процента с использованием пользовательских процентных сегментов
 * @param metricName Поле для анализа, должно быть числового типа
 * @param queryBuilder
 * @param clazz
 * @param customSegment Пользовательские процентные сегменты
 * @return
 * @throws Exception
 */
public Map percentilesAggs(String metricName, QueryBuilder queryBuilder, Class<T> clazz, double... customSegment) throws Exception;

//Следующий пример берёт поле sum_premium и получает TP50 TP95 TP99
Map map = elasticsearchTemplate.percentilesAggs("sum_premium", null, Main2.class);
map.forEach((k, v) -> {
    System.out.println(k + "     " + v);
});
//Вывод:
50.0     3.5
95.0     6.0
99.0     6.0
//То есть 50% данных sum_premium меньше 3,5
//То есть 95% данных sum_premium меньше 6,0
//То есть 99% данных sum_premium меньше 6,0

//Также можно настроить процентные сегменты
Map map = elasticsearchTemplate.percentilesAggs("sum_premium", null, Main2.class, 10, 20, 30, 50, 60, 90, 99);

/**
 * Агрегация на основе процентного ранга (статистика того, сколько процентов данных находится в каком диапазоне значений)
 * @param metricName Поле для анализа, должно быть числового типа
 * @param queryBuilder
 * @param clazz
 * @param customSegment
 * @return
 * @throws Exception
 */
public Map percentileRanksAggs(String metricName, QueryBuilder queryBuilder, Class<T> clazz, double... customSegment) throws Exception;

//Мы предоставляем диапазон значений поля sum_premium: 1, 4, 5, 9, то есть ниже 1, ниже 4, ниже 5 и ниже 9
//Получаем процент данных, попадающих в эти диапазоны
Map map = elasticsearchTemplate.percentileRanksAggs("sum_premium", null, Main2.class, 1, 4, 5, 9);
map.forEach((k, v) -> {
    System.out.println(k + "     " + v);
});

//Вывод:
``` **8.333333333333332      1.0**

**58.333333333333336     4.0** 

**75.0                   5.0**  

**100.0                  9.0**   

// Именно 8,3% данных sum_premium поля имеют значение меньше или равное 1
// Именно 58,3% данных sum_премиум поля имеют значение меньшее или равное 4
// Именно 75% данных sum_премиум поля имеют значение меньшее или равное 5
// Именно 100% данных sum_премиум поля имеют значение меньшее или равное 9

/**
 * Агрегация с фильтром: можно «менять» группы
 * @param metricName Поле для статистического анализа
 * @param aggsType Тип статистики
 * @param clazz
 * @param queryBuilder
 * @param фильтры FiltersAggregator фильтр-обёртка, каждый результат фильтра может быть использован как ведро
 * @return
 * @throws Exception
 */
public Map filterAggs(String metricName, AggsType aggsType, QueryBuilder queryBuilder, Class<T> clazz, FiltersAggregator.KeyedFilter... filters) throws Exception;

// Пример ниже: данные разделены на две группы: одна с risk_code = 0101, другая с risk_code = 0103 или 0104. В каждой группе вычисляется сумма sum_premium
Map map = elasticsearchTemplate.filterAggs("sum_premium", AggsType.sum, null, Main2.class,
        new FiltersAggregator.KeyedFilter("0101", QueryBuilders.matchPhraseQuery("risk_code", "0101")),
        new FiltersAggregator.KeyedFilter("0103 или104", QueryBuilders.matchQuery("risk_code", "0103 0104")));
map.forEach((k, v) ->
    System.out.println(k + "    " + v)
);

###### Гистограмма-агрегация: запрос

Гистограммная агрегация — это статистический анализ, который группирует данные по определённому полю и подсчитывает значения метрики для каждой группы.

/**
* Датированная гистограммная агрегация
* @param metricName Поле, которое нужно проанализировать
* @param aggsType Тип статистики
* @param queryBuilder
* @param clazz
* @param bucketName
* @param интервал Датированный интервал группировки
* @return
* @throws Исключение
*/
public Map dateHistogramAggs(String metricName, AggsType aggsType, QueryBuilder queryBuilder, Class<T> clazz, String bucketName, DateHistogramInterval interval) throws Exception;

// Суммирование sum_premium за каждые два часа input_date
Map map = elasticsearchTemplate.dateHistogramAggs("sum_premium", AggsType.sum, null,Main2.class,"input_date", DateHistogramInterval.hours(2));
map.forEach((k, v) ->
        System.out.println(k + "    " + v)
);

###### Другие способы агрегации запросов
ES поддерживает множество других способов агрегации, и этот инструмент предоставляет только некоторые из наиболее часто используемых методов для упрощения кода.

Например, если вам нужна агрегация диапазона, вы можете использовать следующий пример:

> Дополнительные сведения о способах использования API агрегации см. на странице https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/6.6/java-rest-high-aggregation-builders.html

## Функции управления

###### Печать журнала запросов ES-сервиса
Если вам нужно отладить, вам необходимо получить JSON-сообщение запроса ES, вы можете настроить аннотацию индекса структуры сущности класса @ESMetaData (indexName = «index», number_of_shards = 5,number_of_replicas = 0,printLog = true)

Эта настройка по умолчанию отключена, она поддерживает только несколько общих функций ведения журнала при включении. Если вам нужно поддерживать больше функций, добавьте следующий код в соответствующее место:

###### Распечатать информацию о регистрации
Если вам необходимо подтвердить регистрацию (включая информацию о создании индекса и информацию о генерации прокси-класса ESCRepository), вы можете настроить EnableESTools аннотацию printregmsg атрибут равен true

Особая благодарность компании JetBrains (https://www.jetbrains.com/?from=Elasticsearch-ESClientRHL) за продукт IDEA.

Спасибо активным участникам проекта: jangojing (https://gitee.com/jangojing) и tongxuefang (tongxuefang@hztianque.com). Приглашаем всех активно участвовать в Elasticsearch-ESClientRHL.