Elasticsearch Painless Script入门教程
前面几篇文章已经陆续提到了Elasticsearch 脚本，但总感觉不够系统，本文带你系统地学习下Painless Script。
Painless 脚本介绍
自Elasticsearch 5.x 引入Painless，使得Elasticsearch拥有了安全、可靠、高性能脚本的解决方案。Painless是Elastic开发并做了专门的优化，相较之前的脚本更快、安全、易使用、可靠。
Painless脚本的目标是使编写脚本对用户来说无痛，特别是对于来自Java或Groovy环境的用户。可能你还不熟悉Elasticsearch脚本，让我们从基础开始。
下面我们简要介绍Painless，并示例展示如何使用脚本搜索、更新数据。
1.1 变量和数据类型
Painless中变量可以声明为基本数据类型、引用类型、字符串、void(不返回值)、数组以及动态类型。其支持下面基本类型：
byte, short, char, int, long, float, double, boolean.声明变量与java类似：
int i = 0; double a; boolean g = true;
引用类型也和java类似，除了不支持修饰符，但支持继承。变量通过new关键字初始化，例如声明a作为ArrayList,变量b类型为Map：
ArrayList a = new ArrayList();
Map b;
Map g = [:];
List q = [1, 2, 3];
List和Map与数组类似，除了初始化时不需要new关键字，但它们是引用类型不是数组。
字符串类型可以使用直接量赋值，或使用new关键字初始化。
String a = "a";
String foo = new String("bar");
数组类型支持一维和多维，初始值为null。与引用类型一样，使用new关键字，并为每个维度设置中括号。例如：
int[] x = new int[2];
x[0] = 3;
x[1] = 4;
数组大小可以是显示的，如：int[] a = new int[2]。或者创建时直接赋值：
int[] b = new int[] {1,2,3,4,5};
与Java和Groovy中的数组一样，数组数据类型在声明和初始化时必须有一个基本类型、字符串，甚至是与之关联的动态def类型。
def是Painless支持的动态类型，它所做的是模仿它在运行时分配任何类型的行为。所以，当定义一个变量时:
def a = 1;
def b = "foo";
elasticsearch会推断a是int类型，值为1； b是字符串类型，值为“foo”。
数组也可以通过def声明，举例：
def[][] h = new def[2][2];
def[] f = new def[] {4, "s", 5.7, 2.8C};
有了这些变量，让我们来看看条件语句和运算符。
1.2. 条件语句和运算符
如果你熟悉Java，Groovy，或其他高级语言，那么条件和操作符都类似。Painless包含完整的操作符列表，除了它们的优先级和结合性之外，这些操作符与其他高级语言几乎兼容。列表中的大多数操作符都与Java和Groovy语言兼容，操作符优先级可以用括号提升。例如： int t = 5+(5*5)
与其他语言一样，Painless支持if else，但不支持else if或switch。举例：
if (doc['foo'].value = 5) {
doc['foo'].value *= 10;
}
else {
doc['foo'].value += 10;
}
Painless也有Elvis操作符?:，其和Kotlin、Groovy。举例：
x ?: y
如果x不null则评估返回左边表达式，如果x为null评估返回右边表达式。Elvis操作不能和基本类型一起工作，所以这里最好使用def类型。
1.3. 方法
虽然Painless从Java语言中获得很多强大功能，但并不是Java标准库(Java运行时环境，JRE)中的每个类或方法都可用。Elasticsearch有Painless的类和方法参考列表。列表不仅包括JRE中有效的方法和类，还包括Elasticsearch 和 Painless中可用的方法。
1.4 Painless循环
Painless支持while, do...while, for循环，以及控制流语句，如break和continue，这些都是可用。下面示例中for循环与其他语言非常类似：
def total = 0;
for (def i = 0; i < doc['scores'].length; i++) {
total += doc['scores'][i];
}
return total;
使用下面的形式也可以：
def total = 0;
for (def score : doc['scores']) {
total += score;
}
return total;
好了，我们已经看了Painless语言的基本规范，下面开始通过脚本实现一些查询。
2. 脚本应用
2.1. 准备数据
示例数据sat考试分数，可以在这里下载sat.json文件，在命令行执行下列命令：
curl -H 'Content-Type: application/json' -XPOST 'localhost:9200/sat/_doc/_bulk?pretty' --data-binary @sat.json
批量导入json文件需要有两点注意：
1.每一行都是一个json对象；
2.第一行包括索引名称，第二行是插入数据。
如果需要登录，则需要在命令中加入-u username:password参数。
2.2. 使用脚本搜索
下面示例使用def演示Painless的动态类型。语句如下：
GET sat/_search
{
"script_fields": {
"some_scores": {
"script": {
"lang": "painless",
"source": "def scores = 0; scores = doc['AvgScrRead'].value + doc['AvgScrWrit'].value; return scores;"
}
}
}
}
在script中可以定义语言类型lang的值，默认为Painless。另外可以定义script的source。
上面示例中使用_search API和script_fields命令。该命令可以创建新的字段存储脚本中定义的scores值，我们简单命名为some_scores，然后在source中定义脚本：
def scores = 0;
scores = doc['AvgScrRead'].value + doc['AvgScrWrit'].value;
return scores;
你注意到上面示例中的脚本没有任何换行符，这是因为Elasticsearch中脚本必须是单行字符串。其实该示例可以不使用Painless实现，也可以使用lucene表达式实现，这里仅为说明脚本的作用。
看下部分返回结果：
"hits" : [
{
"_index" : "sat",
"_type" : "_doc",
"_id" : "8-gOAnEBs8Ix-l1KQQ_6",
"_score" : 1.0,
"fields" : {
"some_scores" : [
961
]
}
}
]
上面脚本在索引中每个文档上执行，上面结果显示fields中通过script_fields命令创建了新的字段some_scores。
下面实现另一个查询，搜索AvgScrRead成绩小于350，并且AvgScrMath成绩大于350，脚本如下：
doc['AvgScrRead'].value < 350 && doc['AvgScrMath'].value > 350
查询语句：
GET sat/_search
{
"query": {
"script": {
"script": {
"source": "doc['AvgScrRead'].value < 350 && doc['AvgScrMath'].value > 350",
"lang": "painless"
}
}
}
}
下面我们查询四个成绩即总分和其他三科成绩，我们使用脚本定义数组保存三科成绩及总成绩：
def sat_scores = [];
def score_names = ['AvgScrRead', 'AvgScrWrit', 'AvgScrMath'];
for (int i = 0; i < score_names.length; i++) {
sat_scores.add(doc[score_names[i]].value)
}
def temp = 0;
for (def score : sat_scores) {
temp += score;
}
sat_scores.add(temp);
return sat_scores;
我们定义 sat_scores 数组存储SAT分数 (AvgScrRead, AvgScrWrit, AvgScrMath) 及计算的总成绩。创建另一个数组scores_names存储SAT中包括成绩的三个字段名称。如果未来索引中字段名称变了，则需要修改数组的值。使用for循环遍历scores_names数组,在sat_scores数组加入相应的值，接着循环sat_scores通过temp遍历累计成绩，最后在sat_scores中增加总成绩。当然这个示例也可以通过一个循环实现。
完成查询示例代码：
GET sat/_search
{
"query": {
"script": {
"script": {
"source": "doc['AvgScrRead'].value < 350 && doc['AvgScrMath'].value > 350",
"lang": "painless"
}
}
},
"script_fields": {
"scores": {
"script": {
"source": "def sat_scores = []; def scores = ['AvgScrRead', 'AvgScrWrit', 'AvgScrMath']; for (int i = 0; i < scores.length; i++) {sat_scores.add(doc[scores[i]].value)} def temp = 0; for (def score : sat_scores) {temp += score;} sat_scores.add(temp); return sat_scores;",
"lang": "painless"
}
}
}
}
返回结果类似这样：
"hits" : [
{
"_index" : "sat",
"_type" : "_doc",
"_id" : "q-gOAnEBs8Ix-l1KQhAC",
"_score" : 1.0,
"fields" : {
"scores" : [
349,
345,
352,
1046
]
}
}
]
上面查询并没有存储结果，如果存储需要使用_update 或 _update_by_query API更新每个文档。下面我们看看如何更新查询结果。
2.3. 使用脚本更新
实现之前，我们先创建另一个字段存储SAT分数数组。可以通过Elasticsearch的_update_by_queryAPI增加新的字段All_Scores，一开始使用空数组进行初始化：
POST sat/_update_by_query
{
"script": {
"source": "ctx._source.All_Scores = []",
"lang": "painless"
}
}
到此我们给所有文档增加了新的字段，接着需要更新该字段，我们使用脚本更新在字段All_Scores：
def scores = ['AvgScrRead', 'AvgScrWrit', 'AvgScrMath'];
for (int i = 0; i < scores.length; i++) {
ctx._source.All_Scores.add(ctx._source[scores[i]]);
}
def temp = 0;
for (def score : ctx._source.All_Scores) {
temp += score;
}
ctx._source.All_Scores.add(temp);
使用_update或_update_by_queryAPI，不能使用doc变量。Elasticsearch提供了ctx变量和_source文档，可以访问文档中字段。故可以更新All_Scores数组，存储SAT成绩及总成绩。
完整脚本如下：
POST sat/_update_by_query
{
"script": {
"source": "def scores = ['AvgScrRead', 'AvgScrWrit', 'AvgScrMath']; for (int i = 0; i < scores.length; i++) { ctx._source.All_Scores.add(ctx._source[scores[i]])} def temp = 0; for (def score : ctx._source.All_Scores) {temp += score;}ctx._source.All_Scores.add(temp);",
"lang": "painless"
}
}
如果仅更新单个文档，也可以使用类似脚本实现。但需要指明文档的id，下面示例给 UOgOAnEBs8Ix-l1KQhEK文档的AvgScrMath字段值加上10：
POST sat/_update/UOgOAnEBs8Ix-l1KQhEK
{
"script": {
"source": "ctx._source.AvgScrMath += 10",
"lang": "painless"
}
}
3. 总结
本文我们介绍了Elasticsearch中Painless脚本语言的基本规范，通过一些示例说明如何使用。使用了Painless API方法，如HashMap和循环，同时也看了一些脚本查询、更新功能，希望这对你来说是最好的Painless入门。
本文参考链接：https://blog.csdn.net/neweastsun/article/details/105035538
