一、什么是 Elasticsearch Script？
Elasticsearch 中的 Script 是一种灵活的方式，允许用户在查询、聚合和更新文档时执行自定义的脚本。这些脚本可以用来动态计算字段值、修改查询行为、执行复杂的条件逻辑等等。
二、支持的脚本语言有哪些
支持多种脚本语言，包括 Painless、Expression、Mustache、Java等，其中默认的是Painless。
三、Painless 脚本的使用
Painless 是一种专为 Elasticsearch 设计的脚本语言，具有安全、快速、简单的特点，使其在 Elasticsearch 中非常方便入门。
安全性： Painless 被设计为一种安全的脚本语言。它采取了一系列的安全措施，如禁止无限循环、禁止访问 Java 类库中的危险类等，以减轻潜在的安全风险。
高性能： Painless 是为高性能而设计的，特别是在 Elasticsearch 中。它经过了优化，可以在大规模数据集上快速执行。
易学易用： Painless 实现了任何具有基本编码经验的人都自然熟悉的语法。Painless 使用 Java 语法的子集，并进行了一些额外的改进，以增强可读性并删除样板文件。
无需编译： Painless 脚本不需要预先编译。它可以在运行时解释，所以我们可以动态调整脚本而无需重新编译整个应用程序。
支持参数化： Painless 允许在脚本中使用参数，这可以使脚本更通用，适用于多种情况。参数化脚本可以接受外部传递的值，从而在不修改脚本的情况下改变其行为。
支持多种数据类型： Painless 支持多种数据类型，包括数字、字符串、日期、布尔值等。
集成性： Painless 被紧密集成到 Java 中，可以用于查询、聚合、脚本字段、脚本排序等各种用例。
3.1、编写我们的第一个脚本
使用的
Elasticsearch版本为8.1，历史文章除非特别说明，最近更文的ES版本都为Elasticsearch的8.1版本
脚本的组成有三个参数，只要是在 Elasticsearch API 支持脚本的地方，都可以使用如下三个参数来使用脚本。
"script": {
"lang": "...",
"source" | "id": "...",
"params": { ... }
}
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lang：执行脚本语言类型，默认painless -
source，id：脚本的源码本身，或者提前存储的脚本ID -
params：作为变量传递给脚本的参数
下面我们将通过实际的例子来进行说明
3.2、在检索中使用脚本
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首先我们先往索引中插入一篇文档
PUT zfc-doc-000007/_doc/1 { "sum": 5, "message":"test painless" } -
使用脚本实现
sum的值乘2，此处使用变量multiplier，在脚本的参数中指定参数值为2，其中doc['sum'].value * params['multiplier']的意思就是获取文档中sum的值并乘以脚本中multiplier的值GET zfc-doc-000007/_search { "script_fields": { "my_doubled_field": { "script": { "source": "doc['sum'].value * params['multiplier']", "params": { "multiplier": 2 } } } } }
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在获取脚本的参数中的变量值除了使用
params['参数名']这种方式之外，还可以使用params.get('multiplier')方法获取GET zfc-doc-000007/_search { "script_fields": { "my_doubled_field": { "script": { "lang": "painless", "source": "doc['sum'].value * params.get('multiplier');", "params": { "multiplier": 2 } } } } }
上面我们是在检索请求中使用的脚本字段来使用的脚本，下面我们先内置一个脚本，通过使用脚本ID来使用内置的脚本
3.3、使用内置的脚本
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创建一个脚本
calculate-score，它可以使用Math.log(_score * 2) + params['my_modifier']修改分数值POST _scripts/calculate-score { "script": { "lang": "painless", "source": "Math.log(_score * 2) + params['my_modifier']" } }
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创建完成的脚本我们可以使用
_scriptAPI查看脚本的内容GET _scripts/calculate-score
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在检索中只需要如下指定
脚本的ID即可进行检索时使用GET zfc-doc-000007/_search { "query": { "script_score": { "query": { "match": { "message": "painless" } }, "script": { "id": "calculate-score", "params": { "my_modifier": 2 } } } } } -
如果想删除脚本只需要调用
DELETE即可DELETE _scripts/calculate-score
下面我们再来演示一下如何使用脚本更新文档中的内容
3.4、使用脚本操作文档
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先添加一个文档来进行测试
PUT zfc-doc-000007/_doc/1 { "counter" : 1, "tags" : ["red"] }
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使用脚本对文档中的
counter的值与脚本中的count值进行相加POST zfc-doc-000007/_update/1 { "script" : { "source": "ctx._source.counter += params.count", "lang": "painless", "params" : { "count" : 4 } } } -
我们还可以对文档中的数组类型的
tags字段进行增加子对象，比如增加一个bluePOST zfc-doc-000007/_update/1 { "script": { "source": "ctx._source.tags.add(params['tag'])", "lang": "painless", "params": { "tag": "blue" } } } -
使用脚本对文档中的
tags的值进行删除，条件就是当tag的值与脚本中的值相等时删除。如下为当tags的值为blue时，删除bluePOST zfc-doc-000007/_update/1 { "script": { "source": "if (ctx._source.tags.contains(params['tag'])) { ctx._source.tags.remove(ctx._source.tags.indexOf(params['tag'])) }", "lang": "painless", "params": { "tag": "blue" } } } -
上面只是对已有字段的增加删除修改，下面还可以使用脚本进行新字段的增加，比如增加一个字段
new_field，值是value_of_new_fieldPOST zfc-doc-000007/_update/1 { "script" : "ctx._source.new_field = 'value_of_new_field'" } -
上面是字段的增加，下面就是字段的移除
POST zfc-doc-000007/_update/1 { "script" : "ctx._source.remove('new_field')" } -
除了对字段的删除，数组对象内部值的删除，还可以对文档进行删除。如下，当
tags里面包含blue时，删除当前文档POST zfc-doc-000007/_update/1 { "script": { "source": "if (ctx._source.tags.contains(params['tag'])) { ctx.op = 'delete' } else { ctx.op = 'none' }", "lang": "painless", "params": { "tag": "blue" } } }
3.5、使用脚本解析日志信息
所谓的解析字符串，只是一组固定格式的字符串，提前使用变量的形式编译，在插入文档时，通过脚本进行解析保存，方便后面的检索等请求
假如我们有如下数据
"message" : "247.37.0.0 - - [30/Apr/2020:14:31:22 -0500] \"GET /images/hm_nbg.jpg HTTP/1.0\" 304 0"
那么我们可以使用如下变量的形式解析该字符串
%{clientip} %{ident} %{auth} [%{@timestamp}] \"%{verb} %{request} HTTP/%{httpversion}\" %{status} %{size}
下面我们使用例子来说明脚本解析字符串之后是何种形式的存在
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创建一个索引保存解析的数据
PUT zfc-doc-000008 { "mappings": { "properties": { "message": { "type": "wildcard" } } } }
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内置一个脚本，实现解析字符串信息，并提取需要的信息，如下为提取当前日志中的
http响应信息response，对于如下脚本的测试API使用详情可以参考官网https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/painless/8.1/painless-execute-api.html
POST /_scripts/painless/_execute { "script": { "source": """ String response=dissect('%{clientip} %{ident} %{auth} [%{@timestamp}] "%{verb} %{request} HTTP/%{httpversion}" %{response} %{size}').extract(doc["message"].value)?.response; if (response != null) emit(Integer.parseInt(response)); """ }, "context": "long_field", "context_setup": { "index": "zfc-doc-000008", "document": { "message": """247.37.0.0 - - [30/Apr/2020:14:31:22 -0500] "GET /images/hm_nbg.jpg HTTP/1.0" 304 0""" } } }
如果我们还想操作当前解析的数据我们可以使用运行时字段，因为运行时字段不需要进行索引会更加的灵活，可以很方便的修改脚本及运行方式。
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那么我们现在删除一下刚刚创建的索引，重新添加一下，创建语句如下
DELETE zfc-doc-000008 PUT /zfc-doc-000008 { "mappings": { "properties": { "@timestamp": { "format": "strict_date_optional_time||epoch_second", "type": "date" }, "message": { "type": "wildcard" } } } }
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添加一个运行时字段来保存解析的结果
PUT zfc-doc-000008/_mappings { "runtime": { "http.response": { "type": "long", "script": """ String response=dissect('%{clientip} %{ident} %{auth} [%{@timestamp}] "%{verb} %{request} HTTP/%{httpversion}" %{response} %{size}').extract(doc["message"].value)?.response; if (response != null) emit(Integer.parseInt(response)); """ } } } -
添加几条测试数据用于测试
POST /zfc-doc-000008/_bulk?refresh=true {"index":{}} {"timestamp":"2020-04-30T14:30:17-05:00","message":"40.135.0.0 - - [30/Apr/2020:14:30:17 -0500] \"GET /images/hm_bg.jpg HTTP/1.0\" 200 24736"} {"index":{}} {"timestamp":"2020-04-30T14:30:53-05:00","message":"232.0.0.0 - - [30/Apr/2020:14:30:53 -0500] \"GET /images/hm_bg.jpg HTTP/1.0\" 200 24736"} {"index":{}} {"timestamp":"2020-04-30T14:31:12-05:00","message":"26.1.0.0 - - [30/Apr/2020:14:31:12 -0500] \"GET /images/hm_bg.jpg HTTP/1.0\" 200 24736"} {"index":{}} {"timestamp":"2020-04-30T14:31:19-05:00","message":"247.37.0.0 - - [30/Apr/2020:14:31:19 -0500] \"GET /french/splash_inet.html HTTP/1.0\" 200 3781"} {"index":{}} {"timestamp":"2020-04-30T14:31:22-05:00","message":"247.37.0.0 - - [30/Apr/2020:14:31:22 -0500] \"GET /images/hm_nbg.jpg HTTP/1.0\" 304 0"} {"index":{}} {"timestamp":"2020-04-30T14:31:27-05:00","message":"252.0.0.0 - - [30/Apr/2020:14:31:27 -0500] \"GET /images/hm_bg.jpg HTTP/1.0\" 200 24736"} {"index":{}} {"timestamp":"2020-04-30T14:31:28-05:00","message":"not a valid apache log"} -
下面我们进行运行时字段检索响应为
304的数据GET zfc-doc-000008/_search { "query": { "match": { "http.response": "304" } }, "fields" : ["http.response"] } -
刚才是属于提前内置好运行时字段，我们也可以直接在检索时指定运行时字段来使用，但下面所示的仅在运行时有效。如下所示
GET zfc-doc-000008/_search { "runtime_mappings": { "http.response": { "type": "long", "script": """ String response=dissect('%{clientip} %{ident} %{auth} [%{@timestamp}] "%{verb} %{request} HTTP/%{httpversion}" %{response} %{size}').extract(doc["message"].value)?.response; if (response != null) emit(Integer.parseInt(response)); """ } }, "query": { "match": { "http.response": "304" } }, "fields" : ["http.response"] }
我们也可以根据特定的值进行拆分，获取所需要的信息
3.6、使用脚本解析 GC 信息
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例如如下
Elasticsearch的GC信息[2021-04-27T16:16:34.699+0000][82460][gc,heap,exit] class space used 266K, capacity 384K, committed 384K, reserved 1048576K -
下面我们根据
GC信息编写一个解析模式[%{@timestamp}][%{code}][%{desc}] %{ident} used %{usize}, capacity %{csize}, committed %{comsize}, reserved %{rsize} -
然后在检索时就可以使用如下语句来提交信息到运行时字段，首先添加测试数据，注意索引名称已经更换，解析模式不匹配会报错
POST /zfc-doc-000010/_bulk?refresh {"index":{}} {"gc": "[2021-04-27T16:16:34.699+0000][82460][gc,heap,exit] class space used 266K, capacity 384K, committed 384K, reserved 1048576K"} {"index":{}} {"gc": "[2021-03-24T20:27:24.184+0000][90239][gc,heap,exit] class space used 15255K, capacity 16726K, committed 16844K, reserved 1048576K"} {"index":{}} {"gc": "[2021-03-24T20:27:24.184+0000][90239][gc,heap,exit] Metaspace used 115409K, capacity 119541K, committed 120248K, reserved 1153024K"} {"index":{}} {"gc": "[2021-04-19T15:03:21.735+0000][84408][gc,heap,exit] class space used 14503K, capacity 15894K, committed 15948K, reserved 1048576K"} {"index":{}} {"gc": "[2021-04-19T15:03:21.735+0000][84408][gc,heap,exit] Metaspace used 107719K, capacity 111775K, committed 112724K, reserved 1146880K"} {"index":{}} {"gc": "[2021-04-27T16:16:34.699+0000][82460][gc,heap,exit] class space used 266K, capacity 367K, committed 384K, reserved 1048576K"} -
使用检索语句展示解析数据到运行时字段中
GET zfc-doc-000010/_search { "runtime_mappings": { "gc_size": { "type": "keyword", "script": """ Map gc=dissect('[%{@timestamp}][%{code}][%{desc}] %{ident} used %{usize}, capacity %{csize}, committed %{comsize}, reserved %{rsize}').extract(doc["gc.keyword"].value); if (gc != null) emit("used" + ' ' + gc.usize + ', ' + "capacity" + ' ' + gc.csize + ', ' + "committed" + ' ' + gc.comsize); """ } }, "size": 1, "aggs": { "sizes": { "terms": { "field": "gc_size", "size": 10 } } }, "fields" : ["gc_size"] }
通过上面的查询测试可以知道，Elasticsearch 中的 script 默认的时 painless 语言，功能已经非常强大可以满足我们的日常需求，如果还想更高级的脚本，可以使用 Java 语言来编写自己的脚本。关于 Expressions 的表达式的使用就参与官网吧，本文的所有例子均来自官网，并自测完成。如有错误欢迎指出，共同进步。
后面有机会会出现一片使用Java编译脚本的使用，等后面时间吧，最近这段时间听尴尬的，也托更很久了，以后慢慢的都要补上。
2023 最后俩月了，加油。
原文链接
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.1/modules-scripting.html
