Elasticsearch中时间字段格式用法详解

Elasticsearch中时间字段格式用法详解

攻城狮Jozz关注IP属地: 北京

2024.03.18 16:27:51字数 758阅读 2,571

Elasticsearch(简称ES)是一个基于Lucene构建的开源、分布式、RESTful搜索引擎。它提供了全文搜索、结构化搜索以及分析等功能,广泛应用于各种场景。在ES中,时间字段是一种非常重要的数据类型,用于存储和查询与时间相关的数据。本文将详细介绍在原生ES和Spring Data JPA ES中时间字段格式的用法。

一、原生Elasticsearch中的时间字段格式用法

在原生ES中,时间字段通常使用date类型进行定义。ES支持多种日期格式,但最常见的是ISO8601格式,如"yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSZ"。为了正确解析和存储时间数据,我们需要在创建索引时指定日期的格式。

  1. 创建索引时指定日期格式

在创建索引时,我们可以在mapping中定义date字段,并指定其格式。例如:

复制代码
PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "my_date": {
        "type":   "date",
        "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
      }
    }
  }
}

在上面的示例中,我们创建了一个名为my_index的索引,并定义了一个名为my_date的日期字段。format属性指定了日期字段可以接受的格式,这里我们使用了多种格式的分隔符||,表示可以接受其中的任意一种。

  1. 插入和查询时间数据

当插入数据时,我们需要确保日期字段的值符合指定的格式。例如:

复制代码
POST /my_index/_doc/1
{
  "my_date": "2023-09-17 14:30:00"
}

在查询时,我们可以使用range查询来检索特定时间范围内的数据。例如:

复制代码
GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "my_date": {
        "gte": "2023-09-01",
        "lte": "2023-09-30"
      }
    }
  }
}

二、Spring Data JPA Elasticsearch中的时间字段格式用法

在Spring Data JPA ES中,我们同样需要处理时间字段。Spring Data JPA ES为我们提供了更高级的抽象和便利的操作,但基本的时间字段处理原则与原生ES相同。

  1. 实体类中的日期字段

在实体类中,我们通常使用java.util.Datejava.time.LocalDateTime等类型来表示日期字段。例如:

复制代码
import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Field;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.FieldType;
import java.time.LocalDateTime;

@Document(indexName = "my_index")
public class MyEntity {
    @Id
    private String id;

    @Field(type = FieldType.Date, format = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
    private LocalDateTime myDate;
    
    // getters and setters
}

在上面的示例中,我们定义了一个名为MyEntity的实体类,并使用@Document注解指定了索引名。myDate字段使用了@Field注解,并指定了类型为date和格式为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"。

  1. 插入和查询时间数据

使用Spring Data JPA ES插入和查询时间数据相对简单。我们只需要像操作普通实体一样操作包含日期字段的实体即可。Spring Data JPA ES会自动处理日期字段的序列化和反序列化。

例如,插入数据:

复制代码
MyEntity entity = new MyEntity();
entity.setId("1");
entity.setMyDate(LocalDateTime.now());
myEntityRepository.save(entity);

查询数据:

复制代码
List<MyEntity> entities = myEntityRepository.findByMyDateBetween(LocalDateTime.of(2023, 9, 1, 0, 0), LocalDateTime.of(2023, 9, 30, 23, 59));

需要注意的是,当使用Spring Data JPA ES时,我们需要确保实体类中的日期字段类型与索引中的日期字段类型相匹配,并正确设置日期格式

参考文献

https://www.jianshu.com/p/a3f00edce737

相关推荐
B站_计算机毕业设计之家4 小时前
豆瓣电影推荐系统 | Python Django Echarts构建个性化影视推荐平台 大数据 毕业设计源码 (建议收藏)✅
大数据·python·机器学习·django·毕业设计·echarts·推荐算法
莽撞的大地瓜4 小时前
洞察,始于一目了然——让舆情数据自己“说话”
大数据·网络·数据分析
证榜样呀4 小时前
2026 中专大数据技术专业可考的证书有哪些,必看!
大数据·sql
星辰_mya4 小时前
Elasticsearch主分片数写入后不能改
大数据·elasticsearch·搜索引擎
班德先生5 小时前
深耕多赛道品牌全案策划,为科技与时尚注入商业表达力
大数据·人工智能·科技
鸿乃江边鸟5 小时前
Spark Datafusion Comet 向量化Rust Native--CometShuffleExchangeExec怎么控制读写
大数据·rust·spark·native
忆~遂愿5 小时前
CANN metadef 深度解析:动态形状元数据管理、图编译器接口规范与序列化执行机制
大数据·linux
AI职业加油站5 小时前
职业提升之路:我的大数据分析师学习与备考分享
大数据·人工智能·经验分享·学习·职场和发展·数据分析
风指引着方向5 小时前
昇腾算子性能调优:ops-nn 中的内存布局与向量化技巧
java·大数据·人工智能
奥升新能源平台5 小时前
奥升充电|充电站用户分层分析与精细化运营策略研究
java·大数据·能源