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运行时字段上下文

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运行时字段上下文

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使用 Painless 脚本计算并发出运行时字段的值。

有关如何使用运行时字段的更多信息，请参阅运行时字段文档。

方法

emit

（必需）接受脚本评估中的值。脚本可以多次调用 emit 方法以发出多个值。

emit 方法仅适用于在运行时字段上下文中使用的脚本。

emit 方法不能接受 null 值。如果引用的字段没有任何值，请不要调用此方法。

emit 的签名

emit 的签名取决于字段的 type。

`boolean`	`emit(boolean)`
`date`	`emit(long)`
`double`	`emit(double)`
`geo_point`	`emit(double lat, double lon)`
`ip`	`emit(String)`
`long`	`emit(long)`
`keyword`	`emit(String)`

grok

定义一个 grok 模式，以从文档中的单个文本字段中提取结构化字段。 grok 模式类似于支持可重用别名表达式的正则表达式。请参阅使用 grok 模式定义运行时字段。

grok 的属性

extract: 指示要返回的值。此方法仅适用于 grok 和 dissect 方法。

dissect

定义一个 dissect 模式。 Dissect 的操作方式与 grok 非常相似，但不接受正则表达式。请参阅使用 dissect 模式定义运行时字段。

dissect 的属性

extract: 指示要返回的值。此方法仅适用于 grok 和 dissect 方法。

变量

params (Map, 只读): 作为查询一部分传入的用户定义参数。
doc (Map, 只读): 包含指定文档的字段，其中每个字段都是一个值List。
params['_source'] (Map, 只读): 包含存储文档中存在的字段的 Map 和 List 结构中提取的 JSON。

void: 无预期返回值。

API

标准Painless API 和专用字段 API 均可用。

示例

要运行示例，请首先按照上下文示例中的步骤操作。

然后，运行以下请求来定义一个名为 day_of_week 的运行时字段。此字段包含一个脚本，其 source 与字段上下文中定义的相同，但还使用了一个 emit 函数，该函数是运行时字段在定义 Painless 脚本时所必需的。

因为 day_of_week 是一个运行时字段，所以它没有被索引，并且包含的脚本仅在查询时运行。

PUT seats/_mapping
{
  "runtime": {
    "day_of_week": {
      "type": "keyword",
      "script": {
        "source": "emit(doc['datetime'].value.getDayOfWeekEnum().toString())"
      }
    }
  }
}

在映射中定义运行时字段和脚本后，您可以运行一个查询，其中包含对 day_of_week 的术语聚合。当查询运行时，Elasticsearch 会评估包含的 Painless 脚本，并根据脚本定义动态生成一个值。

GET seats/_search
{
  "size": 0,
  "fields": [
    "time",
    "day_of_week"
    ],
    "aggs": {
      "day_of_week": {
        "terms": {
          "field": "day_of_week",
          "size": 10
        }
      }
    }
}

响应包括每个命中的 day_of_week。 Elasticsearch 在搜索时通过对映射中定义的 datetime 字段进行操作来动态计算此字段的值。

{
  ...
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 11,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "day_of_week" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 0,
      "buckets" : [
        {
          "key" : "TUESDAY",
          "doc_count" : 5
        },
        {
          "key" : "THURSDAY",
          "doc_count" : 4
        },
        {
          "key" : "MONDAY",
          "doc_count" : 1
        },
        {
          "key" : "SUNDAY",
          "doc_count" : 1
        }
      ]
    }
  }
}

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