# Painless 腳本語言
原文鏈接 : [https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.3/modules-scripting-painless.html](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.3/modules-scripting-painless.html)
譯文鏈接 : [http://www.apache.wiki/pages/viewpage.action?pageId=10027215](http://www.apache.wiki/pages/viewpage.action?pageId=10027215)
貢獻者 : [@琴劍藍天](http://www.apache.wiki/users/viewuserprofile.action?username=xujie),[ApacheCN](/display/~apachecn),[Apache中文網](/display/~apachechina)
_Painless_ 腳本語言是新的,仍然被標記為實驗性語言。 如果需要,語法或API可能會以非向后兼容的方式在將來更改。
_Painless_ 是默認情況下 _Elasticsearch_ 中提供的一種簡單,安全的腳本語言。 它專門設計用于 _Elasticsearch_,可以安全地使用內聯和存儲的腳本,默認情況下啟用。?
_Painless_ 語法類似于 [_Groovy_](http://groovy-lang.org/index.html)。
您可以在任何地方使用 _Painless_ 來在 _Elasticsearch_ 中使用腳本。 如果您不設置lang參數是默認值,但如果要顯式,則可以將lang參數設置為 _Painless_ 。
## _Painless_ 功能
* 性能快:比替代品快幾倍。
* 安全:具有方法調用/字段粒度的細粒度白名單。 有關可用類和方法的完整列表,請參見[附錄A“_Painless_ API參考”](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.3/painless-api-reference.html)。
* 可選輸入:變量和參數可以使用顯式類型或動態def類型。
* 語法:使用Groovy的子集擴展Java的語法,以方便使用。 請參閱[語法概述](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.3/modules-scripting-painless-syntax.html)。
* 優化:專為 _Elasticsearch_ 腳本而設計。
## _Painless_ 示例
為了說明 _Painless_ 如何工作,我們將一些曲棍球統計數據加載到一個Elasticsearch索引中:
```
PUT hockey/player/_bulk?refresh
{"index":{"_id":1}}
{"first":"johnny","last":"gaudreau","goals":[9,27,1],"assists":[17,46,0],"gp":[26,82,1],"born":"1993/08/13"}
{"index":{"_id":2}}
{"first":"sean","last":"monohan","goals":[7,54,26],"assists":[11,26,13],"gp":[26,82,82],"born":"1994/10/12"}
{"index":{"_id":3}}
{"first":"jiri","last":"hudler","goals":[5,34,36],"assists":[11,62,42],"gp":[24,80,79],"born":"1984/01/04"}
{"index":{"_id":4}}
{"first":"micheal","last":"frolik","goals":[4,6,15],"assists":[8,23,15],"gp":[26,82,82],"born":"1988/02/17"}
{"index":{"_id":5}}
{"first":"sam","last":"bennett","goals":[5,0,0],"assists":[8,1,0],"gp":[26,1,0],"born":"1996/06/20"}
{"index":{"_id":6}}
{"first":"dennis","last":"wideman","goals":[0,26,15],"assists":[11,30,24],"gp":[26,81,82],"born":"1983/03/20"}
{"index":{"_id":7}}
{"first":"david","last":"jones","goals":[7,19,5],"assists":[3,17,4],"gp":[26,45,34],"born":"1984/08/10"}
{"index":{"_id":8}}
{"first":"tj","last":"brodie","goals":[2,14,7],"assists":[8,42,30],"gp":[26,82,82],"born":"1990/06/07"}
{"index":{"_id":39}}
{"first":"mark","last":"giordano","goals":[6,30,15],"assists":[3,30,24],"gp":[26,60,63],"born":"1983/10/03"}
{"index":{"_id":10}}
{"first":"mikael","last":"backlund","goals":[3,15,13],"assists":[6,24,18],"gp":[26,82,82],"born":"1989/03/17"}
{"index":{"_id":11}}
{"first":"joe","last":"colborne","goals":[3,18,13],"assists":[6,20,24],"gp":[26,67,82],"born":"1990/01/30"}
```
## _使用 Painless 獲取文檔值
_
可以以Map命名的文檔訪問文檔值。?
例如,以下腳本計算玩家的總目標。 此示例使用強類型的int和for循環。
```
GET hockey/_search
{
"query": {
"function_score": {
"script_score": {
"script": {
"lang": "painless",
"inline": "int total = 0; for (int i = 0; i < doc['goals'].length; ++i) { total += doc['goals'][i]; } return total;"
}
}
}
}
}
```
或者,您可以使用腳本字段而不是功能分數來做同樣的事情:
```
GET hockey/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"script_fields": {
"total_goals": {
"script": {
"lang": "painless",
"inline": "int total = 0; for (int i = 0; i < doc['goals'].length; ++i) { total += doc['goals'][i]; } return total;"
}
}
}
}
```
以下示例使用 _Painless_ 腳本通過組合的名字和名字對播放器進行排序。 使用 _doc ['first'].value_ 和 doc ['last'].value 訪問這些名稱。
```
GET hockey/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": {
"_script": {
"type": "string",
"order": "asc",
"script": {
"lang": "painless",
"inline": "doc['first.keyword'].value + ' ' + doc['last.keyword'].value"
}
}
}
}
```
### 用 _Painless 更新字段_
_您也可以輕松更新字段。 您訪問一個字段的原始源為 `ctx._source.<field-name>`.
_
_首先,我們通過提交以下請求來查看播放器的源數據:_
```
GET hockey/_search
{
"stored_fields": [
"_id",
"_source"
],
"query": {
"term": {
"_id": 1
}
}
}
```
__要將玩家1的姓氏更改為曲棍球,只需將 `ctx._source.last` 設置為新值即可:__
```
POST hockey/player/1/_update
{
"script": {
"lang": "painless",
"inline": "ctx._source.last = params.last",
"params": {
"last": "hockey"
}
}
}
```
__您還可以向文檔添加字段。 例如,此腳本添加了一個包含播放器昵稱,曲棍球的新字段__
```
POST hockey/player/1/_update
{
"script": {
"lang": "painless",
"inline": "ctx._source.last = params.last; ctx._source.nick = params.nick",
"params": {
"last": "gaudreau",
"nick": "hockey"
}
}
}
```
### 正則表達式
日期與常規值有所不同。 這是一個返回每個玩家誕生年份的例子:
```
GET hockey/_search
{
"script_fields": {
"birth_year": {
"script": {
"inline": "doc.born.date.year"
}
}
}
}
```
這里的關鍵是不能直接編入 _`doc.born`_,就像您正常的字段,你必須調用 _doc.born.date_ 來獲取一個 _ReadableDateTime_ 。 從那里可以調用 _getYear_ 和 _getDayOfWeek_ 等方法。 在上面的例子中,_getYear()_ 的一個快捷方式。?
如果日期字段是列表,那么日期將始終返回第一個日期。 要訪問所有日期,請使用 _dates_ 而不是 _date_。
### 正則表達式
默認情況下,正則表達式被禁用,因為它們規避了 _Painless_ 對長時間運行和內存饑餓腳本的保護。 更糟糕的是,即使 _Painless_ 的正則表達式也可以具有令人吃驚的性能和堆棧深度行為。 它們仍然是一個驚人的強大工具,但是在默認情況下太可怕了。 要使他們自己設置_script.painless.regex.enabled:true_ 在elasticsearch.yml中。 我們非常希望有一個安全的替代實現,默認情況下可以啟用,所以檢查這個空間以備以后的開發!
Painless對正則表達式的本機支持具有語法結構:
* / pattern /:模式文字創建模式。 這是創造無痛模式的唯一途徑。 `/`中的模式只是[Java正則表達式](http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/regex/Pattern.html)。 有關更多信息,請參閱“[模式標志](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.3/modules-scripting-painless-syntax.html#modules-scripting-painless-regex-flags)”一節。
* =?:find運算符返回一個布爾值,如果文本的子序列匹配則為true,否則為false。
* ==?:匹配運算符返回一個布爾值,如果文本匹配則返回true,否則返回false。
?使用 _find_ 操作符(=?),您可以用“b”更新所有曲棍球選手:
```
POST hockey/player/_update_by_query
{
"script": {
"lang": "painless",
"inline": "if (ctx._source.last =~ /b/) {ctx._source.last += \"matched\"} else {ctx.op = 'noop'}"
}
}
```
使用匹配運算符(==?),您可以更新名稱以輔音開頭的所有曲棍球運動員,并以元音結尾:
```
POST hockey/player/_update_by_query
{
"script": {
"lang": "painless",
"inline": "if (ctx._source.last ==~ /[^aeiou].*[aeiou]/) {ctx._source.last += \"matched\"} else {ctx.op = 'noop'}"
}
}
```
您可以直接使用 _Pattern.matcher_ 獲取 _Matcher_ 實例,并刪除其所有姓氏中的所有元音:
```
POST hockey/player/_update_by_query
{
"script": {
"lang": "painless",
"inline": "ctx._source.last = /[aeiou]/.matcher(ctx._source.last).replaceAll('')"
}
}
```
_Matcher.replaceAll_ 只是調用 _Java Matcher replaceAll_ 方法,所以它支持 _$1_ 和 _\1_ 替換:
```
POST hockey/player/_update_by_query
{
"script": {
"lang": "painless",
"inline": "ctx._source.last = /n([aeiou])/.matcher(ctx._source.last).replaceAll('$1')"
}
}
```
如果需要更多的替代控件,您可以使用構建替換的?_`Function<Matcher, String>`_ 調用 _CharAequence_ 上的 _replaceAll_ 。 這不支持_$1_ 和 _\1_ 訪問替換,因為您已經有了匹配器的引用,可以使用 _m.group(1) 獲取它們。_
在構建替換的函數內調用 Matcher.find 是粗魯的,并且可能會破壞替換過程。
_這將使曲棍球運動員姓氏中的所有元音大寫:_
```
POST hockey/player/_update_by_query
{
"script": {
"lang": "painless",
"inline": "ctx._source.last = ctx._source.last.replaceAll(/[aeiou]/, m -> m.group().toUpperCase(Locale.ROOT))"
}
}
```
_或者您可以使用 CharSequence.replaceFirst 將其第一個元音以大寫字母表示:_
```
POST hockey/player/_update_by_query
{
"script": {
"lang": "painless",
"inline": "ctx._source.last = ctx._source.last.replaceFirst(/[aeiou]/, m -> m.group().toUpperCase(Locale.ROOT))"
}
}
```
_注意:上面所有的 _update_by_query 示例可能真的可以用查詢來限制他們拉回的數據。 雖然您可以使用腳本查詢,但它不會像使用任何其他查詢一樣有效,因為腳本查詢不能使用反向索引來限制他們必須檢查的文檔。_
### ?_painless_ 調度功能
_Painless_ 使用接收器,名稱和方法進行方法調度。例如,通過首先獲取 _s_ 的類,然后用兩個參數查找方法 _foo_ 來解決 _s.foo(a,b)_ 。這與使用參數的[運行時類型](https://en.wikipedia.org/wiki/Multiple_dispatch)的Groovy和使用編譯時類型的參數的Java不同。?
這樣做的結果是,_Painless_ 不支持像Java這樣的重載方法,當從Java標準庫中將類列入白名單時,會導致一些麻煩。例如,在Java和Groovy中,Matcher有兩種方法:_group(int)_ 和 _group(String)_。_Painless_ 無法將這兩種方法列入白名單,因為它們具有相同的名稱和相同數量的參數。因此,它具有 _group__(int)_ 和 _namedGroup__(String)_。?
我們對這種不同的調度方法有幾個理由: ?
1. 它使 _def_ 類型的操作更簡單,可能更快。使用接收器,名稱和數量意味著當 _Painless_ 看到對def對象的調用時,它可以調度適當的方法,而不必對參數類型進行昂貴的比較。對于使用def類型參數的調用也是如此。
2. 它保持一致。如果涉及到def類型的參數和Java,否則 _Painless_ 的行為就像Groovy一樣真的很奇怪。它總是像Groovy一樣慢一點。
3. 它保持 _Painless_ 可維護。添加Java或Groovy的方法調度感覺就像添加了一大堆復雜性,使維護和其他改進更加困難。
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- Terms Query(多項查詢)
- Type Query(類型查詢)
- Wildcard Query(通配符查詢)
- 地理位置查詢
- GeoShape Query(地理形狀查詢)
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- Span Term 查詢
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- Span Near 查詢
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- Span Containing 查詢
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- Span Field Masking 查詢
- Specialized queries(專業查詢)
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- 字段類型
- Array
- Binary
- Range
- Boolean
- Date
- Geo-point datatype
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- Text
- Token數
- 滲濾型
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- Nested
- Object
- Numeric
- Meta-Fields(元字段)
- _all field
- _field_names field
- _id field
- _index field
- _meta field
- _parent field
- _routing field
- _source field
- _type field
- _uid field
- Mapping parameters(映射參數)
- analyzer(分析器)
- normalizer(歸一化)
- boost(提升)
- Coerce(強制類型轉換)
- copy_to(合并參數)
- doc_values(文檔值)
- dynamic(動態設置)
- enabled(開啟字段)
- fielddata(字段數據)
- format (日期格式)
- ignore_above(忽略超越限制的字段)
- ignore_malformed(忽略格式不對的數據)
- include_in_all(_all 查詢包含字段)
- index_options(索引設置)
- index (索引)
- fields(字段)
- Norms (標準信息)
- null_value(空值)
- position_increment_gap(短語位置間隙)
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- search_analyzer (搜索分析器)
- similarity (匹配方法)
- store(存儲)
- Term_vectors(詞根信息)
- Dynamic Mapping(動態映射)
- default mapping(mapping中的_default_)
- Dynamic field mapping(動態字段映射)
- Dynamic templates(動態模板)
- Override default template(覆蓋默認模板)
- Mapping(映射)
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- Tokenizers(分詞器)
- Standard Tokenizer(標準分詞器)
- Letter Tokenizer
- Lowercase Tokenizer (小寫分詞器)
- Whitespace Analyzer
- 停止分析器
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- Keyword Repeat Token Filter(Keyword Repeat 詞元過濾器)
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- Limit Token Count Token Filter(限制詞元數量過濾器)
- Lowercase Token Filter(Lowercase 詞元過濾器)
- Minhash Token Filter(Minhash過濾器)
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- Stemmer Token Filter(Stemmer 詞元過濾器)
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- Synonym Token Filter(Synonym 詞元過濾器)
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- md Strip Character Filter
- Mapping Character Filter
- Pattern Replace Character Filter
- Anatomy of an analyzer(分析器的分析)
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- Analyzers(分析器)
- Configuring built-in analyzers(配置內置分析器)
- Standard Analyzer(標準分析器)
- Simple Analyzer(簡單分析器)
- 空白分析器
- Stop Analyzer
- 指紋分析器
- 模式分析器
- 自定義分析器
- 語言分析器
- 模塊
- Indices(索引)
- Circuit breakers(熔斷器)
- Fielddata cache(列數據緩存)
- indexing buffer(索引寫入緩沖)
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- Node Query Cache(節點查詢緩存)
- Shard request cache(分片請求緩存)
- 腳本
- Groovy 腳本語言
- Painless 腳本語言
- Painless 語法
- Painless 調試
- Lucene表達式語言
- 原生(Java)腳本
- 高級文本評分腳本
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- 傳輸
- HTTP
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- 跨集群搜索
- Cluster(集群)
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- Shard Allocation Awareness ( 分片分配意識 )
- 群集級別分片分配
- Node
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- Index Modules(索引模塊)
- Analysis(分析)
- 索引分片分配
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- 節點丟失時的延遲分配
- 索引恢復的優先級
- 每個節點的總分片數
- Mapper(映射)
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- Similarity module(相似模塊)
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- Pipeline Definition(管道定義)
- Ingest APIs
- Put Pipeline API
- Get Pipeline API
- Delete Pipeline API
- Simulate Pipeline API(模擬管道 API)
- Accessing Data in Pipelines(訪問管道中的數據)
- Handling Failures in Pipelines(處理管道中的故障)
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- Append Processor(追加處理器)
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- Date Index Name Processor(日期索引名稱處理器)
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- Rename Processor(重命名處理器)
- Script Processor(腳本處理器)
- Set Processor(設置處理器)
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- Sort Processor(排序處理器)
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