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Elasticsearch：Painless 编程调试「建议收藏」

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Painless也就是无痛的意思。这是一个专为Elasticsearch而设计的。当初的设计人员取名为“Painless”，表达的意思的是在编程的时候没有疼痛感，很方便设计人员使用。由于这是一个脚本的语言，在实际的使用中，我们很难找到这些编程的方法及使用。在今天的教程中，我来讲述一下该如何来进行调试。Debug.ExplainPainless没有REPL，虽然很高兴有一天，但它不会告诉你调试Elasticsearch中嵌入的Painless脚本的全部过程，因为脚本可以访问或“上

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

Painless 也就是无痛的意思。这是一个专为 Elasticsearch 而设计的。当初的设计人员取名为 “Painless”，表达的意思的是在编程的时候没有疼痛感，很方便设计人员使用。由于这是一个脚本的语言，在实际的使用中，我们很难找到这些编程的方法及使用。在今天的教程中，我来讲述一下该如何来进行调试。

Debug.Explain

Painless 没有 REPL，很希望将来有一天会有，但它不会告诉你调试 Elasticsearch 中嵌入的 Painless 脚本的全部过程，因为脚本可以访问或 “上下文”访问数据非常重要。 目前，调试嵌入式脚本的最佳方法是在选择的位置抛出异常。 尽管你可以抛出自己的异常（抛出新的Exception（’whatever’）），但 Painless 的沙箱可阻止你访问有用的信息，例如对象的类型。 因此，Painless 具有实用程序方法 Debug.explain，它可以为你引发异常。 例如，你可以使用 _explain 探索脚本查询可用的上下文。

例子一

我们在 Kibana 中打入如下的命令：

PUT /hockey/_doc/1?refresh
{
  "first": "johnny",
  "last": "gaudreau",
  "goals": [
    9,
    27,
    1
  ],
  "assists": [
    17,
    46,
    0
  ],
  "gp": [
    26,
    82,
    1
  ],
  "time": "2020-08-30"
}

上面的命令将生成如下的 mapping:

GET  hockey/_mapping
{
  "hockey" : {
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "assists" : {
          "type" : "long"
        },
        "first" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "goals" : {
          "type" : "long"
        },
        "gp" : {
          "type" : "long"
        },
        "last" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "time" : {
          "type" : "date"
        }
      }
    }
  }
}

如上图所示，我们可以看到有几种类型的数据：long, text, keyword 以及 date。那么现在问题来了，在实际的 script 编程中，我们该如何对这些数据进行操作。它们的数据类型有什么可以供我们使用的方法呢？

我们使用如下的  _explain  终点：

POST /hockey/_explain/1
{
  "query": {
    "script": {
      "script": "Debug.explain(doc.goals)"
    }
  }
}

上面命令的相应结果为：

{
  "error" : {
    "root_cause" : [
      {
        "type" : "script_exception",
        "reason" : "runtime error",
        "painless_class" : "org.elasticsearch.index.fielddata.ScriptDocValues.Longs",
        "to_string" : "[1, 9, 27]",
        "java_class" : "org.elasticsearch.index.fielddata.ScriptDocValues$Longs",
        "script_stack" : [
          "Debug.explain(doc.goals)",
          "                 ^---- HERE"
        ],
        "script" : "Debug.explain(doc.goals)",
        "lang" : "painless",
        "position" : {
          "offset" : 17,
          "start" : 0,
          "end" : 24
        }
      }
    ],
    "type" : "script_exception",
    "reason" : "runtime error",
    "painless_class" : "org.elasticsearch.index.fielddata.ScriptDocValues.Longs",
    "to_string" : "[1, 9, 27]",
    "java_class" : "org.elasticsearch.index.fielddata.ScriptDocValues$Longs",
    "script_stack" : [
      "Debug.explain(doc.goals)",
      "                 ^---- HERE"
    ],
    "script" : "Debug.explain(doc.goals)",
    "lang" : "painless",
    "position" : {
      "offset" : 17,
      "start" : 0,
      "end" : 24
    },
    "caused_by" : {
      "type" : "painless_explain_error",
      "reason" : null
    }
  },
  "status" : 400
}

上面显示了一个 exception。同时它也显示了 doc.goals 是一个 这样类型的数据：

"painless_class" : "org.elasticsearch.index.fielddata.ScriptDocValues.Longs",
"java_class" : "org.elasticsearch.index.fielddata.ScriptDocValues$Longs",

接下来，我们来参考链接 Painless API Reference | Painless Scripting Language [7.0] | Elastic。我们寻找 org.elasticsearch.index.fielddata.ScriptDocValues.Longs：我们可以看到如下的一些说明：

这里展示了它的一些可供使用的 API 接口。从上面，我们可以看出来这个数据是一个 List 类型的数据，我们可以使用如下的方法来进行统计：

GET hockey/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "script_score": {
        "script": {
          "lang": "painless",
          "source": """
             int total = 0; 
             for (int i = 0; i < doc['goals'].getLength(); ++i) { 
               total += doc['goals'].get(i); 
             } 
             return total;
          """
        }
      }
    }
  }
}

在这里，我们使用了 getLength() 以及 get(i)。这些方法都是 List 类型数据的方法。我们也可以使用精简的方法：

GET hockey/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "script_score": {
        "script": {
          "lang": "painless",
          "source": """
             int total = 0; 
             for (int i = 0; i < doc['goals'].length; ++i) { 
               total += doc['goals'][i]; 
             } 
             return total;
          """
        }
      }
    }
  }
}

上面的显示的结果为：

{
  "took" : 4,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 37.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "hockey",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 37.0,
        "_source" : {
          "first" : "johnny",
          "last" : "gaudreau",
          "goals" : [
            9,
            27,
            1
          ],
          "assists" : [
            17,
            46,
            0
          ],
          "gp" : [
            26,
            82,
            1
          ],
          "time" : "2020-08-30"
        }
      }
    ]
  }
}

例子二

接下来例子，我们可以使用 date 数据类型为例。在 Kibana 中运行如下的命令：

POST /hockey/_explain/1
{
  "query": {
    "script": {
      "script": "Debug.explain(doc['time'])"
    }
  }
}

上面的命令将抛出如下的 exception:

{
  "error" : {
    "root_cause" : [
      {
        "type" : "script_exception",
        "reason" : "runtime error",
        "painless_class" : "org.elasticsearch.index.fielddata.ScriptDocValues.Dates",
        "to_string" : "[2020-08-30T00:00:00.000Z]",
        "java_class" : "org.elasticsearch.index.fielddata.ScriptDocValues$Dates",
        "script_stack" : [
          "Debug.explain(doc['time'])",
          "                 ^---- HERE"
        ],
        "script" : "Debug.explain(doc['time'])",
        "lang" : "painless",
        "position" : {
          "offset" : 17,
          "start" : 0,
          "end" : 26
        }
      }
    ],
    "type" : "script_exception",
    "reason" : "runtime error",
    "painless_class" : "org.elasticsearch.index.fielddata.ScriptDocValues.Dates",
    "to_string" : "[2020-08-30T00:00:00.000Z]",
    "java_class" : "org.elasticsearch.index.fielddata.ScriptDocValues$Dates",
    "script_stack" : [
      "Debug.explain(doc['time'])",
      "                 ^---- HERE"
    ],
    "script" : "Debug.explain(doc['time'])",
    "lang" : "painless",
    "position" : {
      "offset" : 17,
      "start" : 0,
      "end" : 26
    },
    "caused_by" : {
      "type" : "painless_explain_error",
      "reason" : null
    }
  },
  "status" : 400
}

从上面的 exception 中，我们可以看出来这个抛出的异常含有：

"painless_class" : "org.elasticsearch.index.fielddata.ScriptDocValues.Dates",
"java_class" : "org.elasticsearch.index.fielddata.ScriptDocValues$Dates",

它表明这个是一个 org.elasticsearch.index.fielddata.ScriptDocValues.Dates 类型的数据。我们查看 Painless API Reference | Painless Scripting Language [7.0] | Elastic， 并定位 org.elasticsearch.index.fielddata.ScriptDocValues.Dates，我们可以看到如下的方法描述：

org.elasticsearch.index.fielddata.ScriptDocValues.Dates

显然它是一个叫做 org.joda.time.ReadableDateTime 类型的数据。我们点击上面的链接，我们可以看到更多的关于这个类型的方法：

org.joda.time.ReadableDateTime

我们从上面的列表中，我们看到非常丰富的方法供我们来使用。基于上面的理解，我们可以使用如下的脚本来进行搜索：

POST /hockey/_search
{
  "query": {
    "script": {
      "script": """
       doc['time'].value.getYear() > 2000
     
      """
    }
  }
}

在上面，我们使用了 getYear() 来获取年份。上面搜索返回的结果是：

{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "hockey",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "first" : "johnny",
          "last" : "gaudreau",
          "goals" : [
            9,
            27,
            1
          ],
          "assists" : [
            17,
            46,
            0
          ],
          "gp" : [
            26,
            82,
            1
          ],
          "time" : "2020-08-30"
        }
      }
    ]
  }
}

当然，如果我们把搜索的年份修改为:

POST /hockey/_search
{
  "query": {
    "script": {
      "script": """
       doc['time'].value.getYear() < 2000
     
      """
    }
  }
}

我们将什么也搜索不到，这是因为文档的日期是 2020-08-30。

我们也可以直接使用最简洁的方法：

POST /hockey/_search
{
  "query": {
    "script": {
      "script": """
       return doc['time'].value.year > 1999
      """
    }
  }
}

这里，直接使用 year 作为一个属性来获取。

例子三

我们也可以直接对 _source 进行操作：

POST /hockey/_update/1
{
  "script": "Debug.explain(ctx._source)"
}

上面的显示结果为：

{
  "error" : {
    "root_cause" : [
      {
        "type" : "illegal_argument_exception",
        "reason" : "failed to execute script"
      }
    ],
    "type" : "illegal_argument_exception",
    "reason" : "failed to execute script",
    "caused_by" : {
      "type" : "script_exception",
      "reason" : "runtime error",
      "painless_class" : "java.util.LinkedHashMap",
      "to_string" : "{first=johnny, last=gaudreau, goals=[9, 27, 1], assists=[17, 46, 0], gp=[26, 82, 1], time=2020-08-30}",
      "java_class" : "java.util.LinkedHashMap",
      "script_stack" : [
        "Debug.explain(ctx._source)",
        "                 ^---- HERE"
      ],
      "script" : "Debug.explain(ctx._source)",
      "lang" : "painless",
      "position" : {
        "offset" : 17,
        "start" : 0,
        "end" : 26
      },
      "caused_by" : {
        "type" : "painless_explain_error",
        "reason" : null
      }
    }
  },
  "status" : 400
}

我们可以看到它是一个叫做 java.util.LinkedHashMap 类型的数据。我们可以直接查找 Java 的 API 文档来使用相应的方法。

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