深入学习ElasticSearch（五）——ElasticSearch较复杂的查询

清疚 2021-12-14 04:55 591阅读 0赞

上一篇博客讲解了elasticsearch的mapping的相关知识，那么这一篇我就来讲一下如果elasticsearch的索引的mapping特别复杂的话怎么样去查询我们想要的数据。

## 1、建立索引，插入数据 ##

先利用kibana工具建立一个复杂的索引，建立索引如下：

PUT user
    {
      "mappings": {
        "student": {
          "properties": {
            "name": {
              "type": "text",
              "fields": {
                "keyword": {
                  "type": "keyword",
                  "ignore_above": "256"
                }
              }
            },
            "age": {
              "type": "integer",
              "fields": {
                "keyword": {
                  "type": "keyword",
                  "ignore_above": "256"
                }
              }
            },
            "course":{
              "type":"nested",
              "properties":{
                "name":{
                  "type":"text",
                  "fields":{
                    "keyword":{
                      "type":"keyword",
                      "ignore_above":"256"
                    }
                  }
                },
                "id":{
                  "type":"text",
                  "fields":{
                    "keyword":{
                      "type":"keyword",
                      "ignore_above":"256"
                    }
                  }
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    }

插入三条数据：

POST user/student
    {
      "name":"lihua",
      "age":"12",
      "course":{
        "name":"math",
        "id":"001"
      }
    }
    POST user/student
    {
      "name":"zhangsan",
      "age":"15",
      "course":{
        "name":"english",
        "id":"002"
      }
    }
    POST user/student
    {
      "name":"lisi",
      "age":"12",
      "course":[{
        "name":"math",
        "id":"001"
      },{
        "name":"chinese",
        "id":"003"
      }]
    }

## 2、基本的查询介绍 ##

### 2.1 term查询和terms查询 ###

term query会去倒排索引中寻找确切的term，它并不知道分词器的存在  
term:查询某个字段里含有某个关键词的文档

GET /user/student/_search
    {
      "query": {
        "term": {
          "name":"lihua"
        }
      }
    }

terms:查询某个字段里含有多个关键词的文档

GET /user/student/_search
    {
      "query": {
        "terms": {
          "name": [
            "lihua",
            "lier"
          ]
        }
      }
    }

### 2.2 match查询 ###

match query知道分词器的存在，会对filed进行分词操作，然后再查询

GET /user/student/_search
    {
      "query": {
        "match": {
          "name":"lihua"
        }
      }
    }

match\_all:查询所有文档

GET /user/student/_search
    {
      "query": {
        "match_all": {}
      }
    }

multi\_match:可以指定多个字段(这里我的字段比较少，只能这样举个例子，这当然查不到的，读者可以自己多添加几个字段去查找)

GET /user/student/_search
    {
      "query": {
        "multi_match": {
          "query": "lihua",
          "fields": ["name","course.name"]
        }
      }
    }

match\_phrase\_prefix:前缀匹配查询

GET /user/student/_search
    {
      "query": {
        "match_phrase_prefix": {
          "name": "li"
        }
      }
    }

match\_phrase:短语匹配查询

GET /user/student/_search
    {
      "query": {
        "match_phrase": {
          "name": "lihua"
        }
      }
    }

以上这些查询之间的细微区别需要大家多找几个例子去查询试试才能体会，然后还有一点要注意的是这里我mapping里面每个字段都有keyword，用keyword的查询就不会分词，没有keyword属性elasticsearch默认是要对数据进行分词的，具体例子可以看我上一篇[博客][Link 1]

### 2.3 其他一些查询 ###

from：从哪一个文档开始 size：需要的个数(简单分页查询)

GET /user/student/_search
    {
      "from": 0,
      "size": 2
    }

使用sort实现排序： desc:降序，asc升序(查询排序)

GET /user/student/_search
    {
      "query": {
        "match_all": {}
      },
      "sort": [ { "age": { "order":"asc" } } ]
    }

简单的过滤查询,很简单把上面的查询qury换成post\_filter就行了，过滤查询速度要快一点

GET /user/student/_search
    {
      "post_filter": {
        "match": {
          "name": "lihua"
        }
      }
    }

基本上常用的简单查询就这些了，下面要讲一些比较复杂的查询了，当然我可能讲的很完全，我就讲几个我项目中遇到的一些复杂查询需求。

## 3、相对较复杂查询 ##

### 例子1 ###

查询名字为lihua，年龄12岁的数据

POST /user/student/_search
    {
      "query": {
        "bool": {
          "must": [
            {
              "term": {
                "name": "lihua"
              }
            },
            {
              "term": {
                "age": 12
              }
            }
          ]
        }
      }
    }

### 例子2 ###

查询couse包含两门课程，第一门课程name为math且编号为001，第二门课程name为chinese且编号为003（这个查询比较复杂，但是实际项目中确实用到了，索引中的course的id和name有强关联性，必须用嵌套类型nested，然后查询中也必须考虑到这一点）

GET  /user/student/_search
    {
      "query": {
        "bool": {
          "must": [
            {
              "nested": {
                "path": "course",
                "query": {
                  "bool": {
                    "must": [
                      {
                        "match": {
                          "course.name": "math"
                        }
                      },
                      {
                        "match": {
                          "course.id": "001"
                        }
                      }
                    ]
                  }
                }
              }
            },
            {
              "nested": {
                "path": "course",
                "query": {
                  "bool": {
                    "must": [
                      {
                        "match": {
                           "course.name": "chinese"
                        }
                      },
                      {
                        "match": {
                          "course.id": "003"
                        }
                      }
                    ]
                  }
                }
              }
            }
          ]
        }
      }
    }

感觉查询里面的内容真的太多了，这里讲的不过是冰山一角，在实际项目需要根绝实际需求去考虑和编写查询语句。暂时我大概能想到的关于查询的内容就这些了，后面如果想起来别的我再补充。如果你有什么不懂的或者有什么建议欢迎联系我，邮箱ahtchxw@163.com

[Link 1]: https://ahtchxw.blog.csdn.net/article/details/92760556