ElasticSearch入门常用查询语句

快来打我* 2022-06-13 14:39 333阅读 0赞

es中的查询请求有两种方式，一种是简易版的查询，另外一种是使用JSON完整的请求体，叫做结构化查询（DSL）。  
由于DSL查询更为直观也更为简易，所以大都使用这种方式。  
DSL查询是POST过去一个json，由于post的请求是json格式的，所以存在很多灵活性，也有很多形式

1. range过滤

range过滤允许我们按照指定范围查找一批数据：

{ 
        "range": { 
            "age": { 
                "gte":  20, 
                "lt":   30 
            } 
        } 
    }

范围操作符包含：

*  gt :: 大于
 *  gte:: 大于等于
 *  lt :: 小于
 *  lte:: 小于等于

2. bool过滤

bool 过滤可以用来合并多个过滤条件查询结果的布尔逻辑，它包含一下操作符：

*  must :: 多个查询条件的完全匹配,相当于 and。
 *  must\_not :: 多个查询条件的相反匹配，相当于 not。
 *  should :: 至少有一个查询条件匹配, 相当于 or。

这些参数可以分别继承一个过滤条件或者一个过滤条件的数组：

{ 
        "bool": { 
            "must":     { "term": { "folder": "inbox" }}, 
            "must_not": { "term": { "tag":    "spam"  }}, 
            "should": [ 
                        { "term": { "starred": true   }}, 
                        { "term": { "unread":  true   }} 
            ] 
        } 
    }

3. bool查询

bool 查询与 bool 过滤相似，用于合并多个查询子句。不同的是，bool 过滤可以直接给出是否匹配成功， 而bool 查询要计算每一个查询子句的 \_score （相关性分值）。

*  must:: 查询指定文档一定要被包含。
 *  must\_not:: 查询指定文档一定不要被包含。
 *  should:: 查询指定文档，有则可以为文档相关性加分。

以下查询将会找到 title 字段中包含 "how to make millions"，并且 "tag" 字段没有被标为 spam。 如果有标识为 "starred" 或者发布日期为2014年之前，那么这些匹配的文档将比同类网站等级高：

{ 
        "bool": { 
            "must":     { "match": { "title": "how to make millions" }}, 
            "must_not": { "match": { "tag":   "spam" }}, 
            "should": [ 
                { "match": { "tag": "starred" }}, 
                { "range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }}} 
            ] 
        } 
    }

提示： 如果bool 查询下没有must子句，那至少应该有一个should子句。但是 如果有must子句，那么没有should子句也可以进行查询。

4. match语句

最简单的一个match例子：

查询和"我的宝马多少马力"这个查询语句匹配的文档

{
      "query": {
        "match": {
            "content" : {
                "query" : "我的宝马多少马力"
            }
        }
      }
    }

上面的查询匹配就会进行分词，比如"宝马多少马力"会被分词为"宝马、 多少 、马力", 所有有关"宝马、 多少、 马力", 那么所有包含这三个词中的一个或多个的文档就会被搜索出来  
5. match\_phrase

比如上面一个例子，一个文档"我的保时捷马力不错"也会被搜索出来，那么想要精确匹配所有同时包含"宝马 多少 马力"的文档怎么做？就要使用 match\_phrase 了

{
      "query": {
        "match_phrase": {
            "content" : {
                "query" : "我的宝马多少马力"
            }
        }
      }
    }

完全匹配可能比较严，我们会希望有个可调节因子，少匹配一个也满足，那就需要使用到slop

{
      "query": {
        "match_phrase": {
            "content" : {
                "query" : "我的宝马多少马力",
                "slop" : 1
            }
        }
      }
    }

6. multi\_macth

如果我们希望两个字段进行匹配，其中一个字段有这个文档就满足的话，使用multi\_match

{
      "query": {
        "multi_match": {
            "query" : "我的宝马多少马力",
            "fields" : ["title", "content"]
        }
      }
    }

但是multi\_match就涉及到匹配评分的问题了

7.  term

term是代表完全匹配，即不进行分词器分析，文档中必须包含整个搜索的词汇

{
      "query": {
        "term": {
          "content": "汽车保养"
        }
      }
    }

查出的所有文档都包含"汽车保养"这个词组的词汇

8. Teams聚合

它是按照某个字段中的值来分类。

9. minimum\_should\_match

参数定义了至少满足几个子句，在一个Bool查询中，如果没有must或者filter，有一个或者多个should子句，那么只要满足一个就可以返回。

{
        "bool" : {
            "must" : {
                "term" : { "user" : "kimchy" }
            },
            "filter": {
                "term" : { "tag" : "tech" }
            },
            "must_not" : {
                "range" : {
                    "age" : { "from" : 10, "to" : 20 }
                }
            },
            "should" : [
                {
                    "term" : { "tag" : "wow" }
                },
                {
                    "term" : { "tag" : "elasticsearch" }
                }
            ],
            "minimum_should_match" : 1,
            "boost" : 1.0
        }
    }