前言
上一章节我们学习的是ElasticSearch的基础操作，在实际的开发中可不只是CURD那么简单，往往伴随着复杂的搜索场景，本篇文章我们将学习如何在ElasticSearch中进行复杂的全文检索。
简单查询
查询所有数据可以使用 GET _search ,查询某个索引库中的所有数据可以使用 GET index/_search
GET orders/_search
携带分页条件
GET orders/_search?size=2&from=2
size是每页条数； from是跳过的条数，和mysql的limit是一样的含义，效果如下：
携带查询参数可以通过 q= ,比如查询count为1的
GET orders/_search?q=count:1&size=10&from=0
需要带排序条件通过 sort=列:desc 指定 desc是倒排，正排是asc ，比如按在价格倒排
GET orders/_search?q=count:1&sort=amount:desc&size=10&from=0
下面是URL中可以携带的参数
批量查询
批量查询很重要,对相比单个查询来说，批量查询性能更高。第一种批量查询可以同时查询多个索引库中的文档
GET _mget
{
"docs" : [
{
"_index" : "orders",
"_type" : "_doc",
"_id" : 1
},
{
"_index" : "goods",
"_type" : "_doc",
"_id" : 1,
"_source": ["id","title","amount"]
}
]
}
这里的_source 指的是查询的列 ，查询效果如下
第二种批量获取方式是获取同一个索引库中的多个文档
GET orders/_doc/_mget
{
"ids" : [ 1, 2 ]
}
查询效果如下
版本号控制
ES利用_version 版本号来解决线程并发导致数据丢失问题。需要修改数据时需要指定想要修改文档的version号，如果该版本不是当前版本号，请求将会失败
ElasticSearch中有内部版本号和外部版本号之分。使用内部版本号是要求指定的version字段和当前的version号相同。但在使用外部版本号时要求当前version号小于指定的版本号。如果请求成功，外部版本号作为文档新的version号进行存储。详细参见:连接
外部版本号：
PUT /orders/_doc/2?version=5&version_type=external
内部版本号：
PUT /orders/_doc/1?version=1
新版本使用_seq_no和_primary_term来代替version处理并发问题,比如有如下数据
{
"_index" : "orders",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"_version" : 16,
"_seq_no" : 17,
"_primary_term" : 3,
"found" : true,
"_source" : {
"id" : 1,
"title" : "买了1个罗技鼠标",
"amount" : 200.0,
"count" : 1,
"status" : 1
}
}
修改的时候使用乐观锁控制 ，如果版本号错误，会出现 “version_conflict_engine_exception”错误
PUT orders/_doc/1?if_primary_term=3&if_seq_no=17
{
"id":1,
"title":"买了1个罗技鼠标",
"amount":200.00,
"count": 1,
"status":1
}
DSL查询与DSL过滤
对于简单查询，使用查询字符串比较好，但是对于复杂查询，由于条件多，逻辑嵌套复杂，查询字符串不易组织与表达，且容易出错，因此推荐复杂查询通过DSL使用JSON内容格式的请求体代替。
DSL查询是由ES提供丰富且灵活的查询语言叫做DSL查询(Query DSL),它允许你构建更加复杂、强大的查询。DSL(Domain Specific Language特定领域语言)以JSON请求体的形式出现。DSL主要分为查询DSL（query DSL）和过滤DSL（filter DSL）。
一条查询语句会计算每个文档与查询语句的相关性，会给出一个相关性评分 _score ，并且 按照相关性对匹配到的文档进行，查询语句同时匹配文档，计算相关性，所以更耗时，且不缓存。
一条过滤语句会询问每个文档的字段值是否包含着特定值，它不会去计算任何分值也不关心排序，因此效率会高一点，过滤结果可以缓存并应用到后续请求，过滤语句可有效地配合查询语句完成文档过滤。另外，经常使用过滤器，ES会自动的缓存过滤器的内容，这对于查询来说，会提高很多性能。
看到这里可能还是不太理解DSL查询与DSL过滤的具体区别，我们来举个例子
我们可以把京东的列表搜索功能分为两部分，第一部分是“关键词”搜索 ； 第二部分是下方的各种条件。那么使用DSL应该怎么做呢？
我们可以把下方的所有条件直接使用DSL过滤来做，因为DSL过滤更像是精品匹配，有或者没有且性能好。对于关键字搜索部分我们通常是放入到 DSL查询部分来做，因为我们通常可以根据关键字进行相关性排序。
一个常用的相对完整的DSL查询
案例：查询索引库orders 中 title包含鼠标的商品，查询第 1 页，每页10条，按照amount 倒排序
GET /orders/_doc/_search
{
"query": {
"match": {
"title":"鼠标"
}
},
"from": 0,
"size": 10,
"_source": ["id", "title", "amount","count"],
"sort": [{
"amount": "desc"}]
}
- match : ES的一种查询方式，叫标准匹配，会把搜索的关键字分词后再进行匹配，效果如同： where title = 鼠 or title = 标
DSL查询和DSL综合案例
数据准备,写入两条订单数据
PUT orders/_doc/1
{
"id":1,
"title":"买了1个罗技鼠标",
"amount":200.00,
"count": 1,
"status":1
}
PUT orders/_doc/2
{
"id":2,
"title":"买了2个华为鼠标",
"amount":100.00,
"count": 2,
"status":1
}
案例：查询索引库orders 中 title包含鼠标的商品，amount在 100 到 200 之间 ， 状态status为 1的，查询第 2 页，每页10条，按照amount 倒排序
GET /orders/_doc/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [{
"match": {
"title": "鼠标"
}
}],
"filter": [{
"range":{
"amount":{
"gte":100,
"lte":200
}
}
},
{
"term": {
"status": 1
}
}]
}
},
"from": 10,
"size": 10,
"sort": [{
"amount": "desc"
}]
}
- bool :代表的是组合查询，把多种查询方式组合到一起，bool下面包含了must和filter；must和filter里面都可以包含多个查询条件
must ： bool组合了must和filter , must中的语句是DSL查询，filter中的语句是DSL过滤。must代表其中的条件是必须满足，
还可以把must指定为 should 和 must_not；这个位置的语句会进行相关性计算，且按照分数排序，一般会把关键字查询放到这里。should下面会带一个以上的条件，至少满足一个条件，这个文档就符合should
must_not : 文档必须不匹配条件
- filter : 过滤，里面的查询语句不会处理相关性等，但是会对查询的结果进行缓存，性能好
- range : 指的是范围 ；get是大于等于 ；let是小于等于
- term ：词元匹配，可以理解为精准匹配，可以用于字符串，数字等类型
- from : 第2页应该是 （2 - 1 ）* 每页条数10
DSL中的查询条件
在上面综合案例中我们用到了4种查询方式：bool ；match ;range ;term ，在ES中还有很多的查询方式来满足我们各种需求
全匹配（match_all）：普通搜索(匹配所有文档)
GET _search { "query": { "bool": { "must": [ { "match_all": { } } ], "filter": { ... } } } }标准查询（match和multi_match）
标准查询，可以理解为,分词查询有点像模糊匹配(like),但又不像,它会对查询的内容进行分词后，得到多个单词，分别带着多个单词去检索ES库，只要有一个单词能查出结果，整个查询就有结果。不管你需要全文本查询还是精确查询基本上都要用到它。
如下面的搜索会对Steven King分词，并找到包含Steven或King的文档，然后给出排序分值。
{
"query": {
"match": {
"fullName": "Steven King"
}
}
}
注意：上面效果如同 where fullName = "Steven" or fullName = "King" ； multi_match 查询允许你做 match查询的基础上同时搜索多个字段：
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "Steven King",
"fields": ["fullName", "title"]
}
}
}
上面效果如同：where fileName = Steven or fileName = title or King = fullName or King = title
单词搜索与过滤（Term和Terms）
单词/词元查询 ， 可以理解为等值查询，字符串，数字等都可以使用它，把查询的内容看成一个整体去检索ES库
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"match_all": {
}
},
"filter": {
"term": {
"username": "Steven King"
}
}
}
}
}
上面效果如同：where username = "Steven King"
提示：上面的“Steven King”会被当成一个词去username中匹配，它跟match不同的地方在于match会把“Steven King”分成“steven”和“king”分别去username中查询。
Terms支持多个字段查询
{
"query": {
"terms": {
"username": [
"jvm",
"hadoop",
"lucene"
],
"minimum_match": 1
}
}
}
提示：minimum_match:至少匹配个数，默认为1 ，也就是说username中至少出现三个单词中的一个。
组合条件搜索与过滤（Bool）
组合搜索bool可以组合多个查询条件为一个查询对象，查询条件包括must、should和must_not。
例如：查询爱好有美女，同时也有喜欢游戏或运动，且出生于1990-06-30及之后的人。
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"term": {
"hobby": "美女"
}
}
],
"should": [
{
"term": {
"hobby": "游戏"
}
},
{
"term": {
"hobby": "运动"
}
}
],
"must_not": [
{
"range": {
"birth_date": {
"lt": "1990-06-30"
}
}
}
],
"filter": [
...
]
}
}
}
上面案例如同：Hobby=美女 and （hobby=游戏 or hobby=运动) and birth_date >= 1990-06-30
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。
范围查询与过滤（range）
range过滤允许我们按照指定范围查找一批数据
{
"query": {
"range": {
"age": {
"gte": 20,
"lt": 30
}
}
}
}
上例中查询年龄大于等于20并且小于30。gt:> gte:>= lt:< lte:<=
存在和缺失过滤器（exists和missing）
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match_all": {
}
}
],
"filter": {
"exists": {
"field": "gps"
}
}
}
}
}
提示：exists和missing只能用于过滤结果。
前匹配搜索与过滤（prefix）
和term查询相似，前匹配搜索不是精确匹配，而是类似于SQL中的like ‘key%’
{
"query": {
"prefix": {
"fullName": "王"
}
}
}
提示：上例即查询姓王的所有人。
通配符搜索（wildcard）
使用*代表0~N个，使用?代表1个。
{
"query": {
"wildcard": {
"fullName": "王*锤"
}
}
}
