一、match_all
#使用match_all，匹配所有文档，默认只会返回10条数据。 #原因：_search查询默认采用的是分页查询，每页记录数size的默认值为10。如果想显示更多数据，指定size GET /es_db/_search { "query":{ # 使用match_all，匹配所有文档，默认只会返回10条数据。 # 原因：_search查询默认采用的是分页查询，每页记录数size的默认值为10。如果想显示更多数据，指定size "match_all":{} } # _source 关键字: 是一个数组,在数组中用来指定展示那些字段 "_source": ["name","address"] # 不查看源数据，仅查看元字段 # "_source": false, # 只看以obj.开头的字段 # "_source": "obj.*", # size 关键字: 指定查询结果中返回指定条数。 默认返回值10条 "size": 100 # from 关键字用来指定起始返回位置，和size关键字连用可实现分页效果，默认是 0 "from": 0, # 指定字段排序sort，会让得分失效 "sort": [ { "age": "desc" } ] }
二、 text和keyword的区别
- text类型字段在存储时会分词建立索引，keywaord不会。也就是说text支持模糊查询。keyword只能用于精准查询
- text类型不支持聚合、排序等操作，因为它是被拆分成单个词项存储的，而keyword可以
三、match、term的区别
- match在查询时会将查询条件先分词，分词列表中的任何一个值匹配到记录都会返回相应结果
- match_phrase是短语查询，如果记录中有字段完全包含这个短语则会有查询结果
- term在查询时不会将查询条件分词，而是直接以源查询条件去匹配，如果匹配到记录则返回相应结果。并且使用相关度算分公式为每个包含该词项的文档进行相关度算分。
可以通过 Constant Score 将查询转换成一个 Filtering，避免算分，并利用缓存，提高性能。term处理多值字段时，term查询是包含，不是等于。
GET /es_db/_search { "query": { "constant_score": { "filter": { "term": { "address.keyword": "广州白云山公园" } } } } }
注意：最好不要在term查询的字段中使用text字段，因为text字段会被分词，这样做既没有意义，还很有可能什么也查不到。
四、exists query
在Elasticsearch中可以使用exists进行查询，以判断文档中是否存在对应的字段
GET / es_db / _search { "query": { "exists": { "field": "remark" } } }
五、 ids query
ids 关键字 : 值为数组类型,用来根据一组id获取多个对应的文档
GET /es_db/_search { "query": { "ids": { "values": [1, 2] } } }
六、range query范围查询
range：范围关键字
- gte 大于等于
- lte 小于等于
- gt 大于
- lt 小于
- now 当前时间
POST /es_db/_search { "query": { "range": { "age": { "gte": 25, "lte": 28 } } } } GET /product/_search { "query": { "range": { "date": { "gte": "now-2y" } } } }
七、prefix query前缀查询
- 它会对分词后的term进行前缀搜索。
- 它不会分析要搜索字符串，传入的前缀就是想要查找的前缀
- 默认状态下，前缀查询不做相关度分数计算，它只是将所有匹配的文档返回，然后赋予所有相关分数值为1。
- 它的行为更像是一个过滤器而不是查询。两者实际的区别就是过滤器是可以被缓存的，而前缀查询不行。
- prefix的原理：需要遍历所有倒排索引，并比较每个term是否以所指定的前缀开头。
GET /es_db/_search { "query": { "prefix": { "address": { "value": "广州" } } } }
八、 wildcard query通配符查询
通配符查询：工作原理和prefix相同，只不过它不是只比较开头，它能支持更为复杂的匹配模式。
GET /es_db/_search { "query": { "wildcard": { "address": { "value": "*白*" } } } }
九、 fuzzy query模糊查询
在实际的搜索中，我们有时候会打错字，从而导致搜索不到。在Elasticsearch中，我们可以使用fuzziness属性来进行模糊查询，从而达到搜索有错别字的情形。
fuzzy 查询会用到两个很重要的参数，fuzziness，prefix_length
fuzziness：表示输入的关键字通过几次操作可以转变成为ES库里面的对应field的字段
操作是指：新增一个字符，删除一个字符，修改一个字符，每次操作可以记做编辑距离为1;如中文集团到中威集团编辑距离就是1，只需要修改一个字符；如果fuzziness值在这里设置成2，会把编辑距离为2的东东集团也查出来。
该参数默认值为0，即不开启模糊查询; fuzzy 模糊查询 最大模糊错误必须在0-2之间
prefix_length：表示限制输入关键字和ES对应查询field的内容开头的第n个字符必须完全匹配，不允许错别字匹配;如这里等于1，则表示开头的字必须匹配，不匹配则不返回;默认值也是0;
加大prefix_length的值可以提高效率和准确率。
GET /es_db /_search { "query": { "fuzzy": { "address": { "value": "白运山", "fuzziness": 1 } } } }
十、match query匹配查询
match在匹配时会对所查找的关键词进行分词，然后按分词匹配查找。
match支持以下参数：
- query : 指定匹配的值
- operator : 匹配条件类型
- and : 条件分词后都要匹配
- or : 条件分词后有一个匹配即可(默认)
- minmum_should_match : 最低匹配度，即条件在倒排索引中最低的匹配度
#match 分词后or的效果 GET /es_db/_search { "query": { "match": { "address": "广州白云山公园" } } } # 分词后 and的效果 GET /es_db/_search { "query": { "match": { "address": { "query": "广州白云山公园", "operator": "and" } } } }
在match中的应用： 当operator参数设置为or时，minnum_should_match参数用来控制匹配的分词的最少数量。
# 最少匹配广州，公园两个词 GET /es_db/_search { "query": { "match": { "address": { "query": "广州公园", "minimum_should_match": 2 } } } }
对于match查询，其底层逻辑的概述：
- 分词：首先，输入的查询文本会被分词器进行分词。分词器会将文本拆分成一个个词项（terms），如单词、短语或特定字符。分词器通常根据特定的语言规则和配置进行操作。
- 倒排索引：ES使用倒排索引来加速搜索过程。倒排索引是一种数据结构，它将词项映射到包含这些词项的文档。每个词项都有一个对应的倒排列表，其中包含了包含该词项的所有文档的引用。
- 匹配计算：一旦查询被分词，ES将根据查询的类型和参数计算文档与查询的匹配度。对于match查询，ES将比较查询的词项与倒排索引中的词项，并计算文档的相关性得分。相关性得分衡量了文档与查询的匹配程度。
- 结果返回：根据相关性得分，ES将返回最匹配的文档作为搜索结果。搜索结果通常按照相关性得分进行排序，以便最相关的文档排在前面。
十一、multi_match query 多字段查询
多字段查询，可以根据字段类型，决定是否使用分词查询，得分最高的在前面
GET /es_db/_search { "query": { "multi_match": { "query": "长沙张龙", "fields": [ "address", "name" ] } } }
注意：字段类型分词,将查询条件分词之后进行查询，如果该字段不分词就会将查询条件作为整体进行查询。
十二、match_phrase query短语查询
短语搜索(match phrase)会对搜索文本进行文本分析，然后到索引中寻找搜索的每个分词并要求分词相邻，你可以通过调整slop参数设置分词出现的最大间隔距离。match_phrase 会将检索关键词分词。可以借助slop参数，slop参数告诉match_phrase查询词条能够相隔多远(位置偏移量，不是隔多少个分词)时仍然将文档视为匹配。
GET /es_db/_search { "query": { "match_phrase": { "address": { "query": "广州云山", "slop": 2 } } } }
十三、query_string query
允许我们在单个查询字符串中指定AND | OR | NOT条件，同时也和 multi_match query 一样，支持多字段搜索。和match类似，但是match需要指定字段名，query_string是在所有字段中搜索，范围更广泛。
注意: 查询字段分词就将查询条件分词查询，查询字段不分词将查询条件不分词查询
# 未指定字段查询 # AND 要求大写 GET /es_db/_search { "query": { "query_string": { "query": "赵六 AND 橘子洲" } } } # 指定单个字段查询 #Query String GET /es_db/_search { "query": { "query_string": { "default_field": "address", "query": "白云山 OR 橘子洲" } } } # 指定多个字段查询 GET /es_db/_search { "query": { "query_string": { "fields": ["name","address"], "query": "张三 OR (广州 AND 王五)" } } }
十四、simple_query_string query
类似Query String，但是会忽略错误的语法,同时只支持部分查询语法，不支持AND OR NOT，会当作字符串处理。支持部分逻辑：
- + 替代AND
- | 替代OR
- - 替代NOT
GET /es_db/_search { "query": { "simple_query_string": { "fields": ["name", "address"], "query": "广州公园", "default_operator": "AND" } } } GET /es_db/_search { "query": { "simple_query_string": { "fields": ["name", "address"], "query": "广州 + 公园" } } }
十五、bool query布尔查询
布尔查询可以按照布尔逻辑条件组织多条查询语句，只有符合整个布尔条件的文档才会被搜索出来。
在布尔条件中，可以包含两种不同的上下文。
1. 搜索上下文(query context)：使用搜索上下文时，Elasticsearch需要计算每个文档与搜索条件的相关度得分，这个得分的计算需使用一套复杂的计算公式，有一定的性能开销，带文本分析的全文检索的查询语句很适合放在搜索上下文中。
2. 过滤上下文(filter context)：使用过滤上下文时，Elasticsearch只需要判断搜索条件跟文档数据是否匹配，例如使用Term query判断一个值是否跟搜索内容一致，使用Range query判断某数据是否位于某个区间等。过滤上下文的查询不需要进行相关度得分计算，还可以使用缓存加快响应速度，很多术语级查询语句都适合放在过滤上下文中。
布尔查询一共支持4种组合类型:
| 类型 | 说明 |
filter |
可包含多个过滤条件，每个条件均满足的文档才能被搜索到，每个过滤条件不计算相关度得分，结果在一定条件下会被缓存， 属于过滤上下文 |
must |
可包含多个查询条件，每个条件均满足的文档才能被搜索到，每次查询需要计算相关度得分，属于搜索上下文 |
must_not |
可包含多个过滤条件，每个条件均不满足的文档才能被搜索到，每个过滤条件不计算相关度得分，结果在一定条件下会被缓存， 属于过滤上下文 |
should |
可包含多个查询条件，不存在must和fiter条件时，至少要满足多个查询条件中的一个，文档才能被搜索到，否则需满足的条件数量不受限制,匹配到的查询越多相关度越高，也属于搜索上下文 |
GET /books/_search { "query ": { "bool": { "must": [ { "match": { title ": "java编程" } }, { "match": { "description": "性能优化" } } ] } } } GET /books/_search { "query": { "bool": { "should": [{ "match": { "title": "java编程" } }, { "match": { "description": "性能优化" } }], "minimum_should_match": 1 } } } GET /books/_search { "query": { "bool": { "filter": [{ "term": { "language": "java" } }, { "range": { "publish_time": { "gte": "2010-08-01" } } } ] } } }
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