ElasticSearch常用的基本查询语句详解

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简介: 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq_34173549/article/details/81074467 1、t...
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq_34173549/article/details/81074467

1、term 过滤

term主要用于精确匹配哪些值,比如数字,日期,布尔值或 not_analyzed 的字符串(未经切词的文本数据类型): 

{ "term": { "date":   "2017-07-01" }} 

{ "term": { "title":    "内蒙古"  }}

完整的例子, hostname 字段完全匹配成 saaap.wangpos.com 的数据:


  "query": { 
    "term": { 
      "title": "内蒙古" 
    } 
  } 
}

 

2、terms 过滤

 

terms 跟 term 有点类似,但 terms 允许指定多个匹配条件。 如果某个字段指定了多个值,那么文档需要一起去做匹配:

{
    "terms": {"title": [  "内蒙古",  "黑龙江"  ] }
}

完整的例子,所有文章标题是 内蒙古 或黑龙江的 的, 

{
  "query": {
    "terms": {
      "title": [
        "内蒙古",
        "黑龙江"
      ]
    }
  }
}

 

3、range 过滤

 

range过滤允许我们按照指定范围查找一批数据:

{
    "range": {
      "pubTime": {
        "gt": "2017-06-25",
        "lt": "2017-07-01"
      }
    }
  }

范围操作符包含:

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

一个完整的例子, 查询发表时间在2017-06-25和2017-07-01之间的数据

{
  "query": {
    "range": {
      "pubTime": {
        "gt": "2017-06-25",
        "lt": "2017-07-01"
      }
    }
  }
}

 

4、exists 和 missing 过滤

 

exists 和 missing 过滤可以用于查找文档中是否包含指定字段或没有某个字段,类似于SQL语句中的IS_NULL条件. 


    "exists":   { 
        "field":    "title" 
    } 

这两个过滤只是针对已经查出一批数据来,但是想区分出某个字段是否存在的时候使用。

 

5、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   }} 
        ] 
    } 
}

 

6、match_all 查询

 

可以查询到所有文档,是没有查询条件下的默认语句。


    "match_all": {} 
}

此查询常用于合并过滤条件。 比如说你需要检索所有的邮箱,所有的文档相关性都是相同的,所以得到的_score为1.

 

7、match 查询

 

match查询是一个标准查询,不管你需要全文本查询还是精确查询基本上都要用到它。

如果你使用 match 查询一个全文本字段,它会在真正查询之前用分析器先分析match一下查询字符:

{
  "query": {
    "match": {
      "content": "韩国 上海 北京"
    }
  }
}

 

如果用match下指定了一个确切值,在遇到数字,日期,布尔值或者not_analyzed 的字符串时,它将为你搜索你给定的值:

{ "match": { "age": 12}} 
{ "match": { "pubTime":   "2017-07-01" }} 
{ "match": { "title":    "韩国"  }}

提示: 做精确匹配搜索时,你最好用过滤语句,因为过滤语句可以缓存数据。

match查询只能就指定某个确切字段某个确切的值进行搜索,而你要做的就是为它指定正确的字段名以避免语法错误。

 

8、multi_match 查询

 

multi_match查询允许你做match查询的基础上同时搜索多个字段,在多个字段中同时查一个:

{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "乌鲁木齐",
      "fields": [
        "title",
        "content"
      ]
    }
  }
}

查询文章标题和内容包含乌鲁木齐的数据

 

9、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,


    "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。

 

10、wildcards 查询

 

使用标准的shell通配符查询

以下查询能够匹配包含W1F 7HW和W2F 8HW的文档: 

    "query": { 
        "wildcard": { 
            "postcode": "W?F*HW" 
        } 
    } 
}

又比如下面查询 hostname 匹配下面shell通配符的:

{
  "query": {
    "wildcard": {
      "title": "乌鲁*"
    }
  }
}

 

11、regexp 查询

 

假设您只想匹配以W开头,紧跟着数字的邮政编码。使用regexp查询能够让你写下更复杂的模式: 

GET /my_index/address/_search 

    "query": { 
        "regexp": { 
            "postcode": "W[0-9].+" 
        } 
    } 
}

这个正则表达式的规定了词条需要以W开头,紧跟着一个0到9的数字,然后是一个或者多个其它字符。

下面例子是所有以 wxopen 开头的正则


  "query": { 
    "regexp": { 
      "hostname": "wxopen.*" 
    } 
  } 
}

 

12、prefix 查询

 

以什么字符开头的,可以更简单地用 prefix,如下面的例子:

{
  "query": {
    "prefix": {
      "title": "屠杀"
    }
  }
}

 

13、短语匹配(Phrase Matching)

当你需要寻找邻近的几个单词时,你会使用match_phrase查询:
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "content": "端午 旅游 云南"
    }
  }
}

和match查询类似,match_phrase查询首先解析查询字符串来产生一个词条列表。然后会搜索所有的词条,
但只保留含有了所有搜索词条的文档,并且词条的位置要邻接。

match_phrase查询也可以写成类型为phrase的match查询:

{
  "query": {
    "match": {
      "content": {
        "query": "端午 旅游 云南",
        "type": "phrase"
      }
    }
  }
}

 

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