Elastic Search快速上手（3）：搜索
前言
存储好数据之后，便可通过RESTful API进行搜索。
详细文档可参考：
--简单搜索https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/cn/search.html
--深入搜索https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/cn/search-in-depth.html
注：对前文的一个补充，可以使用analyze来查看分词器的分词结果。
GET _analyze
{
"analyzer": "ik_smart",
"text":"数据结构算法熟悉"
}
分词结果：
{
"tokens": [
{
"token": "数据结构",
"start_offset": 0,
"end_offset": 4,
"type": "CN_WORD",
"position": 0
},
{
"token": "算法",
"start_offset": 4,
"end_offset": 6,
"type": "CN_WORD",
"position": 1
},
{
"token": "熟悉",
"start_offset": 6,
"end_offset": 8,
"type": "CN_WORD",
"position": 2
}
]
}
基本搜索
请求路径
搜索使用GET方式，GET请求的路径中，可以包含目标索引、类型和文档 id。
/_search
在所有的索引中搜索所有的类型
/gb/_search
在 gb 索引中搜索所有的类型
/gb,us/_search
在 gb 和 us 索引中搜索所有的文档
/g*,u*/_search
在任何以 g 或者 u 开头的索引中搜索所有的类型
/gb/user/_search
在 gb 索引中搜索 user 类型
/gb,us/user,tweet/_search
在 gb 和 us 索引中搜索 user 和 tweet 类型
/_all/user,tweet/_search
在所有的索引中搜索 user 和 tweet 类型
轻量搜索
可以直接在请求url中，附加搜索关键词。
例如，查询在 tweet 类型中 tweet 字段包含 elasticsearch 单词的所有文档：
GET _all/tweet/_search?q=tweet:elasticsearch
但这种方式当条件较为复杂时，url会很难读。
请求体查询
形如：（注，有时GET不支持带请求体，因此这里的GET请求也可换成POST）
GET _search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
match查询
例如，查找title字段中含有python的：
GET test/_search
{
"query":{
"match":{
"title":"python"
}
}
}
返回结果：
{
"took": 48, # 耗时48ms
"timed_out": false, # 未超时
"_shards": {
"total": 5, # 共有5个分片进行查询
"successful": 5, # 5个分片成功查询
"failed": 0
},
"hits": { # 一共有3条满足条件的记录
"total": 3,
"max_score": 0.45203948, # 最高得分
"hits": [ # 以下为结果集
{
"_index": "test",
"_type": "job",
"_id": "AV3LXb9wdmPltg3H8bEu",
"_score": 0.45203948,
"_source": {
"title": "python打造推荐引擎系统",
"company_name": "阿里巴巴科技公司",
"desc": "熟悉推荐引擎的原理以及算法，掌握C语言",
"comments": 60,
"add_time": "2016-10-20"
}
}#略
]
}
}
注意
如果在一个精确字段上面使用match，则会精确匹配，比如在数字或者keyword的字段上使用。如果是text类型，则数据和查询语句都会经过分词器的处理。
例如，如果标题中为python，而查询词为大写Python，若经过ik分词，都会被转换为小写，因此仍然能查出；但如果此title字段未经分词，而是keyword类型的话，则大小写不匹配，就无法查出。
此外，match中只能指定一个查询字段。
term查询
区别是term对于查询词不会进行分词，必须精确完全匹配。
GET test/_search
{
"query":{
"term":{
"title":"python打造"
}
}
}
terms查询
可指定多个关键词进行term查询，满足其中一个关键词即可。
GET test/_search
{
"query":{
"terms":{
"title":["python打造","django"]
}
}
}
match_all查询
最简单的，查找所有。
GET test/_search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
match_phrase查询
在match查询中，如果对text字段指定了像“python教程”这样的查询词，会进行分词，包含python或教程的结果都会被查询出来。而match_phrase也会进行分词，但是只有全部包含这些词的结果会被查询出来。
GET test/_search
{
"query":{
"match_phrase": {
"title":{
"query":"python系统",
"slop":6
}
}
}
}
slop的含义是拆分出来的词之间的最大间距。若超出此间距，就算都包含这些词，也不会返回。
multi_match查询
match查询只能指定一个字段，而multi_match可以指定多个字段。
GET test/_search
{
"query":{
"multi_match": {
"query":"python",
"fields":["title^3","desc"]
}
}
}
上面语句是同时在title和desc中查询python关键词。注意到^3，是指定权重，title字段的权重是desc的三倍。
查询范围
查询comments中大于5小于等于60的数据：
GET test/_search
{
"query":{
"range":{
"comments":{
"gt":5,
"lte":60
}
}
}
}
查询时间大于17-4-1而且小于等于当前：
GET test/_search
{
"query":{
"range":{
"add_time":{
"gt":"2017-04-01",
"lte":"now",
"boost":2.0
}
}
}
}
（boost是权重，可有可无，别的地方也可以用）
通配符查询
查询pyt*n：
GET test/_search
{
"query":{
"wildcard":{
"title":{
"value":"pyt*n",
"boost":2.0
}
}
}
}
查询结果分页
可以进行查询结果的分页，指定从第几个开始，取几个。
GET test/_search
{
"query":{
"match":{
"title":"python"
}
},
"from":0,
"size":2
}
只返回部分字段
还是可以通过_source指定返回哪些字段。
GET test/_search
{
"_source": ["title","company_name"],
"query":{
"match":{
"title":"python"
}
}
}
返回结果排序
对comments字段按照asc升序排列（desc为降序）：
GET test/_search
{
"query":{
"match":{
"title":"python"
}
},
"sort":{
"comments":{
"order":"asc"
}
}
}
bool查询
查询参数
bool查询将多查询组合在一起，它包含以下四种参数：
must
文档 必须 匹配这些条件才能被包含进来。
must_not
文档 必须不 匹配这些条件才能被包含进来。
should
如果满足这些语句中的任意语句，将增加 _score ，否则，无任何影响。它们主要用于修正每个文档的相关性得分。
filter
必须 匹配，但它以不评分、过滤模式来进行。这些语句对评分没有贡献，只是根据过滤标准来排除或包含文档。
简单过滤
在bool中可指定filter进行过滤。
如，使用term精确匹配出salary为20的文档：
GET test2/job/_search
{
"query":{
"bool":{
"filter":{
"term":{
"salary":20
}
}
}
}
}
如果想过滤多个值，可以用terms。
组合查询
灵活运用各种组合过滤查询。例如，下面的查询，是{salary不能为30}并且{salary为20 或者 title匹配python}
GET test2/job/_search
{
"query":{
"bool":{
"should":[
{"term":{"salary":20}},
{"match":{"title":"python"}}
],
"must_not":{
"term":{"salary":30}
}
}
}
}
嵌套查询
bool可进行嵌套。下面的例子，外层should并列两个条件或，要么标题含有python，要么必须满足标题精确匹配django而且salary精确匹配30.
GET test2/job/_search
{
"query":{
"bool":{
"should":[
{"match":{"title":"python"}},
{"bool":{
"must":[
{"term":{"title":"django"}},
{"term":{"salary":30}}
]
}}
]
}
}
}
exists
用于查询某个字段是否存在或为null。
下面例子中，前者筛选出存在title字段的文档，后者则反之。
GET test2/job2/_search
{
"query":{
"bool":{
"filter":{
"exists": {
"field": "title"
}
}
}
}
}
GET test2/job2/_search
{
"query":{
"bool":{
"must_not":{
"exists": {
"field": "title"
}
}
}
}
}
经过上面的介绍，基本整理了es的搜索中的常用方法，能满足最基础的搜索使用。更详细的搜索，请参阅文档。
