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• body
  • query
    • match 模糊搜索
    • match_phrase 短文本搜索
    • match_phrase_prefix 短文本搜索, 支持前缀匹配
    • multi_match 同时匹配多字段

 

查询的JSON结构

普通查询

{
    "query": {  # 查询条件
        "match_all": {}  //匹配所有文档, 所有 _score 为1.0
        # "match_all": {"boost": 1.2}  # 改变 _score
        # "match_none" {}  # 不匹配任何文档
    },
    "_source": ["field1", "field2"]  # 指定查询结果返回的字段, 不指定返回所有字段
    "size": 10  # 返回10条结果, 默认10
    "from": 10  # 从第10条(索引从0开始)开始返回, 默认0
    "sort": {  # 指定排序规则, 不指定按照相似度得分降序排序
        "field": {"order": "desc"}  # field字段降序排序
    }
}

 

多条件查询

{
    "query": {
        "bool": {  # 合并多个查询
            "must": [  # field字段包含v1且包含v2
                {"match": {"field": "v1"}},
                {"match": {"field": "v2"}}
            ],
            "should": [  # field字段包含v1或包含v2
                {"match": {"field": "v1"}},
                {"match": {"field": "v2"}}
            ],
            "must_not": [  # field字段既不包含v1也不包含v2
                {"match": {"field": "v1"}},
                {"match": {"field": "v2"}}
            ],
            "filter": [  # 过滤, 过滤中的条件不会影响文档得分且可以被缓存
                {
                    "range": {  # 范围查询, 支持 gt, gte, lt, lte
                        "field": {   # field >= 20000 and field <= 30000
                            "gte": 20000,
                            "lte": 30000
                        }
                    }
                },
                {"term": {"field": "v1"}},  # field字段包含v1
            ]
        }
    }
}

 

全文查询

• match 模糊匹配和短语或邻近查询
• match_phrase 匹配精确短语或单词邻近匹配
• match_phrase_prefix 对最后一个单词进行通配符搜索
• multi_match 多字段查询
• common 一个更专业的查询，它更多地优先考虑不常见的单词
• query_string 支持紧凑的Lucene 查询字符串语法，允许您在单个查询字符串中指定AND | OR | NOT条件和多字段搜索。仅限专家用户。
• simple_query_string 一种更简单，更健壮的query_string语法版本，适合直接向用户公开。
• intervals 全文查询，允许对匹配术语的排序和接近度进行细粒度控制

 

 

 

query

match 模糊搜索

1.  
   {
2.  
   "query": {
3.  
   "match": {
4.  
   "field": "四个 图形" # field字段包含 "四个" 或 "图形"
5.  
   }
6.  
   }
7.  
   }
8.  
    
9.  
   {
10.  
    "query": {
11.  
    "match": {
12.  
    "field": { # field字段包含 "四个" 且包含 "图形"
13.  
    "query": "四个 图形",
14.  
    "operator": "and", # 支持 and 和 or 默认为 or
15.  
    "zero_terms_query": "all", # "none" or "all", 当查询结果为空时, 展示所有文档
16.  
    "cutoff_frequency": 0.001, # 将查询分解成两组，一组高频一组低频
17.  
    "auto_generate_synonyms_phrase_query": False, # 近似词相关配置
18.  
    }
19.  
    }
20.  
    }
21.  
    }

 

 

 

 

match_phrase 短文本搜索

1.  
   {
2.  
   "query": {
3.  
   "match": {
4.  
   "field": { # field字段包含 "四个图形" 的文档(所匹配文本之间允许有标点但不能有字词)
5.  
   "query": "四个 图形",
6.  
   "zero_terms_query": "all", # "none" or "all", 当查询结果为空时, 展示所有文档
7.  
   "analyzer": "my_analyzer", #
8.  
   }
9.  
   }
10.  
    }
11.  
    }

match_phrase_prefix 短文本搜索, 支持前缀匹配

比如 50 可以匹配到 500, 但中文下一个字就是一个词, 所以一般用不到

1.  
   {
2.  
   "query": {
3.  
   "match": {
4.  
   "field": { # 查询field字段包含以 50 开头的词的文档
5.  
   "query": "50",
6.  
   "max_expansions": 10, 最多向后匹配的字符数
7.  
   }
8.  
   }
9.  
   }
10.  
    }

multi_match 同时匹配多字段

点击查看官方文档

1.  
   {
2.  
   "query": {
3.  
   "match": {
4.  
   "query": "2018",
5.  
   "fields": ["field1", "field2"],
6.  
   # "fields": ["*_name"], # 支持使用通配符匹配字段
7.  
   # "fields": ["field1 ^ 3", "field2"], # 使用 ^ 提升某个字段的重要性
8.  
   }
9.  
   }
10.  
    }

1. {
2.  
   "query": { # 查询条件
3.  
   "match_all": {} //匹配所有文档, 所有 _score 为1.0
4.  
   # "match_all": {"boost": 1.2} # 改变 _score
5.  
   # "match_none" {} # 不匹配任何文档
6.  
   },
7.  
   "_source": ["field1", "field2"] # 指定查询结果返回的字段, 不指定返回所有字段
8.  
   "size": 10 # 返回10条结果, 默认10
9.  
   "from": 10 # 从第10条(索引从0开始)开始返回, 默认0
10.  
    "sort": { # 指定排序规则, 不指定按照相似度得分降序排序
11.  
    "field": {"order": "desc"} # field字段降序排序
12.  
    }
13.  
    }

多条件查询