Elasticsearch系列(二)--query、filter、aggregations

本文基于ES6.4版本，我也是出于学习阶段，对学习内容做个记录，如果文中有错误，请指出。

实验数据：
index：book

type：novel

mappings：

View Code
通过put创建索引，使用head可视化界面，数据如下：

Elasticsearch的查询分为：

1、子条件查询：查询特定字段的特定值

Query context
查询过程中，除了判断Document是否满足条件，还会计算出_score表示匹配程度，数值越大，证明匹配程度越高

1、查询全部：/book/novel/_search

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2、查询id为1的数据：/book/novel/1

View Code
3、只查询title和author字段：/1?_source=title,author

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4、只是显示_source部分：/book/novel/1/_source

View Code
5、筛选单字段查询：/book/novel/_search

{
"query": {
"match": {
"author": "飞天鱼"
}
}
}
View Code
6、limit：我们查询到2条数据，如果我们只想得到第一条数据，可以使用from和size联合查询

{
"query": {
"match": {
"author": "飞天鱼"
}
},
"from": 0,
"size": 1
}
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hits.total=2，但是只返回了第一条数据，from为从第几条开始，size我返回的条数
7、order by：
这里选择对word_count字段进行倒叙排序
{
"query": {
"match": {
"author": "辰东"
}
},
"sort": [
{
"word_count": {
"order": "desc"
}
}
]
}
View Code
8、其余匹配match_phrase：

query、match的方式本质上就是模糊查询，而且中文会自动分词到最大粒度，可以看到会查询到只要匹配任意一个字都是可以的

{
"query": {
"match": {
"title": "万古神帝"
}
}
}
View Code
所以这里有了其余匹配match_phrase，结果只有完全包含"万古神帝"的title才可以被查询到

{
"query": {
"match_phrase": {
"title": "万古神帝"
}
}
}
View Code
9、多条件查询multi_match：查询title或者author包含"万古神帝"的数据

{
"query": {
"multi_match": {
"query": "万古神天",
"fields": ["title","author"]
}
}
}
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10、语法查询query_string：

{
"query": {
"query_string": {
"query": "万古"
}
}
}
这里和match没有区别，query可以使用AND和OR，match的filed也可以，注意这里一定是大写，小写就被当做搜索的内容了

{
"query": {
"query_string": {
"query": "万古 OR 剑来"
}
}
}
{
"query": {
"match": {
"title": "万古 OR 剑来"
}
}
}
指定fields：

{
"query": {
"query_string": {
"query": "万古 OR 剑来 OR 辰东 ",
"fields": ["author","title"]
}
}
}
11、精确匹配term：

title为text类型，author为keyword类型，实验发现查询title只有是单个字的时候才能匹配(精确匹配查不到数据)，而author必须是精确匹配

例如：title不支持精确匹配，支持模糊查询(而且是单个字才可以，多个字照样查不到数据)

{
"query": {
"term": {
"title": "剑来"
}
}
}
如果只是查询一个字就可以

{
"query": {
"term": {
"title": "来"
}
}
}
View Code
查询author字段：有三条数据

{
"query": {
"term": {
"author": "辰东"
}
}
}
View Code
author不知道模糊查询：下面结果为null

{
"query": {
"term": {
"author": "东"
}
}
}
12、范围查找range：包括integer和日期类型，日期支持now函数，也就是当前日期

{
"query": {
"range": {
"word_count": {
"gt": 110000,
"lte": 130000
}
}
}
}
View Code
Filter context
查询过程中，只是判断Document是否满足条件，只有yes or no。用来做数据过滤，而且ES还会对结果进行缓存，效率相对query更高一点

{
"query": {
"bool": {
"filter": {
"term": {
"word_count": 130000
}
}
}
}
}
View Code
2、复合条件查询：组合子条件查询
1、固定分数查询：不支持match，支持filter

{
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"match": {
"title": "天帝传"
}
}
}
}
}

{
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"match": {
"title": "天帝传"
}
},
"boost": 2
}
}
}
2、bool查询：

should：就是or的关系

{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"match": {
"author": "辰东"
}
},
{
"match": {
"title": "天帝传"
}
}
]
}
}
}
must：相当于and

{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"author": "辰东"
}
},
{
"match": {
"title": "天帝传"
}
}
]
}
}
}
must_not：相当于<>

{
"query": {
"bool": {
"must_not": {
"term": {
"author": "辰东"
}
}
}
}
}
bool查询也可以使用filter：

{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"author": "辰东"
}
},
{
"match": {
"title": "天帝传"
}
}
],
"filter": [
{
"term": {
"word_count": 110000
}
}
]
}
}
}
aggregations：
{
"aggs": {
"group_by_author": {
"terms": {
"field": "author"
}
}
}
}
View Code
支持多聚合结果：

{
"aggs": {
"group_by_author": {
"terms": {
"field": "author"
}
},
"group_by_word_count": {
"terms": {
"field": "word_count"
}
}
}
}
aggregations除了支持term，还有stats、min、max、avg等

{
"aggs": {
"group_by_author": {
"stats": {
"field": "word_count"
}
}
}
}
"aggregations": {
"group_by_author": {
"count": 10,
"min": 30000.0,
"max": 130000.0,
"avg": 103000.0,
"sum": 1030000.0
}
}
avg：

{
"aggs": {
"group_by_author": {
"avg": {
"field": "word_count"
}
}
}
}