Elasticsearch 新手上路（二）——Query DSL查询

Query DSL

• Elasticsearch最常用的搜索方式是试用Query DSL进行搜索。学习一下。

主要参考：

《Elasticsearch ：权威指南》中文版

https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html

查询

由于暂时不需要我插入创建索引类型插入文档，只需要用到查询，所以先写查询。

基础查询：

查询头

空查询：返回数据库里所有数据

GET /_search
{} 

查询格式说明：上面一行的GET 是指查询，/_serach的位置是查询路径。

要在某一个或多个类型（表）里面查询的话，可以在_search前面写上路径。

GET /index*/type*/_search
{}

这里的index和table都可以用正则表示多个索引和类型（数据库和表），还可以用逗号分隔表示多个。例如 /table1,table2/_search或者 /tabel*/_search也是允许的。

查询参数介绍

在查询头下面使用json格式进行查询。

常用参数：

from：查询起点

size：返回查询文档的个数

sort：按照某一或多个字段排序，先按照写在前面的条件排，后面依次排序。

　　　　多值字段sort排序可以使用mode参数：min/max/avg/sum

• from和size可以用来对查询进行分页。

query参数：

query：具体的查询语句

• 具体的查询语句用json的形式存放在query里面。
• 一般来说非空查询一定有query。

一个简单的例子：

GET bid/_search
{
  "from": 30,
  "size": 10,
  "sort": [
    {
      "FIELD": {
        "order": "desc",
　　　　 "mode": "min"
      }
    }
  ], 
  "query":
  {
    "match_all": {}
    }
    
  }
}

 

基础匹配方式：

• query参数下写的查询

term类查询：

• term类查询的特点是完全匹配查询，不进行分词，只有整个字段都一模一样才能匹配上。
• 比方说你要匹配“hello”，就不会匹配出"hello world"，“hello!!!” 的条目,只有“hello”才会被匹配出来。

term查询：

GET /_search
{
  "query":
  {
　　#这部分写搜索的json，之后的查询语句都在这里
    "term": {
      "FIELD（字段名）": {
        "value": "VALUE（匹配的值）"
      }
    }
  }
}

term的部分也可以写成：
    "term": {
      "FIELD":"VALUE"
    }

•  如果term查询不到，那可能是建表方式有问题，在建表时使用"index" : "not_analyzed"参数禁止分词就可以了。

terms查询：

• 和terms一样，但是允许进行多值匹配

 

    "terms": {
      "FIELD": [
        "VALUE1",
        "VALUE2"
      ]
    }

 

match类查询：

• match类的匹配会对文字进行分词处理，利用倒排索引进行匹配。

match_all查询：

• 匹配所有文档
• 没有指定查询方式的时候是默认的查询
• 据说常配合filter使用。但是我没用过。

    "match_all": {}

match查询：

• 普通分词匹配，使用中文时会将text按字进行分词，匹配所有带这个字的词。
• 例如输入“你好”，会将“ 你 今天吃 好 饭了吗”也匹配出来

　　"match": {
      "FIELD": "TEXT"
    }

match_phrase查询：

• 不分词，按照输入的短语来匹配，不拆分短语
• 输入“你好”时只匹配“你好，今天天气怎么样”，“我问你好不好”之类的你好连在一起的词。

    "match_phrase": {
      "FIELD": "PHRASE"
    }

match_phrase_prefix查询：

• 和match_phrase差不多，按照前缀查询。常用于自动补全的检索

    "match_phrase_prefix": {
      "FIELD": "PREFIX"
    }

multi_match查询：

• 允许匹配多个字段。

    "multi_match": {
      "query": "TEXT",
      "fields": ["FIELD1","FIELD2"]
    }

range类查询：

• 可以处理int类型数字和时间日期等类型的范围，按照范围查询。

符号转换：

>　　 gt

>=　  gte

<　　 lt

<=　   lte　

#20<=x<30
"range": {
        "age": {
            "gte":  20,
            "lt":   30
        }

exists查询和missing查询：

• 用来处理那些有值或无值的文档。
• 相当于SQL的 IS_NULL 和 NOT IS_NULL

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

 组合多查询

• 在query下的参数

bool查询

• 使用bool参数将基础匹配组合起来进行查询

bool查询接受的参数：

　　must：文档必须包含的条件

　　must_not：文档必须不包含的条件

　　should：满足这些条件的话增加评分权重

　　filter：文档必须包含的条件，但是写在这里的过滤不影响权重评分，单纯过滤。

　　　　filter里面可以使用exists查询missing查询和range查询，不可以用普通的match等查询

    "bool": {
      "must": [
        {"match": {
          "FIELD": "TEXT"
        }}
      ], 
      "should": [
        {"match": {
          "FIELD": "TEXT"
        }}
      ]
      , "filter": {"exists": {
        "field": "FIELD_NAME"
      }}
    }

constant_score查询

• 专用于只有fliter的bool查询

    "constant_score": {
      "filter": {
        "exists": {
          "field": "FIELD_NAME"
        }
      },
      "boost": 1.2
    }

 

先到这里，以后再更新。