elasticsearch入门使用（三） Query DSL

Elasticsearch Reference [6.2] » Query DSL

参考官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-filter-context.html

一、组合查询 Compound queries

Constant Score Query 指定_score分数查询

GET /_search

{

    "query": {

        "constant_score" : {

            "filter" : {

                "term" : { "user" : "kimchy"}

            },

            "boost" : 1.2

        }

    }

}

Bool Query 布尔值查询

must:查询的条件必须在匹配的文档中，并计算相似度得分

filter:必须满足条件，不会计算相似度得分

should:满足子条件的一个或者多个,满足的格式可以通过"minimum_should_match" : 1设置，类似 OR (如果查询中包filter则至少满足一个should)

must_not:返回的文档必须不满足条件,类似 NOT

tips : 日期格式在添加文档和搜索的时候加上T，字符串不区分大小写如pek

GET /stu/_search

{

   "query": {

    "bool": {

      "must": [

        { "match": { "address":"上海市 保德路 闸北区"}}

      ],

      "filter": [

        {"term":{ "id": 11 }},

        {"term":{ "city": "pek" }},

        {"range":{"regdate": {"gte": "2018-03-03T15:33:32","lte":"2018-03-03T15:33:33"}}}

      ],

      "should":[

        {"term":{ "score": 80.8 }},

        {"term":{ "score": 80.0 }}

      ],

      "must_not":[{

        "term" : { "age" : 30 }

      }],

      "minimum_should_match" : 1,

      "boost" : 1.0

    }

  }

}

二、查询上下文

Query Context：文档和查询条件的匹配度，出了决定是否与文档匹配外，还会计算查询条件和文档的匹配度_score

GET /_search

{

    "query" : {

        "term" : { "user" : "kimchy" }

    }

}

三、过滤上下文

Filter context: 精确搜索文档和查询是否匹配，不会去计算匹配度，主要用于过滤结构化数据.

经常使用的过滤器会被elasticsearch自动缓存，以提高查询效率

示例：title中包含search、content中包含elasticsearch 且 status="published" & publish_date >="2015-01-01"

filter里的term、range

GET /_search

{

  "query": {

    "bool": {

      "must": [

        { "match": { "title":   "Search"}},

        { "match": { "content": "Elasticsearch" }}

      ],

      "filter": [

        { "term":  { "status": "published" }},

        { "range": { "publish_date": { "gte": "2015-01-01" }}}

      ]

    }

  }

}

四、查询所有

查询所有_score的文档，(注:boost的默认值是 1.0)

GET /_search

{

    "query": {

        "match_all": {}

    }

}

查询_score=1.2的所有文档

GET /_search

{

    "query": {

        "match_all": { "boost" : 1.2 }

    }

}

五、全文查询

1.match query

query:查询字段message中包含 " this is test " , 注意 "to be or not to be" 属于停顿词，过滤器默认会把remove调，设置zero_terms_query:"all"启用

另operator/zero_terms_query非必填参数,更详细内容查看match query官方文档

GET /_search

{

    "query": {

        "match" : {

            "message" : {

                "query" : "to be or not to be,this is test",

                "operator" : "and",

                "zero_terms_query": "all"

            }

        }

    }

}

2.Match Phrase Query

match_phrase从分析文本"this is a test"中创建一组词去查询,analyzer分词器也可以使用ik等中文分词器

GET /_search

{

    "query": {

        "match_phrase" : {

            "message" : {

                "query" : "this is a test",

                "analyzer" : "standard"

            }

        }

    }

}

3.Match Phrase Prefix Query

match_phrase_prefix与match_phrase类似，只是它允许在文本中的最后一个词的前缀匹配

GET /_search

{

    "query": {

        "match_phrase_prefix" : {

            "message" : "quick brown f"

        }

    }

}

4.Multi Match Query

multi_match匹配查询上以允许多字段查询(subject/message字段)：

GET /_search

{

  "query": {

    "multi_match" : {

      "query":    "this is a test",

      "fields": [ "subject", "message" ]

    }

  }

}

5.Common Terms Query

common:停顿词配置相关如 " the to be "等

6.Query String Query

query_string:没理解看官方文档

7.Simple Query String Query

simple_query_string: 与query_string查询不同的是，simple_query_string查询永远不会抛出异常，并放弃查询的无效部分

GET /_search

{

  "query": {

    "simple_query_string" : {

        "query": "\"fried eggs\" +(eggplant | potato) -frittata",

        "fields": ["title^5", "body"],

        "default_operator": "and"

    }

  }

}

巴特西