- 说明
- 分享
- 查询说明
- 查询方式
- 查询方式加字段类型
- 查询实例
- 精确匹配
- term
- terms
- 分词匹配
- match
- match_all
- multi_match
- match_phrase
- 模糊查询fuzzy
- 通配符查询wildcard
- 组合查询 bool
- should或
- must与
- must_not非
- range范围查询
- regexp正则匹配
- exists有值查询
- missing无值查询
- prefix前追匹配查询
- 排序+指定位置
- 优化
- term数值查询
- 总结
分享ElasticSearch请求类型很多，支持精确、模糊、组合、正则、范围等，为复杂查询提供保证。
- 大数据博客列表
- Elasticsearch有不同类型和查询规则，大致总结如下，后续根据实际情况修正，学无止境。
| 方式名 | 说明 | 特点 |
|---|---|---|
| term | 精准查询 | 字段和内容完全匹配 |
| terms | 精准查询 | term扩展，支持单字段多内容查询 |
| match_all | 查询全部信息 | 查询index全部信息 |
| match | 分词匹配查询 | 单字段分词匹配查询 |
| multi_match | 分词匹配查询 | 多字段分词匹配查询 |
| match_phrase | 分词匹配查询 | 首先将查询字符串解析成一个词项列表，然后对这些词项进行搜索，但只保留那些包含 全部 搜索词项，且 位置与搜索词项相同的文档 |
| query_string | 类似match | match需要指定字段名，query_string不需要指定字段名，是在所有字段中搜索，范围更广泛。 |
| fuzzy | 模糊查询 | 满足查询的指定字符个数即可 |
| wildcard | 通配符查询 | 允许指定一个模式来匹配，而不需要指定完整的trem，匹配的方式类似于match的分词匹配查询，可使用?和* |
| bool | 布尔查询 | 支持should（或）、must（与）、must_not（非） |
| range | 范围查询 | integer、long、double、data、ip等类型数据的范围查询，通过relation设置关系：within、contains、intersects |
| regexp | 正则查询 | 通过正则搜索字段中满足条件的数据 |
| prefix | 前缀匹配查询 | |
| exists | 字段查询 | 文档字段是否有值 |
| missing | 字段查询 | 文档字段是否为空 |
| fuzzy_like_this | 文档搜索 | |
| fuzzy_like_this_field | 文档搜索 | |
| more_like_this | 文档搜索 | |
| more_like_this_field | 文档搜索 |
| 方式 | 数据类型 | 特点 |
|---|---|---|
| term | keyword | term不分词，keyword字段也不分词，需要完全匹配才可 |
| term | text | term不分词，text字段分词，所以term查询条件必须是text字段分词后的某一个。 |
| match | keyword | match分词，keyword不分词，match的需要跟keyword的完全匹配可以。 |
| match | text | match分词，text分词，只要match的分词结果和text的分词结果有相同的就匹配 |
| match_phrase | keyword | match_phrase的需要跟keyword的完全匹配才可以。 |
| match_phrase | text | match_phrase是分词的，text也是分词的。match_phrase的分词结果必须在text字段分词中都包含，而且顺序必须相同，而且必须都是连续的。 |
| query_string | keyword | 无法查询 |
| query_string | text | 不需要连续，顺序还可以调换。 |
以下查询全部以post类型，请求地址：http://127.0.0.1:9200/索引名/_search
精确匹配 term单字段或多字段单值精确查询，请求数据：
{
"query": {
"term": {
"name.keyword": "张三"
}
}
}
- 响应：
{
"_shards":{
"total":1,
"failed":0,
"successful":1,
"skipped":0
},
"hits":{
"hits":[
{
"_index":"userindex",
"_type":"_doc",
"_source":{
"args":20,
"createtm":"2018-4-5 11:07:23",
"name":"张三",
"description":"张三是java开发工程师",
"id":1
},
"_id":"one",
"_score":0.6931471
}
],
"total":{
"value":1,
"relation":"eq"
},
"max_score":0.6931471
},
"took":2,
"timed_out":false
}
terms
字段多值精确查询，请求数据实例：
{
"query": {
"terms": {
"name.keyword": ["张三","思路"]
}
}
}
- 响应：
{
"_shards":{
"total":1,
"failed":0,
"successful":1,
"skipped":0
},
"hits":{
"hits":[
{
"_index":"userindex",
"_type":"_doc",
"_source":{
"args":20,
"createtm":"2018-4-5 11:07:23",
"name":"张三",
"description":"张三是java开发工程师",
"id":1
},
"_id":"one",
"_score":0.6931471
}
],
"total":{
"value":1,
"relation":"eq"
},
"max_score":0.6931471
},
"took":2,
"timed_out":false
}
分词匹配
match
单字段分词匹配查询，如果是中文，如查询字段name为张三，结果会返回name包含张和三的数据。请求数据实例：
{
"query":{
"match":{
"name":"zhangsan"
}
}
}
match_all
查询index所有数据，请求数据实例：
{
"query":{
"match_all":{
}
}
}
multi_match
多字段分词匹配查询，请求数据实例：
{
"query":{
"multi_match":{
"query":"zhangsan",
"fields":["name","description"]
}
}
}
match_phrase
短语匹配查询，ElasticSearch引擎首先分析（analyze）查询字符串，从分析后的文本中构建短语查询，这意味着必须匹配短语中的所有分词，并且保证各个分词的相对位置不变。请求数据实例：
{
"query":{
"match_phrase":{
"name":"zhangsan lisi"
}
}
}
模糊查询fuzzy
可以纠正查询时输入内容部分错误，fuzziness设置最小匹配字符。请求数据实例：
{
"query":{
"fuzzy":{
"name":{
"value":"lisss",
"fuzziness":2
}
}
}
}
通配符查询wildcard
通配符支持一定模式匹配，查询方式类似term的分词匹配，请求数据实例：
{
"query":{
"wildcard":{
"name":"li*"
}
}
}
组合查询 bool
汇集其他查询为一体的复杂查询
should或多个字段内容匹配，关系为或。请求数据实例：
{
"query":{
"bool":{
"should":[
{ "match" : { "name":"zhangsan" }},
{ "match" : { "name":"lisi"}}
]
}
}
}
must与
多个字段内容匹配，关系为与。请求数据实例：
{
"query":{
"bool":{
"must":[
{ "match" : { "name":"zhangsan" }},
{ "match" : { "name":"lisi"}}
]
}
}
}
must_not非
多个字段内容匹配，不是查询条件的内容。请求数据实例：
{
"query":{
"bool":{
"must_not":[
{ "match" : { "name":"zhangsan" }},
{ "match" : { "name":"lisi"}}
]
}
}
}
range范围查询
数值数据类型使用range，可以实现数值范围查询，参数如下：
- gt：大于
- lt：小于
- gte：大于等于
- lte：小于登录
- format：用于转换日期查询中的日期格式。如果为指定，则使用默认格式。
- relation：指示范围查询如何匹配range的字段
- INTERSECTS，默认值；使用具有与查找范围相交的范围字段来匹配文档
- CONTAINS；使用范围字段值完全包含查询范围的文档进行匹配。
- WITHIN；使用范围字段值完全在查询范围内的文档进行匹配。
- time_zone：查询中的值转换为UTC的偏移量或是IANA时区
- boost：用于减少或增加查询的相关性得分
查询age字段大于等于10，小于等于20，请求数据实例：
{
"query": {
"range": {
"age": {
"gte": 10,
"lte": 20
}
}
}
}
regexp正则匹配
通过正则表达式寻找匹配字段，搜索name值满足ac.*ha正则表达式的数据，请求实例如下：
{
"query": {
"regexp": {
"name": "ac.*ha"
}
}
}
exists有值查询
查找文档字段是否有值，如查询name字段是否有值，请求实例如下：
{
"query": {
"exists": {
"field": "name"
}
}
}
missing无值查询
查找文档字段是否无值，查询name字段是否为空，请求实例如下：
{
"query": {
"missing": {
"field": "name"
}
}
}
prefix前追匹配查询
字符串开头匹配，请求实例：
{
"query":{
"prefix":{
"name":"ac"
}
}
}
排序+指定位置
_source指定响应字段，from返回结果的位置，size返回结果的最大条数，sort排序，请求数据实例：
{
"_source":["name","description"],
"query":{
"match":{
"name":"lisi?"
}
},
"size":2,
"from":0,
"sort":{
"age":{"order":"desc"}
}
}
优化
term数值查询
查询默认使用评分计算，对文档执行包括或排除计算时，使用constant_score+filter以非评分模式且1作为统一评分查询。
//源查询
{
"query": {
"term": {
"age": 30
}
}
}
//优化查询
{
"query": {
"constant_score":{
"filter":{
"term": {
"age": 30
}
}
}
}
}
总结
- Elasticsearch知识学习有一定成果，入门水平，想真正用好，需要实践检验，只有理论的技术缺乏硬度。
