ElasticSearch常用的基本查詢語句詳解

1、term 過濾

term主要用於精確匹配哪些值,比如數字,日期,布爾值或 not_analyzed 的字符串(未經切詞的文本數據類型): 

{ "term": { "date":   "2017-07-01" }} 

{ "term": { "title":    "內蒙古"  }}

完整的例子, hostname 字段完全匹配成 saaap.wangpos.com 的數據:


  "query": { 
    "term": { 
      "title": "內蒙古" 
    } 
  } 
}

2、terms 過濾

terms 跟 term 有點類似,但 terms 允許指定多個匹配條件。 如果某個字段指定了多個值,那麼文檔需要一起去做匹配:

{
    "terms": {"title": [  "內蒙古",  "黑龍江"  ] }
}

完整的例子,所有文章標題是 內蒙古 或黑龍江的 的, 

{
  "query": {
    "terms": {
      "title": [
        "內蒙古",
        "黑龍江"
      ]
    }
  }
}

3、range 過濾

range過濾允許我們按照指定範圍查找一批數據:

{
    "range": {
      "pubTime": {
        "gt": "2017-06-25",
        "lt": "2017-07-01"
      }
    }
  }

範圍操作符包含:

  • gt :: 大於
  • gte:: 大於等於
  • lt :: 小於
  • lte:: 小於等於

一個完整的例子, 查詢發表時間在2017-06-25和2017-07-01之間的數據

{
  "query": {
    "range": {
      "pubTime": {
        "gt": "2017-06-25",
        "lt": "2017-07-01"
      }
    }
  }
}

4、exists 和 missing 過濾

exists 和 missing 過濾可以用於查找文檔中是否包含指定字段或沒有某個字段,類似於SQL語句中的IS_NULL條件. 


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

這兩個過濾只是針對已經查出一批數據來,但是想區分出某個字段是否存在的時候使用。

5、bool 過濾

bool 過濾可以用來合併多個過濾條件查詢結果的布爾邏輯,它包含一下操作符:

  • must :: 多個查詢條件的完全匹配,相當於 and。
  • must_not :: 多個查詢條件的相反匹配,相當於 not。
  • should :: 至少有一個查詢條件匹配, 相當於 or。

這些參數可以分別繼承一個過濾條件或者一個過濾條件的數組:


    "bool": { 
        "must":     { "term": { "folder": "inbox" }}, 
        "must_not": { "term": { "tag":    "spam"  }}, 
        "should": [ 
                    { "term": { "starred": true   }}, 
                    { "term": { "unread":  true   }} 
        ] 
    } 
}

6、match_all 查詢

可以查詢到所有文檔,是沒有查詢條件下的默認語句。


    "match_all": {} 
}

此查詢常用於合併過濾條件。 比如說你需要檢索所有的郵箱,所有的文檔相關性都是相同的,所以得到的_score爲1.

7、match 查詢

match查詢是一個標準查詢,不管你需要全文本查詢還是精確查詢基本上都要用到它。

如果你使用 match 查詢一個全文本字段,它會在真正查詢之前用分析器先分析match一下查詢字符:

{
  "query": {
    "match": {
      "content": "韓國 上海 北京"
    }
  }
}

如果用match下指定了一個確切值,在遇到數字,日期,布爾值或者not_analyzed 的字符串時,它將爲你搜索你給定的值:

{ "match": { "age": 12}} 
{ "match": { "pubTime":   "2017-07-01" }} 
{ "match": { "title":    "韓國"  }}

提示: 做精確匹配搜索時,你最好用過濾語句,因爲過濾語句可以緩存數據。

match查詢只能就指定某個確切字段某個確切的值進行搜索,而你要做的就是爲它指定正確的字段名以避免語法錯誤。

8、multi_match 查詢

multi_match查詢允許你做match查詢的基礎上同時搜索多個字段,在多個字段中同時查一個:

{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "烏魯木齊",
      "fields": [
        "title",
        "content"
      ]
    }
  }
}

查詢文章標題和內容包含烏魯木齊的數據

9、bool 查詢

bool 查詢與 bool 過濾相似,用於合併多個查詢子句。不同的是,bool 過濾可以直接給出是否匹配成功, 而bool 查詢要計算每一個查詢子句的 _score (相關性分值)。

  • must:: 查詢指定文檔一定要被包含。
  • must_not:: 查詢指定文檔一定不要被包含。
  • should:: 查詢指定文檔,有則可以爲文檔相關性加分。

以下查詢將會找到 title 字段中包含 "how to make millions",並且 "tag" 字段沒有被標爲 spam。 如果有標識爲 "starred" 或者發佈日期爲2014年之前,


    "bool": { 
        "must":     { "match": { "title": "how to make millions" }}, 
        "must_not": { "match": { "tag":   "spam" }}, 
        "should": [ 
            { "match": { "tag": "starred" }}, 
            { "range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }}} 
        ] 
    } 
}

提示: 如果bool 查詢下沒有must子句,那至少應該有一個should子句。但是 如果有must子句,那麼沒有should子句也可以進行查詢。

10、wildcards 查詢

使用標準的shell通配符查詢

以下查詢能夠匹配包含W1F 7HW和W2F 8HW的文檔: 


    "query": { 
        "wildcard": { 
            "postcode": "W?F*HW" 
        } 
    } 
}

又比如下面查詢 hostname 匹配下面shell通配符的:

{
  "query": {
    "wildcard": {
      "title": "烏魯*"
    }
  }
}

11、regexp 查詢

假設您只想匹配以W開頭,緊跟着數字的郵政編碼。使用regexp查詢能夠讓你寫下更復雜的模式: 

GET /my_index/address/_search 

    "query": { 
        "regexp": { 
            "postcode": "W[0-9].+" 
        } 
    } 
}

這個正則表達式的規定了詞條需要以W開頭,緊跟着一個0到9的數字,然後是一個或者多個其它字符。

下面例子是所有以 wxopen 開頭的正則


  "query": { 
    "regexp": { 
      "hostname": "wxopen.*" 
    } 
  } 
}

12、prefix 查詢

以什麼字符開頭的,可以更簡單地用 prefix,如下面的例子:

{
  "query": {
    "prefix": {
      "title": "屠殺"
    }
  }
}

13、短語匹配(Phrase Matching)

當你需要尋找鄰近的幾個單詞時,你會使用match_phrase查詢:
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "content": "端午 旅遊 雲南"
    }
  }
}

和match查詢類似,match_phrase查詢首先解析查詢字符串來產生一個詞條列表。然後會搜索所有的詞條,
但只保留含有了所有搜索詞條的文檔,並且詞條的位置要鄰接。

match_phrase查詢也可以寫成類型爲phrase的match查詢:

{
  "query": {
    "match": {
      "content": {
        "query": "端午 旅遊 雲南",
        "type": "phrase"
      }
    }
  }
}

搜索結果如





 


發表評論
所有評論
還沒有人評論,想成為第一個評論的人麼? 請在上方評論欄輸入並且點擊發布.
相關文章