ElasticSearch 基本查詢語法

基本搜索

{ “query”: { “bool”: { “must”: [ { “match_all”: {} } ] } }, “from”: 0, “size”: 1 }

分組 Group BY

{ “query”: { “bool”: { “must”: [ { “match_all”: {} } ] } }, “from”: 0, “size”: 0, “aggregations”: { “mid”: { “aggregations”: { “terminal”: { “terms”: { “field”: “terminal”, “size”: 0 } } }, “terms”: { “field”: “mid”, “size”: “1” } } } }

去重 Distinct Count

{ “query”: { “bool”: { “must”: [ { “match_all”: {} } ] } }, “from”: 0, “size”: 0, “aggregations”: { “COUNT(distinct (mid))”: { “cardinality”: { “field”: “(mid)” } } } }

全文搜索

{ “query” : { “query_string” : {“query” : “name:rcx”} } }

match查詢

{ “query”: { “match”: { “title”: “crime and punishment” } } }

通配符查詢

{ “query”: { “wildcard”: { “title”: “cr?me” } } }

範圍查詢

{ “query”: { “range”: { “year”: { “gte” :1890, “lte”:1900 } } } }

正則表達式查詢

{ “query”: { “regexp”: { “title”: { “value” :”cr.m[ae]”, “boost”:10.0 } } } }

布爾查詢

{ “query”: { “bool”: { “must”: { “term”: { “title”: “crime” } }, “should”: { “range”: { “year”: { “from”: 1900, “to”: 2000 } } }, “must_not”: { “term”: { “otitle”: “nothing” } } } } }

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(未經分析的文本數據類型)：

{ “term”: { “age”: 26 }}
{ “term”: { “date”: “2014-09-01” }}
{ “term”: { “public”: true }}
{ “term”: { “tag”: “full_text” }}

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

{
“query”: {
“term”: {
“hostname”: “saaap.wangpos.com”
}
}
}

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”: {
“tag”: [ “search”, “full_text”, “nosql” ]
}
}

完整的例子，所有http的狀態是 302 、304 的，由於ES中狀態是數字類型的字段，所有這裏我們可以直接這麼寫。：

{
“query”: {
“terms”: {
“status”: [
304,
302
]
}
}
}

range 過濾

range過濾允許我們按照指定範圍查找一批數據：

{
“range”: {
“age”: {
“gte”: 20,
“lt”: 30
}
}
}

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，請求頁面耗時大於1秒的數據，upstream_response_time 是 nginx 日誌中的耗時，ES中是數字類型。

{
“query”: {
“range”: {
“upstream_response_time”: {
“gt”: 1
}
}
}
}

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。

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 }}
]
}
}

Query DSL

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.

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：

{
“match”: {
“tweet”: “About Search”
}
}

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”: 26 }}
{ “match”: { “date”: “2014-09-01” }}
{ “match”: { “public”: true }}
{ “match”: { “tag”: “full_text” }}

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。

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：

{
“multi_match”: {
“query”: “full text search”,
“fields”: [ “title”, “body” ]
}
}

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，那麼這些匹配的文檔將比同類網站等級高：

{
“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。

上面內容來自： http://es.xiaoleilu.com/054_Query_DSL/70_Important_clauses.html

ElasticSearch 查詢（match和term）
http://www.cnblogs.com/yjf512/p/4897294.html

wildcards 查詢

使用標準的shell通配符查詢

參考： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-wildcard-query.html

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”: {
“hostname”: “wxopen*”
}
}
}

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.*”
}
}
}

參考： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-regexp-query.html

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”: {
“hostname”: “wxopen”
}
}
}

參考： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-prefix-query.html

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：

GET /my_index/my_type/_search

{
“query”: {
“match_phrase”: {
“title”: “quick brown fox”
}
}
}

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。一個針對短語quick fox的查詢不會匹配
我們的任何文檔，因爲沒有文檔含有鄰接在一起的quick和box詞條。
match_phrase查詢也可以寫成類型爲phrase的match查詢：

{
“query”: {”
match”: {
“title”: {
“query”: “quick brown fox”,
“type”: “phrase”
}
}
}
}