說明

ElasticSearch請求類型很多，支持精確、模糊、組合、正則、範圍等，爲複雜查詢提供保證。

查詢說明

Elasticsearch有不同類型和查詢規則，大致總結如下，後續根據實際情況修正，學無止境。

查詢方式

方式名	說明	特點
term	精準查詢	字段和內容完全匹配
terms	精準查詢	term擴展，支持單字段多內容查詢
match_all	查詢全部信息	查詢index全部信息
match	分詞匹配查詢	單字段分詞匹配查詢
multi_match	分詞匹配查詢	多字段分詞匹配查詢
match_phrase	分詞匹配查詢	首先將查詢字符串解析成一個詞項列表，然後對這些詞項進行搜索，但只保留那些包含全部搜索詞項，且位置與搜索詞項相同的文檔
query_string	類似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，範圍更廣泛。
fuzzy	模糊查詢	滿足查詢的指定字符個數即可
wildcard	通配符查詢	允許指定一個模式來匹配，而不需要指定完整的trem，匹配的方式類似於match的分詞匹配查詢，可使用?和*
bool	布爾查詢	支持should（或）、must（與）、must_not（非）
range	範圍查詢	integer、long、double、data、ip等類型數據的範圍查詢，通過relation設置關係：within、contains、intersects
regexp	正則查詢	通過正則搜索字段中滿足條件的數據
prefix	前綴匹配查詢
exists	字段查詢	文檔字段是否有值
missing	字段查詢	文檔字段是否爲空
fuzzy_like_this	文檔搜索
fuzzy_like_this_field	文檔搜索
more_like_this	文檔搜索
more_like_this_field	文檔搜索

查詢方式加字段類型

方式	數據類型	特點
term	keyword	term不分詞，keyword字段也不分詞，需要完全匹配纔可
term	text	term不分詞，text字段分詞，所以term查詢條件必須是text字段分詞後的某一個。
match	keyword	match分詞，keyword不分詞，match的需要跟keyword的完全匹配可以。
match	text	match分詞，text分詞，只要match的分詞結果和text的分詞結果有相同的就匹配
match_phrase	keyword	match_phrase的需要跟keyword的完全匹配纔可以。
match_phrase	text	match_phrase是分詞的，text也是分詞的。match_phrase的分詞結果必須在text字段分詞中都包含，而且順序必須相同，而且必須都是連續的。
query_string	keyword	無法查詢
query_string	text	不需要連續，順序還可以調換。

查詢實例

以下查詢全部以post類型，請求地址：http://127.0.0.1:9200/索引名/_search

精確匹配

term

單字段或多字段單值精確查詢，請求數據：

{
    "query": {
        "term": {
            "name.keyword": "張三"
        }  
    }
}

響應：

{
    "_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":"張三",
                    "description":"張三是java開發工程師",
                    "id":1
                },
                "_id":"one",
                "_score":0.6931471
            }
        ],
        "total":{
            "value":1,
            "relation":"eq"
        },
        "max_score":0.6931471
    },
    "took":2,
    "timed_out":false
}

terms

字段多值精確查詢，請求數據實例：

{
    "query": {
        "terms": {
            "name.keyword": ["張三","思路"]
        }
    }
}

響應：

{
    "_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":"張三",
                    "description":"張三是java開發工程師",
                    "id":1
                },
                "_id":"one",
                "_score":0.6931471
            }
        ],
        "total":{
            "value":1,
            "relation":"eq"
        },
        "max_score":0.6931471
    },
    "took":2,
    "timed_out":false
}

分詞匹配

match

單字段分詞匹配查詢，如果是中文，如查詢字段name爲張三，結果會返回name包含張和三的數據。請求數據實例：

{
    "query":{
        "match":{
            "name":"zhangsan"
        }
    }
}

match_all

查詢index所有數據，請求數據實例：

{
    "query":{
        "match_all":{
        }
    }
}

multi_match

多字段分詞匹配查詢，請求數據實例：

{
    "query":{
        "multi_match":{
            "query":"zhangsan",
            "fields":["name","description"]
        }
    }
}

match_phrase

短語匹配查詢，ElasticSearch引擎首先分析（analyze）查詢字符串，從分析後的文本中構建短語查詢，這意味着必須匹配短語中的所有分詞，並且保證各個分詞的相對位置不變。請求數據實例：

{
    "query":{
        "match_phrase":{
            "name":"zhangsan lisi"
        }
    }
}

模糊查詢fuzzy

可以糾正查詢時輸入內容部分錯誤，fuzziness設置最小匹配字符。請求數據實例：

{
    "query":{
        "fuzzy":{
            "name":{
                "value":"lisss",
                "fuzziness":2
            }	
        }
    }
}

通配符查詢wildcard

通配符支持一定模式匹配，查詢方式類似term的分詞匹配，請求數據實例：

{
    "query":{
        "wildcard":{
            "name":"li*"
        }
    }
}

組合查詢 bool

彙集其他查詢爲一體的複雜查詢

should或

多個字段內容匹配，關係爲或。請求數據實例：

{
    "query":{
        "bool":{
            "should":[
                { "match" : { "name":"zhangsan" }},
                { "match" : { "name":"lisi"}}
                ]
        }
    }
}

must與

多個字段內容匹配，關係爲與。請求數據實例：

{
    "query":{
        "bool":{
            "must":[
                { "match" : { "name":"zhangsan" }},
                { "match" : { "name":"lisi"}}
                ]
        }
    }
}

must_not非

多個字段內容匹配，不是查詢條件的內容。請求數據實例：

{
    "query":{
        "bool":{
            "must_not":[
                { "match" : { "name":"zhangsan" }},
                { "match" : { "name":"lisi"}}
                ]
        }
    }
}

range範圍查詢

數值數據類型使用range，可以實現數值範圍查詢，參數如下：

gt：大於
lt：小於
gte：大於等於
lte：小於登錄
format：用於轉換日期查詢中的日期格式。如果爲指定，則使用默認格式。
relation：指示範圍查詢如何匹配range的字段
- INTERSECTS，默認值；使用具有與查找範圍相交的範圍字段來匹配文檔
- CONTAINS；使用範圍字段值完全包含查詢範圍的文檔進行匹配。
- WITHIN；使用範圍字段值完全在查詢範圍內的文檔進行匹配。
time_zone：查詢中的值轉換爲UTC的偏移量或是IANA時區
boost：用於減少或增加查詢的相關性得分

查詢age字段大於等於10，小於等於20，請求數據實例：

{
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": 10,
        "lte": 20
      }
    }
  }
}

regexp正則匹配

通過正則表達式尋找匹配字段，搜索name值滿足ac.*ha正則表達式的數據，請求實例如下：

{
  "query": {
    "regexp": {
      "name": "ac.*ha"
    }
  }
}

exists有值查詢

查找文檔字段是否有值，如查詢name字段是否有值，請求實例如下：

{
  "query": {
    "exists": {
      "field": "name"
    }
  }
}

missing無值查詢

查找文檔字段是否無值，查詢name字段是否爲空，請求實例如下：

{
  "query": {
    "missing": {
      "field": "name"
    }
  }
}

prefix前追匹配查詢

字符串開頭匹配，請求實例：

{
    "query":{
        "prefix":{
            "name":"ac"
        }
    }
}

排序+指定位置

_source指定響應字段，from返回結果的位置，size返回結果的最大條數，sort排序，請求數據實例：

{
    "_source":["name","description"],
    "query":{
        "match":{
            "name":"lisi?"
        }
    },
    "size":2,
    "from":0,
    "sort":{
        "age":{"order":"desc"}
    }
}

優化

term數值查詢

查詢默認使用評分計算，對文檔執行包括或排除計算時，使用constant_score+filter以非評分模式且1作爲統一評分查詢。

//源查詢
{
    "query": {
        "term": {
            "age": 30
        }  
    }
}
//優化查詢
{
    "query": {
        "constant_score":{
            "filter":{
                "term": {
                    "age": 30
                }  
            }
        }
    }
}

總結

Elasticsearch知識學習有一定成果，入門水平，想真正用好，需要實踐檢驗，只有理論的技術缺乏硬度。

Elasticsearch請求類型和使用說明

說明