Elasticsearch- 查询

默认查询

GET /my_index/_search

条件查询

GET /my_index/_search?q=text:国人

返回结果解析：

{
  "took": 30,  # 总耗时多少毫秒
  "timed_out": false, # 是否超时
  "_shards": { # 查询分片情况
    "total": 1, # 搜索1个分片
    "successful": 1, # 成功1个分片
    "skipped": 0, # 跳过了0个分片
    "failed": 0 # 失败了0个分片
  },
  "hits": {
    "total": { # 检查的结果数
      "value": 1,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": 0.2876821, # 匹配度，越匹配分数越高
    "hits": [ # 匹配搜索的详细数据
      {
        "_index": "my_index",
        "_id": "1",
        "_score": 0.2876821,
        "_source": {
          "text": "中华人民共和国人民大会堂"
        }
      }
    ]
  }
}

查询name中包含“国人”的

GET /my_index/_search?q=+name:国人

查询name中不包含“国人”的

GET /my_index/_search?q=-name:国人

设置超时时间：10ms

GET /my_index/_search?q=text:国人&timeout=10ms

全局设置：配置文件中设置search.default_search_timeout:100ms默认不超时

multi-index多索引搜索

GET /book,book1/_search?q=name:php

或者使用

GET /book*/_search?q=name:php

分页
类似于mysql:select * from user limit 1,5

GET /book,book1/_search?q=name:php&from=0&size=3

DSL

# 查询name中带有php的，并且根据price倒序查询
GET /book/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "php"
    }
  },
  "sort": [
    {
      "price": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

# 分页查询
GET /book/_search
{
  "query": {"match_all": {}},
  "from": 0,
  "size": 20
}

# 查询指定字段
# match_all 查询所有
# _source 查询字段
GET /book/_search
{
  "query": {"match_all": {}},
  "_source": ["name", "price"] 
}

# multi_match 跨多个字段搜索查询，想在name、desc字段中搜索 google 一词
# fields: 搜索涉及的字段列表
GET /book/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "google",
      "fields": ["name", "desc"]
    }
  }
}

# 查询范围；price>=10 and price<=20
# gte 大于等于，gt 大于，lte 小于等于，lt 小于
GET /book/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "gte": 10,
        "lte": 20
      }
    }
  }
}

# 查询name中"php开发"不被分词的数据
GET /book/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "name":  "php开发"
    }
  }
}

# 查询name中"php开发", "js开发", "vue开发"不被分词的数据
GET /book/_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "name":  ["php开发", "js开发", "vue开发"]
    }
  }
}

# 查询文档中有age字段的数据
put /book/_doc/1
{
  "username": 1
}
put /book/_doc/2
{
  "username": 2,
  "age": 18
}
GET /book/_search
{
  "query": {
    "exists": {
      "field": "age"
    }
  }
}

# 模糊查询 相似查询
包括以下几种情况
更改字符： name->mame
删除字符： apple->aple
插入字符： facebook->faceebook
调换两个相邻字符：ACT->ATC
eg：搜索"笔记电脑"时会把"笔记本电脑"搜索出来

eg：查询desc中包含facebook的数据 结果将facebook 输入成了faceebook
GET /book/_search
{
  "query": {
    "fuzzy": {
      "desc": {
        "value": "faceebook"
      }
    }
  }
}

# 根据ID查询
GET /book/_search
{
  "query": {
    "ids": {
      "values": [1,2,3]
    }
  }
}

# 查询name 字段以 dell 开头的数据
GET /book/_search
{
  "query": {
    "prefix": {
      "name": {
        "value": "dell"  
      } 
    }
  }
}

# 正则匹配
# 正则查询desc字段中包含“fa   ok”的数据
GET /book/_search
{
  "query": {
    "regexp": {
      "desc": "fa.*ok"
    }
  }
}

# 多条件组合查询
# 插入数据
DELETE /website

PUT /website/_doc/1
{
  "title": "my hadoop class",
  "content": "hadoop is very bad",
  "author_id": 111
}

PUT /website/_doc/2
{
  "title": "my es class",
  "content": "es is very bad",
  "author_id": 112
}

PUT /website/_doc/3
{
  "title": "my es class",
  "content": "es is very good",
  "author_id": 111
}

# 查询数据
# 查询 title中带有es，content中可以有es可以没有es,作者不是111的数据；must 必须包含，should 可包含可不包含，must_not 必须不包含
GET /website/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "title": "es"
          }
        }
      ],
      "should": [
        {
          "match": {
            "content": "es"
          }
        }
      ],
      "must_not": [
        {
          "match": {
            "author_id": 111
          }
        }
      ]
    }
  }
}

filter过滤器
通过query查询
eg：查询desc中有"Facebook官网"并且价格在7-20之间的数据
在只查询desc中有"Facebook官网"时， 返回的_score 分别是3.598，0.097

GET /book/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "desc": "Facebook官网"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

再加上价格条件查询时会发现返回的_score 分别是4.598，1.097

GET /book/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "desc": "Facebook官网"
          }
        },
        {
          "range": {
            "price": {
              "gte": 7,
              "lte": 20
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

想要查询结果不影响到_score，此时需要使用filter过滤，即：在查询desc中有"Facebook官网"得到的结果中再去匹配价格范围的数据

GET /book/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "desc": "Facebook官网"
          }
        }
      ],
      "filter": [
        {
          "range": {
            "price": {
              "gte": 7,
              "lte": 20
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

返回的结果：

query与filter概念对比
query,会去计算每个document相对于搜索条件的相关度，并按照相关度进行排序。
filter,仅仅只是按照搜索条件过滤出需要的数据而已，不计算任何相关度分数，对相关度没有任何影响。

应用场景：
在进行搜索，如果需要将最匹配搜索条件的数据先返回，那么用query
如果只是要根据一些条件筛选出一部分数据，不关注其排序，那么用filter

query与filter性能对比
query,要计算相关度分数，按照分数进行排序，而且无法cache结果
filter,不需要计算相关度分数，不需要按照相关度分数进行排序，同时还有内置的自动cache最常使用filter的数据

只使用过滤器的方式查询数据：
错误方式：

GET /book/_search
{
  "query": {
    "filter": {
      "range": {
        "price": {
          "gte": 7,
          "lte": 20
        }
      }
    } 
  }
}

正确方式： 使用关键词：constant_score

GET /book/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "range": {
          "price": {
            "gte": 7,
            "lte": 20
          }
        }
      }
    }
  }
}

此时返回的 "_score": 1

想要将通过filter查询出的数据在再根据某个字段排序时，写法：

GET /book/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "range": {
          "price": {
            "gte": 7,
            "lte": 20
          }
        }
      }
    }
  },
  "sort": [
    {
      "price": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}