ElasticSearch查询之——Search API

前言

对于索引映射的定义一般只需要定义一次，在日常工作中，我们更多的时候是在ElasticSearch（简称ES）中查询数据，那么我们可以如何在ES中处理多条件查询语句呢？ES中一共提供了哪些查询的形式给我们实现搜索呢？同时，检索出来的数据，又是通过什么方式来进行排序的呢？本文将围绕ElasticSearch查询相关的API，对上述问题进行一一讲解。希望能够给各位读者参考。

一、ElasticSearch 检索概述

实现对ES中存储的数据进行查询分析，使用的关键字是_search，比如下面的API

GET /_search                        在根目录下检索所有index
GET /<target>/_search                在指定索引下检索所有文档
GET /<target1>,<target2>/_search     检索指定多个索引下的所有文档 
GET /my_*/_search                  和上面一条一样，区别在于这一条命令使用了通配符
  • 查询的两种形式
    ES给使用者提供了URI Search 和 Request Body Search 两种方式来进行查询，下面将对两种查询方式的特点进行简单介绍：
    URI Search：操作简便，方便通过命令行测试-仅包含部分查询语法
    Request Body Search：ES为这种查询方式提供了完备查询语法Query DSL(Domain Specific Language)

二、URI Search

（一）常用参数
参数 含义
q 指定查询的语句，语法为Query String Syntax
df q中不指定字段时默认查询的字段，如果不指定，es 会查询所有字段
sort 排序
timeout 指定超时时间，默认不超时
from,size 用于分页

小例子：查询job字段中包含java的文档，结果根据age属性进行升序排序，返回第1个文档，如果超过1s没有结束，则以超时结束。

PUT /search_index/_doc/1
{
  "name" : "java coder",
  "hobby" : "coding",
  "job" : "java enginger",
  "age" : 4
}
PUT /search_index/_doc/2
{
  "name" : "xiaoming",
  "hobby" : "coding",
  "job" : "java enginger",
  "age" : 16
}
PUT /search_index/_doc/3
{
  "name" : "xiaoming",
  "hobby" : "coding",
  "job" : "java enginger",
  "age" : 16
}
PUT /search_index/_doc/4
{
  "name" : "xiaoming",
  "hobby" : "talking",
  "job" : "teacher",
  "age" : 20
}
PUT /search_index/_doc/5
{
  "name" : "xiaoming",
  "hobby" : "work",
  "job" : "worker",
  "age" : 11
}

GET /search_index/_search?q=java&df=job&sort=age:desc&from=0&size=1&timeout=1s
（二）Query URI查询详讲
1. term与phrase （词匹配和词语匹配）
# 检索数据和上面的保持一致
GET /search_index/_search?q=java xiaoming

多词匹配之间使用空格进行隔开，词语之间的关系为“或”

若想使用词语匹配，需要用双引号括起来

# 检索数据和上面的保持一致
GET /search_index/_search?q="java coder"
2. 泛查询和指定字段查询

泛查询在之前其实就有演示过，即像q = xiaoming这种不指定检索字段范围，会在所有字段中进行检索的查询即称为泛查询。反之，如果指定了字段，就能大大缩小范围。常见的指定字段的方式为字段:检索条件字符。

GET /search_index/_search?q=name:java coder
3. 布尔操作符

SearchURI中也可以使用和和Query DSL类型的布尔操作符，不过具体的使用规则略有不同，具体的规则如下：

Search URI参数 Query DSL中的等价参数
AND 等价于&&，也就是且
OR 等价于||，也就是或
NOT 等价于！，也就是非
- 等价于must_no，和OR的功能差不多
+ 等价于must 
# 新加一个测试数据，便于区别测试
PUT /search_index/_doc/6
{
  "name" : "xiaohong",
  "hobby" : "coding",
  "job" : "enginger",
  "age" : 16
}


GET /search_index/_search?q=job:(java AND enginger)

GET /search_index/_search?q=job:(java OR enginger)

GET /search_index/_search?q=job:(NOT java  enginger)

GET /search_index/_search?q=job:((NOT java  enginger) || (worker -teacher))

需要注意的是，“＋”号在url中会被解析为空格，要使用encode后的结果才可以，我们需要用%2B来替代一下。

4. 范围查询

范围查询支持数据范围和日期范围的查询，具体的表达式写法有两种方式：

区间写法，闭区间用[ ]，开区间用{ } （开区间这种写法可能有些版本的ES不支持了）
  • 数值写法，类似于我们sql的正常写法
    • GET /search_index/_search?q=age:(>=16 AND <=20)
    5. 通配符查询
    GET /search_index/_search?q=name:ja??

GET /search_index/_search?q=name:ja*

    Query URI支持我们使用通配符来进行模糊查询，?表示一个字符，*表示一个或者多个字符

    注意：通配符匹配执行效率低，且占用较多内存，数据较多时不建议使用
    如无特殊需求，不要将?/*放在最前面（因为会加大匹配的范围，降低匹配效率）

    6. 正则表达式匹配

    Query URI支持我们使用正则表达式来进行检索

    GET /search_index/_search?q=name:/jav[abcd]/
    7. 近似值匹配和模糊匹配

    当我们对于检索条件字符不明确时，Query URI支持我们使用近似值来作为模糊查询的条件，这个和之前的通配符不太一样，通配符很多时候是基于我们清楚某一段字符中的某个区间内容了（比如说最终的结果是xiaoming，我们可以根据知道的字符进行匹配，比如xiao*、*ming）。而近似值匹配可以是众多模糊匹配的并集。

    • 近似值匹配 fuzzy query
    GET /search_index/_search?q=name:jave~1
    • 模糊值匹配 proximity search
      相比于近似值匹配来说，模糊值匹配的计量单位从字符变成了单词
    PUT /search_index/_doc/7
{
  "name" : "java coder master",
  "hobby" : "coding",
  "job" : "java enginger",
  "age" : 4
}

GET /search_index/_search?q="java master"~1

    三、Request Body Search

    Request Body Search字如其意，就是通过在body中添加请求体来实现搜索。我们在第二节中学习了Query URI的众多语法可能会觉得它已经很强大，但实际上第三节的将要介绍的Query DSL会更加强大和灵活，不仅支持URI写法的所有语法，还支持更多高阶的语法查询。也是我们日常工作中更为常用的一种检索方式。

    （一）Query DSL的简单使用
    （二）字段类查询

    字段类的查询可以分为全文匹配和单词匹配，两者的区别在于会不会对查询语句进行分词后处理，全文匹配会（match、match_phrase），单词匹配（term、terms、range）不会。

    1. match 全文匹配
    GET /search_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": {
        "query": "java coder",
        "minimum_should_match": 2
      }
    }
  }
}


    GET /search_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": {
        "query": "java coder",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}
    2. Match Phrase Query 字段匹配

    该方法用于对字段作检索，对字段有顺序要求


    
PUT /search_index2/_doc/1
{
  "name": "sun wukong",
  "age": 100
}
PUT /search_index2/_doc/2
{
  "name": "wukong sun",
  "age": 100
}
PUT /search_index2/_doc/3
{
  "name": "sun wukong test",
  "age": 100
}

GET /search_index2/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "name": {
        "query": "sun test",
        "slop": 1
      }
    }
  }
}
    3. Query String Query

    Query String Query其实就相当于Query URI的请求体写法

    GET /search_index/_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "fields": ["name"],
      "query": "java AND coder OR (master loser)"
      
    }
  }
}
    4. Simple Query String Query 简单匹配

    Simple Query String Query类似于Query String，但是会忽略错误的查询语法，并且仅支持部分查询语法。其常用的逻辑符号如下，不能使用AND、OR、NOT等关键词，而是要对应地使用+ | - 。

    GET /search_index/_search
{
  "query": {
    "simple_query_string": {
      "query": "java NOT coder",
      "fields": ["name"]
    }
  }
}


GET /search_index/_search
{
  "query": {
    "simple_query_string": {
      "query": "java -coder",
      "fields": ["name"]
    }
  }
}
    5. Term Query 全词匹配

    Term Query将查询语句作为整个单词进行查询，即不对查询语句做分词处理

    GET /search_index/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "name": {
        "value": "java coder"
      }
    }
  }
}
    6. Terms Query 多全词匹配

    terms query和term query类似，差别在于后者可以同时支持多个全词匹配

    GET /search_index/_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "name": [
        "java coder",
        "xiaoming"
      ]
    }
  }
}
    7. Range Query 范围匹配

    Query DSL支持我们使用Range Query来使用范围匹配

    GET /search_range_index/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "birth": {
        "gte": "1995-01-01"
      }
    }
  }
}



    拓展：


    （三）复合查询

    我们可以发现，之前列举的字段类查询只能够满足单个字段查询条件的使用，当涉及到多个字段时，字段类查询的match和term等API就无能为力了。满足这种多字段检索需要的方式是使用复合查询。
    ·复合查询是指包含字段类查询或复合查询的类型，主要包括以下几类∶constant_score query、bool query、dis_max query、function_score query、boosting query
    这里的话，主要讲一下布尔查询Bool Query

    API 含义
    filter 只过滤符合条件的文档，不计算相关性得分
    must 文档必须符合must中的所有条件，会影响相关性得分
    must_not 文档必须不符合must_not中的所有条件
    should 文档可以符合should 中的条件，会影响相关性得分
    • Bool Query Filter
    GET /search_index/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "term": {
          "hobby": "coding"
        }
      }
    }
  }
}
    • Bool Query Must和Must_no
    GET /search_index/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "name": "xiaoming"
          }
        },
        {
          "match": {
            "hobby": "coding"
          }
        }
      ]
    }
  }
}
    Bool Query Should
    Should使用分两种情况:
    bool查询中只包含should，不包含must查询以及同时包含should和must查询。我们知道只要文档中数据满足任意一个should条件，那么就可以作为结果呈现出来，相关性算分作为呈现结果顺序的重要依据，满足查询的条件越多，相关性算分会越高
    （四）Count API

    当我们不需要获取详细的文档信息，只需要获取命中的文档数量时，就可以使用count来获取我们想要的结果。

    GET /search_index/_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "name": [
        "java coder",
        "xiaoming"
      ]
    }
  }
}
    （五）Source Filter

    当我们只需要获取命中文档的指定字段值时，我们可以通过source来指定我们需要es返回的值


    GET /search_index/_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "name": [
        "java coder",
        "xiaoming"
      ]
    }
  },
  "_source": ["name","job"]
}
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