ElasticSearch查询

一：查询语句的结构

典型结构：
{
    QUERY_NAME: {
        ARGUMENT: VALUE,
        ARGUMENT: VALUE,...
    }
}

针对某个字段：
{
    QUERY_NAME: {
        FIELD_NAME: {
            ARGUMENT: VALUE,
            ARGUMENT: VALUE,...
        }
    }
}

合并查询语句；

{
    "bool": {
        "must":     { "match": { "tweet": "elasticsearch" }},
        "must_not": { "match": { "name":  "mary" }},
        "should":   { "match": { "tweet": "full text" }},
        "filter":   { "range": { "age" : { "gt" : 30 }} }
    }
}

 

二：最重要的查询

match_all   经常与 filter 结合使用,相同的相关性查询。

match         相关性得分查询

multi_match   

range     gt,gte,lt,lte

term      精确值匹配

terms

exists和missing

 

三：组合查询

must　　文档 必须 匹配这些条件才能被包含进来。

must_not　　文档 必须不 匹配这些条件才能被包含进来。

should　　如果满足这些语句中的任意语句，将增加 _score ，否则，无任何影响。它们主要用于修正每个文档的相关性得分。

filter　　必须 匹配，但它以不评分、过滤模式来进行。这些语句对评分没有贡献，只是根据过滤标准来排除或包含文档。 

四：验证查询

验证查询是否合法：
GET /gb/tweet/_validate/query
{
   "query": {
      "tweet" : {
         "match" : "really powerful"
      }
   }
}

查询不合法的原因：

GET /gb/tweet/_validate/query?explain
{
   "query": {
      "tweet" : {
         "match" : "really powerful"
      }
   }
}

五：排序查询 

基本用法：

单级排序：
"sort": { "date": { "order": "desc" }}

多级排序：
"sort": [

     { "date":   { "order": "desc" }},
     { "_score": { "order": "desc" }}
 ]

字符串排序和多字段：

为一个多字段映射如：
"tweet": { 
    "type":     "string",
    "analyzer": "english",
    "fields": {
        "raw": { 
            "type":  "string",
            "index": "not_analyzed"
        }
    }
}

  排序：

GET /_search
{
    "query": {
        "match": {
            "tweet": "elasticsearch"
        }
    },
    "sort": "tweet.raw"
}

 

 

参考文献：ElasticSearch权威指南