ES的Query、Filter、Metric、Bucketing使用详解
由于笔者在实际项目仅仅将ES用作索引数据库，并没有深入研究过ES的搜索功能。而且鉴于笔者的搜索引擎知识有限，本文将仅仅介绍ES简单（非全文）的查询API。
笔者原本打算在本文中介绍聚合API的内容，但是写着写着发现文章有点过长，不便于阅读，故将聚合API的内容移至下一篇博客中。
引言
单单介绍理论和API是乏味和低效率的，本文将结合一个实际的例子来介绍这些API。下表是本文数据表的表结构，表名（type）为“student”。注意，studentNo是本表的id，也就是_id字段的值与studentNo的值保持一致。
| 字段名 | 字段含义 | 类型 | 是否能被索引 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| studentNo | 学号 | string | 是 | id |
| name | 姓名 | string | 是 | |
| sex | 性别 | string | 是 | |
| age | 年龄 | integer | 是 | |
| birthday | 出生年月 | date | 是 | |
| address | 家庭住址 | string | 是 | |
| classNo | 班级 | string | 是 | |
| isLeader | 是否为班干部 | boolean | 是 |
上面的表结构所对应的mapping如下，将数据保存在索引名为“student”的索引中。
{
"student": {
"properties": {
"studentNo": {
"type": "string",
"index": "not_analyzed"
},
"name": {
"type": "string",
"index": "not_analyzed"
},
"male": {
"type": "string",
"index": "not_analyzed"
},
"age": {
"type": "integer"
},
"birthday": {
"type": "date",
"format": "yyyy-MM-dd"
},
"address": {
"type": "string",
"index": "not_analyzed"
},
"classNo": {
"type": "string",
"index": "not_analyzed "
},
"isLeader": {
"type": "boolean"
}
}
}
}索引中保存的数据如下，下面介绍的所有API都将基于这个数据表。
| studentNo | name | male | age | birthday | classNo | address | isLeader |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 刘备 | 男 | 24 | 1985-02-03 | 1 | 湖南省长沙市 | true |
| 2 | 关羽 | 男 | 22 | 1987-08-23 | 2 | 四川省成都市 | false |
| 3 | 糜夫人 | 女 | 19 | 1990-06-12 | 1 | 上海市 | false |
| 4 | 张飞 | 男 | 20 | 1989-07-30 | 3 | 北京市 | false |
| 5 | 诸葛亮 | 男 | 18 | 1992-04-27 | 2 | 江苏省南京市 | true |
| 6 | 孙尚香 | 女 | 16 | 1994-05-21 | 3 | false | |
| 7 | 马超 | 男 | 19 | 1991-10-20 | 1 | 黑龙江省哈尔滨市 | false |
| 8 | 赵云 | 男 | 23 | 1986-10-26 | 2 | 浙江省杭州市 | false |
查询API
ES中的查询非常灵活，为用户提供了非常方便而强大的API。个人觉得ES的调用接口设计得非常好，所有接口合理且风格一致，值得好好研究！
Query和Filter
ES为用户提供两类查询API，一类是在查询阶段就进行条件过滤的query查询，另一类是在query查询出来的数据基础上再进行过滤的filter查询。这两类查询的区别是：
- query方法会计算查询条件与待查询数据之间的相关性，计算结果写入一个score字段，类似于搜索引擎。filter仅仅做字符串匹配，不会计算相关性，类似于一般的数据查询，所以filter得查询速度比query快。
- filter查询出来的数据会自动被缓存，而query不能。
query和filter可以单独使用，也可以相互嵌套使用，非常灵活。
Query查询
下面的情况下适合使用query查询：
- 需要进行全文搜索。
- 查询结果依赖于相关性，即需要计算查询串和数据的相关性。
（1）Match All Query
查询所有的数据，相当于不带条件查询。下面的代码是一个典型的match_all查询的调用方式。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
'
查询结果如下。其他所有的查询都是返回这种格式的数据。
{
"took": 156, // 查询耗时（毫秒）
"timed_out": false, // 是否超时
"_shards": {
"total": 5, // 总共查询的分片数
"successful": 5, // 查询成功的分片数
"failed": 0 // 查询失败的分片数
},
"hits": {
"total": 8, // 本次查询的记录数
"max_score": 1, // 查询所有数据中的最大score
"hits": [ // 数据列表
{
"_index": "student", // 数据所属的索引名
"_type": "student", // 数据所属的type
"_id": "4", // 数据的id值
"_score": 1, // 该记录的score
"_source": { // ES将原始数据保存到_source字段中
"studentNo": "4",
"name": "张飞",
"male": "男",
"age": "20",
"birthday": "1989-07-30",
"classNo": "3",
"isLeader": "F"
}
},
{
…… // 其他的数据格式相同，就不列出来了
}
]
}
}
查询时，你会发现无论数据量有多大，每次最多只能查到10条数据。这是因为ES服务端默认对查询结果做了分页处理，每页默认的大小为10。如果想自己指定查询的数据，可使用from和size字段，并且按指定的字段排序。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"query": {
"match_all": {}
},
"from": 2, // 从2条记录开始取
"size": 4, // 取4条数据
"sort": {
"studentNo": { // 按studentNo字段升序
"order": "asc"// 降序为desc
}
}
}
'注意：不要把from设得过大（超过10000），否则会导致ES服务端因频繁GC而无法正常提供服务。其实实际项目中也没有谁会翻那么多页，但是为了ES的可用性，务必要对分页查询的页码做一定的限制。
（2）term query
词语查询，如果是对未分词的字段进行查询，则表示精确查询。查找名为“诸葛亮”的学生，查询结果为学号为5的记录。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"query": {
"term": {
"name": "诸葛亮"
}
}
}
'（3）Bool Query
Bool（布尔）查询是一种复合型查询，它可以结合多个其他的查询条件。主要有3类逻辑查询：
- must：查询结果必须符合该查询条件（列表）。
- should：类似于in的查询条件。如果bool查询中不包含must查询，那么should默认表示必须符合查询列表中的一个或多个查询条件。
- must_not：查询结果必须不符合查询条件（列表）。
查找2班的班干部，查询结果为学号为5的记录。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"term": {
"classNo": "2"
}
},
{
"term": {
"isLeader": "true"
}
}
]
}
}
}
'（4）Ids Query
id字段查询。查询数据id值为1和2的同学，由于id的值与studentNo相同，故查询结果为学号为1和2的学生。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"query": {
"ids": {
"type": "student",
"values": [
"1",
"2"
]
}
}
}
'
（5）Prefix Query
前缀查询。查找姓【赵】的同学，查询结果是学号为8的赵云。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"query": {
"prefix": {
"name": "赵"
}
}
}
'（6）Range Query
范围查询，针对date和number类型的数据。查找年龄到18~20岁的同学，查询结果是学号为3、4、5、7的记录。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"query": {
"range": {
"age": {
"gte": "18", // 表示>=
"lte": "20" // 表示<=
}
}
}
}
'实际上，对于date类型的数据，ES中以其时间戳（长整形）的形式存放的。
（7）Terms Query
多词语查询，查找符合词语列表的数据。如果要查询的字段索引为not_analyzed类型，则terms查询非常类似于关系型数据库中的in查询。下面查找学号为1，3的学生。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"query": {
"terms": {
"studentNo": [
"1",
"3"
]
}
}
}
'
（8）Wildcard Query
通配符查询，是简化的正则表达式查询，包括下面两类通配符：
- * 代表任意（包括0个）多个字符
- ? 代表任意一个字符
查找名字的最后一个字是“亮”的同学，查询结果是学号为5的诸葛亮。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"query": {
"wildcard": {
"name": "*亮"
}
}
}
'
（9）Regexp Query同学
正则表达式查询，这是最灵活的字符串类型字段查询方式。查找家住长沙市的学生，查询结果为学号为1的学生。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"query": {
"regexp": {
"address": ".*长沙市.*" // 这里的.号表示任意一个字符
}
}
}
'
Filter查询
下面的情况下适合使用filter查询：
- yes/no的二元查询
- 针对精确值进行查询
filter和query的查询方式有不少是重叠的，所以本节仅仅介绍API的调用，一些通用的注意的事项就不再重复了。
（1）Term Filter
词语查询，如果是对未分词的字段进行查询，则表示精确查询。查找名为“诸葛亮”的学生，查询结果为学号为5的记录。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"filter": {
"term": {
"name": "诸葛亮",
"_cache" : true // 与query主要是这里的区别，可以设置数据缓存
}
}
}
'filter查询方式都可以通过设置_cache为true来缓存数据。如果下一次恰好以相同的查询条件进行查询并且该缓存没有过期，就可以直接从缓存中读取数据，这样就大大加快的查询速度。
（2）Bool Filter
查找2班的班干部，查询结果为学号为5的记录。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"filter": {
"bool": {
"must": [
{
"term": {
"classNo": "2"
}
},
{
"term": {
"isLeader": "true"
}
}
]
}
}
}
'（3）And Filter
And逻辑连接查询，连接1个或1个以上查询条件。它与bool查询中的must查询非常相似。实际上，and查询可以转化为对应的bool查询。查找2班的班干部，查询结果为学号为5的学生。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"filter": {
"and": [
{
"term": {
"classNo": "2"
}
},
{
"term": {
"isLeader": "true"
}
}
]
}
}
'（4）Or Filter
Or连接查询，表示逻辑或。。查找2班或者是班干部的学生名单，查询结果为学号为1、2、5、8的学生。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"filter": {
"or": [
{
"term": {
"classNo": "2"
}
},
{
"term": {
"isLeader": "true"
}
}
]
}
}
'（5）Exists Filter
存在查询，查询指定字段至少包含一个非null值的数据。如果字段索引为not_analyzed类型，则查询sql中的is not null查询方式。查询地址存在学生，查询结果为除了6之外的所有学生。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"filter": {
"exists": {
"field": "address"
}
}
}
'（6）Missing Filter
缺失值查询，与Exists查询正好相反。查询地址不存在的学生，查询结果为学号为6的学生。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"filter": {
"missing": {
"field": "address"
}
}
}
'（7）Prefix Filter
前缀查询。查找姓【赵】的同学，查询结果是学号为8的赵云。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"filter": {
"prefix": {
"name": "赵"
}
}
}
'
（8）Range Filter
范围查询，针对date和number类型的数据。查找年龄到18~20岁的同学，查询结果是学号为3、4、5、7的记录。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"filter": {
"range": {
"age": {
"gte": "18",
"lte": "20"
}
}
}
}
'
（9）Terms Filter
多词语查询，查找符合词语列表的数据。如果要查询的字段索引为not_analyzed类型，则terms查询非常类似于关系型数据库中的in查询。下面查找学号为1，3的学生。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"filter": {
"terms": {
"studentNo": [
"1",
"3"
]
}
}
}
'
（10）Regexp Filter
正则表达式查询，是最灵活的字符串类型字段查询方式。查找家住长沙市的学生，查询结果为学号为1的学生。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"filter": {
"regexp": {
"address": ".*长沙市.*"
}
}
}
'
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