ElaticSearch中的常见查询(所有、分词、词条、模糊、范围、布尔查询)

有如下几种

1. match_all 查询所有
2. match 分词查询
3. term 词条查询
4. fuzzy 模糊查询
5. range 范围查询

查询所有（match_all）

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

// 也可以省略成如下写法
GET my_index/_search

• query：代表查询对象
• match_all:代表查询所有文档

效果

 

分词查询（match）

match类型查询，会把查询条件进行分词，然后进行查询，多个词条之间默认是or的关系

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "小米电视"
    }
  }
}

• title：字段名
• 小米电视：搜索条件

 

如果需要更精确的查找，希望多个词条之间的关系是and的关系，可以这样写

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": {
        "query": "小米电视",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

这样就只有同时包含小米和电视的词条才会被搜索到

 

 

 

 

 

词条匹配 （term）

term词条查询，查询的是一个词条，不会被分词，可以是keyword类型的字符串、数值、或者text类型字段中分词得到的某个词条

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "price": 2999.00
    }
  }
}

 

 

模糊查询（fuzzy）

一个新的概念，叫做编辑距离，一个词条变为另一个词条需要修改的次数，比如，facebool要修改为facebook需要做的是把l修改为k，一次即可，编辑距离就是1

模糊查询允许用户查询内容与实际内容存在偏差，但是编辑距离不能超过2

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "fuzzy": {
      "title": {
        "value": "小米",
        "fuzziness": 1
      }
    }
  }
}

可以看到，结果中包含小米、大米都被搜索到了

 

 

范围查询（range）

range查询找出那些落在指定区间内的数字或者时间

• gt 大于
• gte 大于等于
• lt 小于
• lte 小于等于

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "gte": 2000,
        "lt": 3000
      }
    }
  }
}

 

 布尔查询（bool）

bool把各种其他查询通过must（与）、must_not（非）、should（或）的方式进行组合

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match": {
          "title": "小米"
        }
      },
      "must_not": {
        "match": {
          "title": "电视"
        }
      }
    }
  }
}

要小米，但是不要电视