ElasticSearch语句中must,must_not,should组合关系,作者有验证脚本(ES为8版本,使用Kibana运行语句)

文章目录

一、单个使用

  • must(且):数组里面的条件都要满足,该条数据才被选择,所有的条件为且的关系
  • must_not(或,然后取反):数组里面的条件满足其中一个,该条数据则不被选择
  • should(或):数组里面的条件满足其中一个,该条数据被选择

二、must和must_not组合(A-B)

  • 满足must的数据减去满足must_not的数据则是最终结果

三、must和should组合(A)

  • 满足must的数据
  • should用来打分(字段为:_score ),影响返回排序
  • 满足should条件的数据分值会更高

四、should和must_not组合(A-B)

  • 满足should的数据减去满足must_not的数据则是最终结果

五、must和should和must_not组合(A-C)

  • 满足must的数据减去满足must_not的数据则是最终结果
  • should用来打分,影响返回排序
  • 满足should条件的数据分值会更高

六、验证脚本,执行之后自行观察结果(price字段用来测试)即可理解

  • 初始化数据
txt 复制代码
POST mystore/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"price":10,"productID":"XHDK-A-1293-#fJ3"}
{"index":{"_id":2}}
{"price":20,"productID":"XHDK-A-1293-#f20"}
{"index":{"_id":3}}
{"price":30,"productID":"JODL-X-1937-#pV7"}
{"index":{"_id":4}}
{"price":40,"productID":"QQPX-R-3956-#aD8"}
{"index":{"_id":5}}
{"price":50,"productID":"KDKE-B-9947-#kL5"}
{"index":{"_id":6}}
{"price":60,"productID":"KDKE-B-9947-#kL5"}
{"index":{"_id":7}}
{"price":70,"productID":"JODL-X-1937-#pV7"}
{"index":{"_id":8}}
{"price":80,"productID":"JODL-X-1937-#pV7"}
  • must和must_not组合
txt 复制代码
GET mystore/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [{"range": {"price": {"gte": 20,"lte": 50}}}],
      "must_not": [{"match": {"price": "40"}}]}
  }
}
  • must和should组合
txt 复制代码
GET mystore/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [{"range": {"price": {"gte": 20,"lte": 50}}}],
      "should": [{"range": {"price": {"gte": 40,"lte": 60}}}]
    }
  }
}
  • should和must_not组合
txt 复制代码
GET mystore/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [{"range": {"price": {"gte": 40,"lte": 60}}}],
      "must_not": [{"match": {"price": "40"}}]}
  }
}
  • must和should和must_not组合
txt 复制代码
GET mystore/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [{"range": {"price": {"gte": 20,"lte": 50}}}],
      "should": [{"range": {"price": {"gte": 40,"lte": 60}}}],
      "must_not": [{"match": {"price": "40"}}]
    }
  }
}

查考文档

相关推荐
Elasticsearch1 小时前
ES8 向量功能窥探系列(二):向量数据的存储与优化
elasticsearch
livemetee2 小时前
一个完整的日志收集方案:Elasticsearch + Logstash + Kibana+Filebeat (二)
大数据·elk·搜索引擎
安审若无2 小时前
Elasticsearch中的监控(Monitoring)功能介绍
elasticsearch·搜索引擎·全文检索
leo_hush2 小时前
elasticsearch基本操作笔记
elasticsearch
TDengine (老段)2 小时前
TDengine 开发指南——无模式写入
大数据·数据库·物联网·时序数据库·iot·tdengine·涛思数据
TDengine (老段)2 小时前
TDengine 在电力行业如何使用 AI ?
大数据·数据库·人工智能·时序数据库·tdengine·涛思数据
盛寒4 小时前
自然语言处理 目录篇
大数据·自然语言处理
武子康4 小时前
大数据-276 Spark MLib - 基础介绍 机器学习算法 Bagging和Boosting区别 GBDT梯度提升树
大数据·人工智能·算法·机器学习·语言模型·spark-ml·boosting
武子康4 小时前
大数据-277 Spark MLib - 基础介绍 机器学习算法 Gradient Boosting GBDT算法原理 高效实现
大数据·人工智能·算法·机器学习·ai·spark-ml·boosting
咸鱼求放生12 小时前
es在Linux安装
大数据·elasticsearch·搜索引擎