Elasticsearch(es)中must以及term的基本使用

文章目录

- [should 和 must](#should 和 must)
- [term 和 range](#term 和 range)
- 常见的查询方式

should 和 must

在 Elasticsearch（ES）中，should 和 must 是布尔查询（Boolean Query）中常用的两个子句。

should 子句：should 表示一个或多个条件之一满足即可匹配文档。它类似于逻辑上的 OR 操作，用于构建可选项或者提升匹配文档的相关性评分。当至少一个 should 子句匹配时，文档将被认为是匹配的。
must 子句：must 表示所有条件都必须满足才能匹配文档。它类似于逻辑上的 AND 操作，用于构建必须满足的查询限制。只有当所有的 must 子句都匹配时，文档才会被认为是匹配的。

需要注意的是，should 和 must 子句可以同时在一个布尔查询中使用，以构建更复杂的查询逻辑。

以下是一个示例，演示了如何在布尔查询中使用 should 和 must 子句：

json 复制代码

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "term": { "field1": "value1" } },
        { "term": { "field2": "value2" } }
      ],
      "should": [
        { "term": { "field3": "value3" } },
        { "term": { "field4": "value4" } }
      ]
    }
  }
}

在上述示例中，must 子句包含了两个条件，即 field1 的值必须为 "value1"，并且 field2 的值必须为 "value2"。这两个条件都必须满足才能匹配文档。

而 should 子句包含了两个条件，即 field3 的值可以为 "value3" 或者 field4 的值可以为 "value4"。只要满足其中一个条件，文档就会被认为是匹配的。

term 和 range

在 Elasticsearch（ES）中，term 和 range 是查询语句中常用的两种查询类型。

term 查询：term 查询用于精确匹配某个字段的值。它会搜索指定字段中与给定项完全匹配的文档。term 查询是基于倒排索引的精确匹配查询，适用于关键字、枚举值等不需要分词的字段。
以下是一个示例，演示如何使用 term 查询：

json 复制代码

{
  "query": {
    "term": {
      "field": "value"
    }
  }
}

在上述示例中，term 查询用于匹配 field 字段的值为 "value" 的文档。

range 查询：range 查询用于匹配指定字段中的范围值。它可以匹配数值、日期等类型的字段，并允许指定包含、不包含等关系运算符。
以下是一个示例，演示如何使用 range 查询：

json 复制代码

{
  "query": {
    "range": {
      "field": {
        "gte": 10,
        "lte": 20
      }
    }
  }
}

在上述示例中，range 查询用于匹配 field 字段的值在 10 到 20 之间（包含边界值）的文档。

range 查询支持以下关系运算符：

gt：大于
gte：大于等于
lt：小于
lte：小于等于
通过组合这些运算符，可以构建各种范围查询条件。

需要注意的是，在使用 range 查询时，字段的类型必须是可排序的，例如数值或日期类型。

常见的查询方式

Elasticsearch（ES）提供了多种查询方式，用于根据不同的需求进行数据检索和分析。以下是一些常用的 ES 查询方式：

Match 查询：用于执行全文本搜索，匹配特定字段中包含给定词条的文档。它会对搜索词进行分词，然后在索引中查找匹配的文档。
Term 查询：用于精确匹配某个字段的值。它会搜索指定字段中与给定项完全匹配的文档。Term 查询适用于关键字、枚举值等不需要分词的字段。
Range 查询：用于匹配指定字段中的范围值。它可以匹配数值、日期等类型的字段，并允许指定包含、不包含等关系运算符。
Bool 查询：用于执行布尔逻辑组合的查询。可以使用 must、should 和 must_not 子句来构建复合查询，实现与、或、非等逻辑运算。
Match Phrase 查询：类似于 Match 查询，但要求匹配的词条必须按顺序连续出现在文档中。
Wildcard 查询：用于执行通配符搜索，匹配指定字段中符合通配符模式的文档。
Fuzzy 查询：用于执行模糊搜索，匹配与指定词条相似的文档。它可以处理拼写错误、近似词等情况。
Aggregations（聚合查询）：用于执行数据分析和聚合操作，例如计算平均值、求和、分组等。
Nested 查询：用于查询嵌套对象的属性。它可以在嵌套的对象或数组字段中执行查询。
Geo 查询：用于执行地理位置相关的查询，例如搜索附近的地点、根据地理坐标过滤等。

这只是一部分常用的 ES 查询方式，ES 还提供了更多功能强大的查询类型和查询参数，用于满足各种数据检索和分析的需求。