ElasticSearch级查询Query DSL上

[ES高级查询Query DSL](#ES高级查询Query DSL)

match_all

返回源数据_source

返回指定条数size

分页查询from&size

指定字段排序sort

术语级别查询

[Term query术语查询](#Term query术语查询)

[Terms Query多术语查询](#Terms Query多术语查询)

[exists query](#exists query)

[ids query](#ids query)

[range query范围查询](#range query范围查询)

[prefix query前缀查询](#prefix query前缀查询)

[wildcard query通配符查询](#wildcard query通配符查询)

[fuzzy query模糊查询](#fuzzy query模糊查询)

ES高级查询Query DSL

ES中提供了一种强大的检索数据方式,这种检索方式称之为Query DSL（Domain Specified Language 领域专用语言），Query DSL是利用Rest API传递JSON格式的请求体(RequestBody)数据与ES进行交互，这种方式的丰富查询语法让ES检索变得更强大更简洁。

语法:

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GET /es_db/_doc/_search {json请求体数据}
可以简化为下面写法
GET /es_db/_search {json请求体数据}

示例

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#无条件查询，默认返回10条数据
GET /user/_search
{
    "query":{
        "match_all":{}
    }
}

took：花费的时间

total.value：符合条件的总文档

hits：结果集，默认前10个文档

_index：索引名

_id：文档的id

_score：相关度评分

source：文档原生信息

示例数据

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#指定ik分词器
PUT /user
{
  "settings" : {
      "index" : {
          "analysis.analyzer.default.type": "ik_max_word"
      }
  }
}

# 创建文档,指定id
PUT /user/_doc/1
{
"name": "张三",
"sex": 1,
"age": 25,
"address": "北京",
"remark": "java"
}
PUT /user/_doc/2
{
"name": "李四",
"sex": 1,
"age": 28,
"address": "南京",
"remark": "java"
}

PUT /user/_doc/3
{
"name": "王五",
"sex": 0,
"age": 26,
"address": "广州白云山",
"remark": "php"
}

PUT /user/_doc/4
{
"name": "赵六",
"sex": 0,
"age": 22,
"address": "长沙",
"remark": "python"
}

PUT /user/_doc/5
{
"name": "张龙",
"sex": 0,
"age": 19,
"address": "天津",
"remark": "java"
}    
    
PUT /user/_doc/6
{
"name": "赵虎",
"sex": 1,
"age": 32,
"address": "长沙",
"remark": "java"
}    

PUT /user/_doc/7
{
"name": "李虎",
"sex": 1,
"age": 32,
"address": "广州",
"remark": "java"
}

PUT /user/_doc/8
{
"name": "张星",
"sex": 1,
"age": 32,
"address": "武汉",
"remark": "golang"
}

match_all

使用match_all，匹配所有文档，默认只会返回10条数据。

原因：_search查询默认采用的是分页查询，每页记录数size的默认值为10。如果想显示更多数据，指定size。

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GET /user/_search
等同于
GET /user/_search
{
"query":{
"match_all":{}
}
}

返回源数据_source

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# 返回指定字段
GET /user/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "_source": ["name","address"]
}

#在查询中过滤
#不查看源数据，仅查看元字段
{
  "_source": false,
  "query": {
    ...
  } 
}

#只看以obj.开头的字段
{
  "_source": "obj.*",
  "query": {
    ...
  } 
}

返回指定条数size

size 关键字：指定查询结果中返回指定条数。默认返回值10条。

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GET /user/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "size": 100
}

分页查询from&size

size：显示应该返回的结果数量，默认是 10

from：显示应该跳过的初始结果数量，默认是 0

from 关键字用来指定起始返回位置，和size关键字连用可实现分页效果

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GET /user/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 0,
  "size": 5  
}

指定字段排序sort

注意：会让得分失效

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GET /user/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "age": "desc"
    }
  ]
}

#排序，分页
GET /user/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "age": "desc"
    }
  ],
  "from": 10,
  "size": 5
}

术语级别查询

术语级别查询（Term-Level Queries）指的是搜索内容不经过文本分析直接用于文本匹配，这个过程类似于数据库的SQL查询，搜索的对象大多是索引的非text类型字段。Elasticsearch 中的一些术语级别查询示例包括 term、terms 和 range 查询。

Term query术语查询

术语查询直接返回包含搜索内容的文档，常用来查询索引中某个类型为keyword的文本字段，类似于SQL的"="查询，使用十分普遍。

注意：最好不要在term查询的字段中使用text字段，因为text字段会被分词，这样做既没有意义，还很有可能什么也查不到。

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# 对bool，日期，数字，结构化的文本可以利用term做精确匹配
# term 精确匹配
GET /user/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "age": {
        "value": 28
      }
    }
  }
}



# 采用term精确查询, 查询字段映射类型为keyword
GET /user/_search
{
  "query":{
    "term": {
      "address.keyword": {
        "value": "广州"
      }
    }
  }
}

在ES中，Term查询，对输入不做分词。会将输入作为一个整体，在倒排索引中查找准确的词项，并且使用相关度算分公式为每个包含该词项的文档进行相关度算分。

可以通过 Constant Score 将查询转换成一个 Filtering，避免算分，并利用缓存，提高性能。

将Query 转成 Filter，忽略TF-IDF计算，避免相关性算分的开销，Filter可以有效利用缓存。

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GET /user/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "term": {
          "address.keyword": "广州"
        }
      }
    }
  }
}

term处理多值字段时，term查询是包含，不是等于。

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POST /employee/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"name":"小明","interest":["跑步","篮球"]}
{"index":{"_id":2}}
{"name":"小红","interest":["跳舞","画画"]}
{"index":{"_id":3}}
{"name":"小丽","interest":["跳舞","唱歌","跑步"]}

POST /employee/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "interest.keyword": {
        "value": "跑步"
      }
    }
  }
}

Terms Query多术语查询

Terms query用于在指定字段上匹配多个词项（terms）。它会精确匹配指定字段中包含的任何一个词项。

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POST /user/_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "remark.keyword": ["java", "php"]
    }
  }
}

exists query

在Elasticsearch中可以使用exists进行查询，以判断文档中是否存在对应的字段。

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#查询索引库中存在remarks字段的文档数据
GET /user/_search
{
  "query": {
    "exists": 
    {
      "field": "remark"
    }
  }
}

ids query

ids 关键字 : 值为数组类型,用来根据一组id获取多个对应的文档。

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GET /user/_search
{
  "query": {
    "ids": {
      "values": [1,2]
    }
  }
}

range query范围查询

range：范围关键字
gte 大于等于
lte 小于等于
gt 大于
lt 小于
now 当前时

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POST /user/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": 25,
        "lte": 28
      }
    }
  }
}

#日期范围比较
DELETE /product
POST /product/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"price":100,"date":"2021-01-01","productId":"XHDK-1293"}
{"index":{"_id":2}}
{"price":200,"date":"2022-01-01","productId":"KDKE-5421"}

GET /product/_mapping

GET /product/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "date": {
        "gte": "now-2y"
      }
    }
  }
}

prefix query前缀查询

它会对分词后的term进行前缀搜索。

prefix的原理：需要遍历所有倒排索引，并比较每个term是否以所指定的前缀开头。

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GET /user/_search
{
  "query": {
    "prefix": {
      "address": {
        "value": "广州"
      }
    }
  }
}

wildcard query通配符查询

通配符查询：工作原理和prefix相同，只不过它不是只比较开头，它能支持更为复杂的匹配模式。

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GET /user/_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "address": {
        "value": "*京*"
      }
    }
  }
}

fuzzy query模糊查询

在实际的搜索中，我们有时候会打错字，从而导致搜索不到。在Elasticsearch中，我们可以使用fuzziness属性来进行模糊查询，从而达到搜索有错别字的情形。

fuzzy 查询会用到两个很重要的参数，fuzziness，prefix_length

1. fuzziness（模糊度） ：fuzziness参数指定了允许的编辑距离（Levenshtein距离）。编辑距离是指在两个字符串之间，从一个字符串转换到另一个字符串所需的最小编辑操作数（插入、删除、替换）。在Fuzzy查询中，编辑距离表示允许的最大差异数。较大的编辑距离意味着更宽松的匹配条件，允许更多的不匹配。常见的编辑距离值包括0、1、2，其中0表示精确匹配，1表示允许一个字符的差异，2表示允许两个字符的差异，以此类推。

2. prefix_length（前缀长度） ：prefix_length参数用于控制在执行Fuzzy查询时要忽略的术语的前缀长度。在实际文本中，可能存在大量共享前缀的术语，而这些前缀不应该影响Fuzzy匹配。通过设置prefix_length参数，你可以指定要忽略的前缀长度，以便更精确地匹配剩余的部分。较大的前缀长度可以提高查询性能，因为它减少了需要比较的字符数。

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GET /user/_search
{
  "query": {
    "fuzzy": {
      "address": {
        "value": "呗京",
        "fuzziness": 1    
      }
    }
  }
}