ES使用之查询方式

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ES中的数据查询

ES中的数据查询

返回字段含义

track_total_hits

track_total_hits是 Elasticsearch 中用于 ‌控制匹配文档总数统计行为‌ 的关键参数。就算统计total.value的数量，如果是true就准确返回匹配的数量，如果是false就不匹配，如果设置数量就在数量范围内获取，超过了就算返回设置的默认值

‌精确统计模式‌

当设置为 track_total_hits=true 时，Elasticsearch 会 ‌强制计算所有匹配文档的精确总数 ‌，无论数量多大。此时返回的 hits.total.relation 始终为 eq（精确相等）15。
‌适用场景‌：需精准分页、数据导出等对总数准确性要求高的场景

估算模式‌

默认值为 track_total_hits=10000，当匹配文档数 ‌超过设定阈值 ‌（如默认 10,000）时，返回 hits.total.relation 为 gte（大于等于），表示 value 是实际总数的下限估算值

完全禁用统计‌

设置为 track_total_hits=false 时，跳过总数计算，返回 "value": 0, "relation": "gte"，性能最优但无统计意义

json 复制代码

{	//精准获取返回条数
    "track_total_hits":true,
    "query":{
    "match":{"data_info":"下午"}
}}

json 复制代码

{
    //表示查询耗时（单位：毫秒）。表示本次查询耗时21毫秒
    "took": 21,
    //标识查询是否超时。示例中的 false 表示未超时
    "timed_out": false,
    //描述分片执行情况
    "_shards": {
        //参与查询的分片总数
        "total": 3,
        //成功执行查询的分片数
        "successful": 3,
        //查询过程中被跳过的分片数量
        "skipped": 0,
        //执行失败的分片数
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            //匹配文档总数
            "value": 4,
            //表示 value 的精确性两种
            //eq‌（exact）：精确计数
            //gte‌估算
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": 2.622515,
        "hits": [
            {   // 索引名
                "_index": "ldsx_test_2025.04.28",
                // 此条数据唯一标识
                "_id": "HM-2hJYBpFEB9Te9Nw5R",
                // 文档匹配评分
                "_score": 2.622515,
                // 文档原始数据
                "_source": {
                    "data_name": "node11",
                    "created_at": "2025-04-28 15:05:31",
                    "data_info": "下午属于五一假期"
                }
            },
            {
                "_index": "ldsx_test_2025.04.28",
                "_id": "Es83e5YBpFEB9Te91w6C",
                "_score": 0.5753642,
                "_source": {
                    "data_name": "node1",
                    "created_at": "2025-04-28 15:05:31",
                    "data_info": "这是一个晴朗的下午"
                }
            },
            {
                "_index": "ldsx_test_2025.04.28",
                "_id": "E884e5YBpFEB9Te9Fg7H",
                "_score": 0.3718877,
                "_ignored": [
                    "created_at"
                ],
                "_source": {
                    "data_name": "node2",
                    "created_at": "2025-04-28111 15:05:31",
                    "data_info": "这是一个晴朗的下午1"
                }
            },
            {
                "_index": "ldsx_test_2025.04.28",
                "_id": "FM84e5YBpFEB9Te9Sw7e",
                "_score": 0.35767543,
                "_source": {
                    "data_name": "node3",
                    "created_at": "2025-04-28 15:05:31",
                    "data_info": "这是一个晴朗的下午，你好"
                }
            }
        ]
    }
}

精准匹配(term)

适用于keyword类型，直接以原始值存储，适合使用 term 查询精准匹配

包括整数、浮点数等数值型字段，term 查询可直接匹配精确数值

如创建时间、更新时间等结构化时间字段，可通过 term 查询精准匹配特定时间点

例如标记为 true/false 的状态字段，可直接进行精确值匹配

单值匹配

json 复制代码

{
    "track_total_hits":500,
    "query":{
    "term":{"data_info.raw":"这是一个晴朗的下午"}
}
}

多值匹配

json 复制代码

{
    "track_total_hits":500,
    "query":{
    "terms":{"data_name":["node6","node9"]}
}}

全文检索(match)

虽然 match 查询主要用于 text 类型，但也可作用于以下类型，但行为有所不同

‌**keyword 类型字段**‌

直接匹配字段的完整值，不进行分词（等效于 term 查询）。例如，查询 "status.keyword": "active" 时需严格匹配 active

‌数值、日期、布尔类型字段‌

不会分词，直接将查询字符串转换为对应类型进行匹配。例如，查询 "price": 100 会精确匹配数值 100

text 类型字段

data_info主字段为text类型查询下午会检索出所有下午的内容

json 复制代码

{
  "query": {
    "match": {
      "data_info": "下午"}
    }
}

此处查询虽然传入证据，但是text，match将会分词搜索，可能实际查询内容为:["下午", "属于", "五","一", "假期"],会将包含这些分词内容的信息都查询出来，无顺序限制。

json 复制代码

{
  "query": {
    "match": {
      "data_info": "下午属于五一假期"}
    }
}

按照分词顺序匹配完整的短语，提升 match 查询的严格性。

json 复制代码

{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "data_info": "下午属于五一假期"
    }
  }
}

range查询

固定结构支持 gt（>）、lt（<）、gte（≥）、lte（≤）四种运算符

json 复制代码

{
  "range": {
    "field1": {
      "gte": <最小值>,
      "lte": <最大值>
    }
  }
}

json 复制代码

{
  "query": {
    "range": {
      "field1": {
        "gte": <最小值>,  // 大于等于
        "lte": <最大值>,  // 小于等于
        "gt": <最小值>,   // 大于
        "lt": <最大值>    // 小于
      }
    }
  }
}

高级查询

布尔查询

组合多个查询条件，支持 must（必须满足）、should（至少满足一个）、must_not（禁止满足），filter

(过滤)，must 和filter均可以过滤文档。

must 子句中的 range性能低于filter，must参与相关性评分，filter纯过滤。

json 复制代码

{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        { "match": { "data_info": "下午" } },
        { "match": { "data_info": "电脑" } },
        { "match": { "data_info": "属于" } }
      ],
      "minimum_should_match": 2  // 至少满足 1 个 should 条件
    }
  }
}

json 复制代码

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "term": { "category": "electronics" }},      // 必须类目为电子产品
        { "term": { "in_stock": true }}               // 必须有库存
      ],
      "should": [
        { "term": { "brand": "Apple" }},              // 品牌为苹果
        { "term": { "brand": "Samsung" }}             // 品牌为三星
      ],
      "must_not": [
        { "terms": { "color": ["red", "blue"] }}      // 排除红色和蓝色商品
      ],
      "filter": [
        { "range": { "price": { "gte": 1000, "lte": 5000 }}}  // 过滤价格范围
      ],
      "minimum_should_match": 1                       // 至少满足一个should条件
    }
  }
}

筛选价格在 500~1000 且库存量大于 50 的商品

json 复制代码

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "range": {
            "price": { "gte": 500, "lte": 1000 }
          }
        },
        {
          "range": {
            "stock": { "gt": 50 }
          }
        }
      ]
    }
  }

筛选价格低于 300 ‌或 ‌ 评分高于 4.5 的商品

json 复制代码

{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        { "range": { "price": { "lt": 300 } } },
        { "range": { "rating": { "gt": 4.5 } } }
      ],
      "minimum_should_match": 1  // 默认值为 1，可省略
    }
  }
}