【Elasticsearch入门到落地】13、DSL查询详解：分类、语法与实战场景

上一篇我们讲解了如何判断索引库是否存在并删除它，以及如何对索引库中的文档进行增删改查操作。本篇我们进入ElasticSearch的DSL语法的详解。

Elasticsearch（ES）作为强大的分布式搜索引擎，其核心功能之一是通过DSL（Domain Specific Language）实现灵活的数据查询。本文将深入解析ES DSL查询的三大核心分类：全文检索查询、精确查询和地理查询，结合实际场景和语法示例，帮助开发者快速掌握ES查询精髓。

一、DSL查询基础结构

ES查询的基本结构遵循JSON格式，主要包含以下两部分：

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GET /indexName/_search
{
  "query": {
    // 查询条件定义
    "查询类型":{
      "查询条件":"条件值"
    }
  },
  "from": 0,      // 分页起始位置
  "size": 10,     // 每页返回数量
  "sort": [       // 排序规则
    {"price": "asc"}
  ]
}

二、全文检索查询

1. 使用场景

●博客文章内容搜索

●电商商品描述匹配

●日志分析中的文本挖掘

●任何需要基于文本相似度匹配的场景

2. 核心查询类型

（1）match查询（最常用）

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GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": {
        "query": "Elasticsearch教程",
        "operator": "and",  // 可选：and/or
        "minimum_should_match": "75%", // 最小匹配度
        "fuzziness": "AUTO"  // 模糊匹配
      }
    }
  }
}

关键参数：

●operator：控制多个查询词的逻辑关系（默认OR）

●minimum_should_match：设置最低匹配词比例

●fuzziness：允许的拼写错误容忍度（AUTO/0/1/2）

案例测试1：

javascript 复制代码

# 模糊搜索
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "all": "外滩如家"
    }
  }
}

案例结果1：

案例测试2：

javascript 复制代码

# 模糊搜索
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": {
        "query": "7天酒店",
        "operator": "and", 
        "minimum_should_match": "75%",
        "fuzziness": "AUTO"
      }
    }
  }
}

案例结果2：

（2）multi_match查询（多字段匹配）

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GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "大数据分析",
      "fields": ["title^3", "content", "tags"], // ^3表示权重
      "type": "best_fields" // 匹配策略
    }
  }
}

匹配策略：

●best_fields：最佳字段匹配（默认）

●most_fields：多数字段匹配

●cross_fields：跨字段匹配

●phrase：短语匹配

●phrase_prefix：短语前缀匹配

案例测试：

javascript 复制代码

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "外滩如家",
      "fields": ["brand^3", "name", "business"], 
      "type": "best_fields" 
    }
  }
}

案例结果：

（3）match_phrase查询（短语匹配）

javascript 复制代码

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "content": "快速排序算法",
      "slop": 1 // 允许词间最大距离
    }
  }
}

match_phrase查询用于精确匹配短语，同时允许指定词间最大距离（通过 slop 参数）

slop表示允许的词序调整次数（例如将"上海浦东东站"调整为"上海浦东东站"需要1次调整）

案例测试：

javascript 复制代码

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "name": "上海浦东东站"
    }
  }
}

案例结果：

（4）query_string查询（复杂查询）

javascript 复制代码

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "query": "(Java OR Python) AND 开发",
      "default_field": "content",
      "fields": ["title^2", "content"]
    }
  }
}

特点：

支持Lucene查询语法

可指定多个字段及权重

适合复杂查询需求

案例测试1：

javascript 复制代码

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "query": "西藏 AND 万怡",
      "default_field": "name"
    }
  }
}

案例结果1：

案例测试2：

javascript 复制代码

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "query": "(机场 OR 地铁) AND 如家",
      "fields": ["name", "business"]
    }
  }
}

案例结果2：

注意：query_string查询默认会对文本进行分词处理，如果name字段被映射为keyword类型而不是text类型，查询可能不会按预期工作。例如"商业区"可能被分词为"商"、"业"和"区"三个词，查询要求同时包含这三个词，但很多"商业区"酒店标识可能被分词为单个词，搜索时可以将"商业区"用引号括起来表示短语匹配：

"query": "(地铁 OR \"商业区\") AND 7天"

三、精确查询（Term-level Queries）

1. 使用场景

●用户ID精确查找

●订单状态筛选

●价格范围查询

●日期区间查询

●需要精确匹配而非文本分析的场景

2. 核心查询类型

（1）term查询（精确匹配）

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GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "status": "active" // 不进行分词，直接匹配
    }
  }
}

案例测试：

javascript 复制代码

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "business": "宝安商业区" 
    }
  }
}

案例结果：

（2）terms查询（多值精确匹配）

javascript 复制代码

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "tags": ["java", "elasticsearch", "分布式"]
    }
  }
}

案例测试：

javascript 复制代码

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "name": ["如家酒店","机场"] 
    }
  }
}

案例结果：

（3）range查询（范围查询）

javascript 复制代码

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "gte": 100,
        "lte": 500,
        "boost": 2.0 // 权重
      }
    }
  }
}

案例测试：

javascript 复制代码

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "gte": 100,
        "lte": 140
      }
    }
  },
  "from": 0,      
  "size": 100,     
  "sort": [       
    {"price": "asc"}
  ]
}

注：这里加了分页和排序，按照价格从低到高

案例结果：

（4）exists查询（字段存在性检查）

javascript 复制代码

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "exists": {
      "field": "description"
    }
  }
}

案例测试：

javascript 复制代码

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "exists": {
      "field": "city"
    }
  },
  "from": 0,      
  "size": 100,     
  "sort": [       
    {"price": "asc"}
  ]
}

案例结果：

（5）bool组合查询（逻辑组合）

javascript 复制代码

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"term": {"status": "active"}},
        {"range": {"price": {"gte": 100}}}
      ],
      "filter": [  // filter过滤，但不参与评分
        {"term": {"category": "electronics"}}
      ],
      "should": [  // 可选条件
        {"term": {"is_recommended": true}}
      ],
      "minimum_should_match": 1
    }
  }
}

注：minimum_should_match只影响bool查询中的should部分，minimum_should_match参数用于控制should子句中的匹配条件，它指定了在should子句中至少需要匹配多少个条件才能使整个bool查询匹配。

案例测试：

寻找在上海，打分超过40分以上，价格不超过200元，且是如家的酒店，可选条件是二钻：

javascript 复制代码

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"term": {"city": "上海"}},
        {"range": {"price": {"lte": 200}}},
        {"range": {"score": {"gte": 40}}}
      ],
      "filter": [  
        {"term": {"brand": "如家"}}
      ],
      "should": [  
        {"term": {"starName": "二钻"}}
      ],
      "minimum_should_match": 1
    }
  }
}

案例结果：

四、地理查询（Geo Queries）

此场景不再举例子，大家按照需要查询关键坐标匹配即可。

1. 使用场景

●附近商家搜索

●物流配送范围查询

●基于地理位置的推荐系统

●轨迹分析

2. 核心查询类型

（1）geo_distance查询（距离查询）

javascript 复制代码

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "geo_distance": {
          "distance": "10km",
          "location": {  // 中心点坐标
            "lat": 39.57,
            "lon": 106.55
          }
        }
      }
    }
  }
}

（2）geo_bounding_box查询（矩形区域查询）

javascript 复制代码

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "geo_bounding_box": {
          "location": {
            "top_left": {
              "lat": 30.0,
              "lon": 106.0
            },
            "bottom_right": {
              "lat": 29.0,
              "lon": 107.0
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

（3）geo_polygon查询（多边形区域查询）

javascript 复制代码

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "geo_polygon": {
          "location": {
            "points": [
              {"lat": 30.0, "lon": 106.0},
              {"lat": 30.0, "lon": 107.0},
              {"lat": 29.0, "lon": 107.0},
              {"lat": 29.0, "lon": 106.0}
            ]
          }
        }
      }
    }
  }
}

（4）geo_shape查询（复杂形状查询）

javascript 复制代码

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "geo_shape": {
          "location": {
            "shape": {
              "type": "envelope",  // 矩形
              "coordinates": [[106.0, 30.0], [107.0, 29.0]]
            },
            "relation": "intersects" // 空间关系
          }
        }
      }
    }
  }
}

五、性能优化建议

1、全文检索优化：

●合理设置分词器

●使用minimum_should_match控制匹配精度

●避免在高频字段上使用match_all

2、精确查询优化：

●为常用精确查询字段设置keyword类型

●使用filter上下文提高缓存效率

●避免在bool查询中嵌套过多条件

3、地理查询优化：

●使用geo_point类型存储地理位置

●对地理查询使用filter上下文

●合理设置distance_type（arc/plane）

下一篇我们继续讲解DSL查询语法中"相关性算分"、"FunctionScoreQuery"和"BooleanQuery"的相关内容。

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