Elasticsearch Query DSL 指令整理

半夏知半秋2025-12-12 15:08

Elasticsearch Query DSL 指令整理

  • [一、Query DSL 概述](#一、Query DSL 概述)
    • [1.1 什么是 Query DSL？](#1.1 什么是 Query DSL？)
    • [1.2 查询上下文 vs 过滤上下文](#1.2 查询上下文 vs 过滤上下文)
    • [1.3 查询基本结构](#1.3 查询基本结构)
  • [二、全文查询（Full Text Queries）](#二、全文查询（Full Text Queries）)
    • [2.1 match 查询（最常用）](#2.1 match 查询（最常用）)
    • [2.2 match_phrase 查询](#2.2 match_phrase 查询)
    • [2.3 multi_match 查询](#2.3 multi_match 查询)
    • [2.4 query_string 查询](#2.4 query_string 查询)
    • [2.5 simple_query_string 查询](#2.5 simple_query_string 查询)
  • [三、词项级别查询（Term-level Queries）](#三、词项级别查询（Term-level Queries）)
    • [3.1 term 查询](#3.1 term 查询)
    • [3.2 terms 查询](#3.2 terms 查询)
    • [3.3 terms_set 查询](#3.3 terms_set 查询)
    • [3.4 range 查询](#3.4 range 查询)
    • [3.5 exists 查询](#3.5 exists 查询)
    • [3.6 prefix 查询](#3.6 prefix 查询)
    • [3.7 wildcard 查询](#3.7 wildcard 查询)
    • [3.8 regexp 查询](#3.8 regexp 查询)
    • [3.9 fuzzy 查询](#3.9 fuzzy 查询)
    • [3.10 ids 查询](#3.10 ids 查询)
  • [四、复合查询（Compound Queries）](#四、复合查询（Compound Queries）)
    • [4.1 bool 查询（最强大的查询）](#4.1 bool 查询（最强大的查询）)
    • [4.2 boosting 查询](#4.2 boosting 查询)
    • [4.3 constant_score 查询](#4.3 constant_score 查询)
    • [4.4 dis_max 查询](#4.4 dis_max 查询)
    • [4.5 function_score 查询](#4.5 function_score 查询)
  • [五、连接查询（Joining Queries）](#五、连接查询（Joining Queries）)
    • [5.1 nested 查询](#5.1 nested 查询)
    • [5.2 has_child 查询](#5.2 has_child 查询)
    • [5.3 has_parent 查询](#5.3 has_parent 查询)
    • [5.4 parent_id 查询](#5.4 parent_id 查询)
  • [六、地理查询（Geo Queries）](#六、地理查询（Geo Queries）)
    • [6.1 geo_distance 查询](#6.1 geo_distance 查询)
    • [6.2 geo_bounding_box 查询](#6.2 geo_bounding_box 查询)
    • [6.3 geo_polygon 查询](#6.3 geo_polygon 查询)
    • [6.4 geo_shape 查询](#6.4 geo_shape 查询)
  • [七、特殊查询（Specialized Queries）](#七、特殊查询（Specialized Queries）)
    • [7.1 more_like_this 查询](#7.1 more_like_this 查询)
    • [7.2 script 查询](#7.2 script 查询)
    • [7.3 percolate 查询](#7.3 percolate 查询)
    • [7.4 wrapper 查询](#7.4 wrapper 查询)
    • [7.5 pinned 查询](#7.5 pinned 查询)
  • [八、跨度查询（Span Queries）](#八、跨度查询（Span Queries）)
    • [8.1 span_term 查询](#8.1 span_term 查询)
    • [8.2 span_multi 查询](#8.2 span_multi 查询)
    • [8.3 span_first 查询](#8.3 span_first 查询)
    • [8.4 span_near 查询](#8.4 span_near 查询)
    • [8.5 span_or 查询](#8.5 span_or 查询)
    • [8.6 span_not 查询](#8.6 span_not 查询)
    • [8.7 span_containing 查询](#8.7 span_containing 查询)
    • [8.8 span_within 查询](#8.8 span_within 查询)
  • 九、实用查询模板
    • [9.1 电商搜索查询](#9.1 电商搜索查询)
    • [9.2 日志分析查询](#9.2 日志分析查询)
    • [9.3 用户行为分析查询](#9.3 用户行为分析查询)
  • 十、查询性能优化
    • [10.1 查询结构优化](#10.1 查询结构优化)
    • [10.2 索引和分片策略](#10.2 索引和分片策略)
  • 十一、查询调试技巧
    • [11.1 使用 explain API](#11.1 使用 explain API)
    • [11.2 使用 profile API](#11.2 使用 profile API)
    • [11.3 验证查询](#11.3 验证查询)
  • 十二、总结
    • [12.1 查询选择指南](#12.1 查询选择指南)
    • [12.2 性能最佳实践](#12.2 性能最佳实践)
    • [12.3 常见陷阱](#12.3 常见陷阱)

一、Query DSL 概述

1.1 什么是 Query DSL？

Query DSL（Domain Specific Language）是 Elasticsearch 的核心查询语言，基于 JSON 结构，用于定义复杂的查询逻辑。

1.2 查询上下文 vs 过滤上下文

bash 复制代码 
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [   // 查询上下文：影响相关性评分
        {"match": {"title": "search"}}
      ],
      "filter": [  // 过滤上下文：不影响评分，更高效
        {"term": {"status": "active"}},
        {"range": {"age": {"gte": 18}}}
      ]
    }
  }
}

1.3 查询基本结构

bash 复制代码 
{
  "query": {
    // 查询类型和条件
  },
  "from": 0,        // 分页起始
  "size": 10,       // 每页大小
  "sort": [         // 排序
    {"price": {"order": "desc"}}
  ],
  "_source": ["title", "price"],  // 返回字段
  "aggs": {         // 聚合
    // 聚合条件
  },
  "highlight": {    // 高亮
    "fields": {"content": {}}
  }
}

二、全文查询（Full Text Queries）

2.1 match 查询（最常用）

bash 复制代码 
// 基础 match 查询
{
  "query": {
    "match": {
      "title": {
        "query": "elasticsearch tutorial",
        "operator": "and",      // 必须包含所有词
        "minimum_should_match": "75%",  // 最少匹配比例
        "fuzziness": "AUTO",    // 模糊匹配
        "boost": 2.0            // 权重提升
      }
    }
  }
}

// 简写形式
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "elasticsearch tutorial"
    }
  }
}

2.2 match_phrase 查询

bash 复制代码 
// 精确短语匹配
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "message": "quick brown fox",
      "slop": 2  // 允许词间距（跳过的词数）
    }
  }
}

// match_phrase_prefix（前缀匹配）
{
  "query": {
    "match_phrase_prefix": {
      "title": {
        "query": "quick brown f",
        "max_expansions": 10  // 最大扩展数
      }
    }
  }
}

2.3 multi_match 查询

bash 复制代码 
// 多字段搜索
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "elasticsearch",
      "fields": [
        "title^2",     // ^2 表示权重加倍
        "content",
        "description"
      ],
      "type": "best_fields",  // 其他类型：most_fields, cross_fields, phrase
      "tie_breaker": 0.3      // 平局裁决器
    }
  }
}

// 通配符字段匹配
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "search",
      "fields": ["title.*", "*.name"]
    }
  }
}

2.4 query_string 查询

bash 复制代码 
// 支持完整查询语法（类似Lucene语法）
{
  "query": {
    "query_string": {
      "default_field": "content",
      "query": "(elasticsearch AND tutorial) OR (learn AND kibana)",
      "default_operator": "OR",
      "analyze_wildcard": true,
      "allow_leading_wildcard": false,
      "fuzziness": "AUTO:4,7",  // 4-7个字符允许编辑距离1
      "fuzzy_prefix_length": 2,
      "fuzzy_max_expansions": 50,
      "minimum_should_match": "2<75%",  // 少于2个词必须全匹配，多于则75%
      "lenient": true,  // 忽略格式错误
      "time_zone": "+08:00"
    }
  }
}

// 多字段 query_string
{
  "query": {
    "query_string": {
      "fields": ["title", "content"],
      "query": "elasticsearch",
      "boost": 2.0
    }
  }
}

2.5 simple_query_string 查询

bash 复制代码 
// 更安全的 query_string（自动转义特殊字符）
{
  "query": {
    "simple_query_string": {
      "query": "\"elasticsearch tutorial\" +advanced -basic",
      "fields": ["title", "content"],
      "default_operator": "and",
      "analyzer": "standard",
      "flags": "AND|OR|NOT|PHRASE"
    }
  }
}

三、词项级别查询（Term-level Queries）

3.1 term 查询

bash 复制代码 
// 精确匹配（不进行分词）
{
  "query": {
    "term": {
      "status": {
        "value": "active",
        "boost": 1.5
      }
    }
  }
}

// 简写
{
  "query": {
    "term": {"status": "active"}
  }
}

3.2 terms 查询

bash 复制代码 
// 多值精确匹配
{
  "query": {
    "terms": {
      "tags": ["elasticsearch", "kibana", "logstash"],
      "boost": 1.0
    }
  }
}

// terms 查询（从文档获取值）
{
  "query": {
    "terms": {
      "user_id": {
        "index": "users",
        "id": "123",
        "path": "followers"
      }
    }
  }
}

3.3 terms_set 查询

bash 复制代码 
// 最小匹配数
{
  "query": {
    "terms_set": {
      "tags": {
        "terms": ["elastic", "search", "tutorial"],
        "minimum_should_match_script": {
          "source": "Math.min(params.num_terms, 2)"
        }
      }
    }
  }
}

3.4 range 查询

bash 复制代码 
// 范围查询
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "gte": 100,           // 大于等于
        "lte": 1000,          // 小于等于
        "gt": 99,             // 大于
        "lt": 1001,           // 小于
        "boost": 2.0,
        "format": "yyyy-MM-dd"
      }
    }
  }
}

// 日期范围查询
{
  "query": {
    "range": {
      "timestamp": {
        "gte": "2024-01-01",
        "lte": "2024-01-31",
        "format": "strict_date_optional_time",
        "time_zone": "+08:00"
      }
    }
  }
}

// 相对时间范围
{
  "query": {
    "range": {
      "timestamp": {
        "gte": "now-7d/d",     // 7天前，四舍五入到天
        "lt": "now/d"          // 今天
      }
    }
  }
}

3.5 exists 查询

bash 复制代码 
// 字段存在检查
{
  "query": {
    "exists": {
      "field": "email"
    }
  }
}

3.6 prefix 查询

bash 复制代码 
// 前缀匹配
{
  "query": {
    "prefix": {
      "user.id": {
        "value": "ki",
        "rewrite": "constant_score"  // 重写策略
      }
    }
  }
}

3.7 wildcard 查询

bash 复制代码 
// 通配符查询
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "user.id": {
        "value": "ki*y",
        "boost": 1.0,
        "rewrite": "scoring_boolean"
      }
    }
  }
}

// 常用模式
{
  "wildcard": {"title": "elasti*search"},
  "wildcard": {"title": "elasti?search"},  // ? 匹配单个字符
  "wildcard": {"title": "elastic[sz]earch"} // 字符组
}

3.8 regexp 查询

bash 复制代码 
// 正则表达式查询
{
  "query": {
    "regexp": {
      "user.id": {
        "value": "user-[0-9]+",
        "flags": "ALL",        // 正则标志
        "max_determinized_states": 10000,
        "rewrite": "constant_score"
      }
    }
  }
}

// 复杂正则示例
{
  "query": {
    "regexp": {
      "message": {
        "value": "error\\s+\\d{4,}",  // error 后跟空格和至少4位数字
        "flags": "COMPLEMENT|EMPTY"
      }
    }
  }
}

3.9 fuzzy 查询

bash 复制代码 
// 模糊查询（拼写容错）
{
  "query": {
    "fuzzy": {
      "title": {
        "value": "elasticserch",
        "fuzziness": "AUTO",     // AUTO: 根据词长自动确定
        "max_expansions": 50,    // 最大扩展数
        "prefix_length": 2,      // 必须匹配的前缀长度
        "transpositions": true,  // 允许位置交换
        "rewrite": "constant_score"
      }
    }
  }
}

// fuzziness 参数详解
{
  "fuzzy": {
    "title": {
      "value": "elasticsearch",
      "fuzziness": 2  // 允许的最大编辑距离
    }
  }
}

3.10 ids 查询

bash 复制代码 
// ID查询
{
  "query": {
    "ids": {
      "values": ["1", "2", "3"],
      "boost": 1.0
    }
  }
}

四、复合查询（Compound Queries）

4.1 bool 查询（最强大的查询）

bash 复制代码 
// 完整 bool 查询
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [    // 必须匹配，贡献得分
        {"match": {"title": "elasticsearch"}},
        {"match": {"content": "tutorial"}}
      ],
      "filter": [  // 必须匹配，不贡献得分
        {"term": {"status": "active"}},
        {"range": {"price": {"gte": 100}}}
      ],
      "should": [  // 应该匹配（影响得分）
        {"match": {"tags": "beginner"}},
        {"match": {"tags": "advanced"}}
      ],
      "must_not": [  // 必须不匹配
        {"term": {"category": "deprecated"}}
      ],
      "minimum_should_match": 1,  // 至少满足的should数
      "boost": 1.0
    }
  }
}

// 嵌套 bool 查询
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {"title": "search"}},
        {
          "bool": {
            "should": [
              {"match": {"content": "elasticsearch"}},
              {"match": {"content": "lucene"}}
            ],
            "minimum_should_match": 1
          }
        }
      ]
    }
  }
}

4.2 boosting 查询

bash 复制代码 
// 降低某些文档的得分
{
  "query": {
    "boosting": {
      "positive": {
        "match": {"title": "elasticsearch"}
      },
      "negative": {
        "match": {"tags": "outdated"}
      },
      "negative_boost": 0.2  // 负匹配的权重
    }
  }
}

4.3 constant_score 查询

bash 复制代码 
// 固定分数查询
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "term": {"status": "active"}
      },
      "boost": 1.2
    }
  }
}

4.4 dis_max 查询

bash 复制代码 
// 取多个查询中的最高分
{
  "query": {
    "dis_max": {
      "queries": [
        {"match": {"title": "elasticsearch"}},
        {"match": {"content": "elasticsearch"}},
        {"match": {"description": "elasticsearch"}}
      ],
      "tie_breaker": 0.3  // 其他查询的权重
    }
  }
}

4.5 function_score 查询

bash 复制代码 
// 自定义评分函数
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {"match": {"title": "elasticsearch"}},
      "functions": [
        {
          "filter": {"term": {"tags": "popular"}},
          "weight": 2  // 权重函数
        },
        {
          "field_value_factor": {  // 字段值因子
            "field": "votes",
            "factor": 1.2,
            "modifier": "sqrt",  // sqrt, log, log1p, log2p, ln, ln1p, ln2p, reciprocal
            "missing": 1
          }
        },
        {
          "random_score": {  // 随机分数
            "seed": 42,
            "field": "_seq_no"
          }
        },
        {
          "script_score": {  // 脚本评分
            "script": {
              "source": "Math.log(2 + doc['views'].value)"
            }
          }
        },
        {
          "gauss": {  // 高斯衰减
            "create_date": {
              "origin": "2024-01-01",
              "scale": "30d",
              "offset": "7d",
              "decay": 0.5
            }
          }
        },
        {
          "exp": {  // 指数衰减
            "location": {
              "origin": "11, 12",
              "scale": "2km",
              "offset": "0km",
              "decay": 0.33
            }
          }
        },
        {
          "linear": {  // 线性衰减
            "price": {
              "origin": 100,
              "scale": 50,
              "offset": 10,
              "decay": 0.2
            }
          }
        }
      ],
      "score_mode": "multiply",  // 分数组合方式：multiply, sum, avg, first, max, min
      "boost_mode": "multiply",  // 与原查询分数组合方式
      "max_boost": 3.0,          // 最大提升值
      "min_score": 1.0           // 最小分数阈值
    }
  }
}

五、连接查询（Joining Queries）

5.1 nested 查询

bash 复制代码 
// 定义nested字段映射
PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "comments": {
        "type": "nested",
        "properties": {
          "author": {"type": "keyword"},
          "text": {"type": "text"},
          "votes": {"type": "integer"}
        }
      }
    }
  }
}

// nested查询
{
  "query": {
    "nested": {
      "path": "comments",
      "query": {
        "bool": {
          "must": [
            {"match": {"comments.author": "john"}},
            {"range": {"comments.votes": {"gte": 3}}}
          ]
        }
      },
      "score_mode": "avg",  // avg, sum, min, max, none
      "inner_hits": {       // 返回匹配的内部文档
        "size": 5,
        "name": "relevant_comments"
      }
    }
  }
}

5.2 has_child 查询

bash 复制代码 
// 子文档查询
{
  "query": {
    "has_child": {
      "type": "comment",
      "query": {
        "match": {"text": "excellent"}
      },
      "score_mode": "max",
      "min_children": 1,
      "max_children": 10
    }
  }
}

5.3 has_parent 查询

bash 复制代码 
// 父文档查询
{
  "query": {
    "has_parent": {
      "parent_type": "blog",
      "query": {
        "term": {"category": "technology"}
      },
      "score": false
    }
  }
}

5.4 parent_id 查询

bash 复制代码 
// 根据父ID查询子文档
{
  "query": {
    "parent_id": {
      "type": "comment",
      "id": "blog123"
    }
  }
}

六、地理查询（Geo Queries）

6.1 geo_distance 查询

bash 复制代码 
// 距离查询
{
  "query": {
    "geo_distance": {
      "distance": "10km",
      "distance_type": "arc",  // 或 plane
      "location": {
        "lat": 40.73,
        "lon": -74.1
      },
      "validation_method": "STRICT"
    }
  }
}

6.2 geo_bounding_box 查询

bash 复制代码 
// 边界框查询
{
  "query": {
    "geo_bounding_box": {
      "location": {
        "top_left": {
          "lat": 40.8,
          "lon": -74.0
        },
        "bottom_right": {
          "lat": 40.7,
          "lon": -73.0
        }
      },
      "type": "indexed"  // 或 memory
    }
  }
}

// 另一种格式
{
  "geo_bounding_box": {
    "location": {
      "top": 40.8,
      "left": -74.0,
      "bottom": 40.7,
      "right": -73.0
    }
  }
}

6.3 geo_polygon 查询

bash 复制代码 
// 多边形查询
{
  "query": {
    "geo_polygon": {
      "location": {
        "points": [
          {"lat": 40, "lon": -70},
          {"lat": 30, "lon": -80},
          {"lat": 20, "lon": -90}
        ]
      }
    }
  }
}

6.4 geo_shape 查询

bash 复制代码 
// 复杂形状查询
{
  "query": {
    "geo_shape": {
      "location": {
        "shape": {
          "type": "envelope",
          "coordinates": [[-45, 45], [45, -45]]
        },
        "relation": "within"  // within, intersects, disjoint
      }
    }
  }
}

七、特殊查询（Specialized Queries）

7.1 more_like_this 查询

bash 复制代码 
// 相似文档查询
{
  "query": {
    "more_like_this": {
      "fields": ["title", "content"],
      "like": [
        {"_id": "123"},
        {"_index": "other_index", "_id": "456"},
        "sample text content"
      ],
      "unlike": [
        {"_id": "789"}  // 排除的文档
      ],
      "min_term_freq": 1,
      "max_query_terms": 25,
      "min_doc_freq": 2,
      "max_doc_freq": 100,
      "min_word_length": 0,
      "max_word_length": 0,
      "stop_words": ["the", "a", "an"],
      "analyzer": "standard",
      "minimum_should_match": "30%",
      "boost_terms": 1.0,
      "include": true,  // 是否包含like文档本身
      "fail_on_unsupported_field": true
    }
  }
}

7.2 script 查询

bash 复制代码 
// 脚本查询
{
  "query": {
    "script": {
      "script": {
        "source": "doc['price'].value > params.threshold",
        "params": {
          "threshold": 100
        }
      },
      "boost": 1.0
    }
  }
}

// 复杂脚本查询
{
  "query": {
    "script": {
      "script": {
        "source": """
          if (doc.containsKey('views') && doc['views'].value > 0) {
            double score = Math.log1p(doc['views'].value);
            if (doc.containsKey('likes')) {
              score += doc['likes'].value * 0.1;
            }
            return score > params.min_score;
          }
          return false;
        """,
        "params": {
          "min_score": 5.0
        }
      }
    }
  }
}

7.3 percolate 查询

bash 复制代码 
// 逆向搜索（存储查询，匹配文档）
// 1. 创建percolator字段映射
PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "query": {
        "type": "percolator"
      },
      "title": {
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

// 2. 存储查询
PUT /my_index/_doc/1
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "elasticsearch"
    }
  }
}

// 3. percolate查询（找出匹配的存储查询）
GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "percolate": {
      "field": "query",
      "document": {
        "title": "Learning elasticsearch tutorial"
      }
    }
  }
}

7.4 wrapper 查询

bash 复制代码 
// 包装已序列化的查询
{
  "query": {
    "wrapper": {
      "query": "eyJ0ZXJtIjogeyJzdGF0dXMiOiAiYWN0aXZlIn19"
    }
  }
}

7.5 pinned 查询

bash 复制代码 
// 固定某些文档在结果顶部
{
  "query": {
    "pinned": {
      "ids": ["1", "2", "3"],
      "organic": {
        "match_all": {}
      }
    }
  }
}

八、跨度查询（Span Queries）

8.1 span_term 查询

bash 复制代码 
{
  "query": {
    "span_term": {"user": "kimchy"}
  }
}

8.2 span_multi 查询

bash 复制代码 
{
  "query": {
    "span_multi": {
      "match": {
        "prefix": {"user": {"value": "ki"}}
      }
    }
  }
}

8.3 span_first 查询

bash 复制代码 
{
  "query": {
    "span_first": {
      "match": {
        "span_term": {"user": "kimchy"}
      },
      "end": 3  // 在前3个词项中匹配
    }
  }
}

8.4 span_near 查询

bash 复制代码 
{
  "query": {
    "span_near": {
      "clauses": [
        {"span_term": {"field": "value1"}},
        {"span_term": {"field": "value2"}},
        {"span_term": {"field": "value3"}}
      ],
      "slop": 12,   // 最大间隔
      "in_order": false
    }
  }
}

8.5 span_or 查询

bash 复制代码 
{
  "query": {
    "span_or": {
      "clauses": [
        {"span_term": {"field": "value1"}},
        {"span_term": {"field": "value2"}}
      ]
    }
  }
}

8.6 span_not 查询

bash 复制代码 
{
  "query": {
    "span_not": {
      "include": {
        "span_term": {"field": "value1"}
      },
      "exclude": {
        "span_term": {"field": "value2"}
      }
    }
  }
}

8.7 span_containing 查询

bash 复制代码 
{
  "query": {
    "span_containing": {
      "little": {
        "span_term": {"field": "foo"}
      },
      "big": {
        "span_near": {
          "clauses": [
            {"span_term": {"field": "bar"}},
            {"span_term": {"field": "baz"}}
          ],
          "slop": 5
        }
      }
    }
  }
}

8.8 span_within 查询

bash 复制代码 
{
  "query": {
    "span_within": {
      "little": {
        "span_term": {"field": "foo"}
      },
      "big": {
        "span_near": {
          "clauses": [
            {"span_term": {"field": "bar"}},
            {"span_term": {"field": "baz"}}
          ],
          "slop": 5
        }
      }
    }
  }
}

九、实用查询模板

9.1 电商搜索查询

bash 复制代码 
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "multi_match": {
            "query": "无线蓝牙耳机",
            "fields": ["title^3", "description^2", "category"],
            "type": "best_fields",
            "minimum_should_match": "50%"
          }
        }
      ],
      "filter": [
        {
          "term": {"status": "active"}
        },
        {
          "range": {
            "price": {
              "gte": 50,
              "lte": 500
            }
          }
        },
        {
          "terms": {"brand": ["sony", "bose", "sennheiser"]}
        },
        {
          "range": {
            "stock": {
              "gt": 0
            }
          }
        },
        {
          "exists": {"field": "rating"}
        }
      ],
      "should": [
        {
          "term": {"is_premium": {"value": true, "boost": 2}}
        },
        {
          "range": {
            "rating": {
              "gte": 4.5,
              "boost": 1.5
            }
          }
        },
        {
          "function_score": {
            "field_value_factor": {
              "field": "sales_count",
              "factor": 0.1,
              "modifier": "log1p"
            }
          }
        }
      ],
      "minimum_should_match": 1
    }
  },
  "sort": [
    {"_score": "desc"},
    {"rating": "desc"},
    {"sales_count": "desc"}
  ],
  "aggs": {
    "brands": {
      "terms": {"field": "brand", "size": 10}
    },
    "price_ranges": {
      "range": {
        "field": "price",
        "ranges": [
          {"to": 100},
          {"from": 100, "to": 300},
          {"from": 300, "to": 500},
          {"from": 500}
        ]
      }
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "title": {},
      "description": {}
    },
    "pre_tags": ["<em>"],
    "post_tags": ["</em>"]
  }
}

9.2 日志分析查询

bash 复制代码 
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "range": {
            "@timestamp": {
              "gte": "now-1h",
              "lte": "now"
            }
          }
        },
        {
          "bool": {
            "should": [
              {"term": {"level": "ERROR"}},
              {"term": {"level": "CRITICAL"}},
              {
                "bool": {
                  "must": [
                    {"term": {"level": "WARN"}},
                    {
                      "regexp": {
                        "message": ".*(timeout|error|fail).*"
                      }
                    }
                  ]
                }
              }
            ]
          }
        }
      ],
      "must_not": [
        {
          "terms": {
            "service": ["monitoring", "healthcheck"]
          }
        },
        {
          "wildcard": {
            "host": "test-*"
          }
        }
      ]
    }
  },
  "aggs": {
    "errors_by_service": {
      "terms": {
        "field": "service",
        "size": 20,
        "order": {"_count": "desc"}
      },
      "aggs": {
        "error_types": {
          "terms": {"field": "error_type"}
        },
        "latest_errors": {
          "top_hits": {
            "size": 3,
            "sort": [{"@timestamp": "desc"}],
            "_source": ["message", "@timestamp"]
          }
        }
      }
    },
    "errors_over_time": {
      "date_histogram": {
        "field": "@timestamp",
        "fixed_interval": "5m",
        "min_doc_count": 0
      }
    }
  },
  "size": 0
}

9.3 用户行为分析查询

bash 复制代码 
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "term": {"event_type": "purchase"}
        },
        {
          "range": {
            "event_time": {
              "gte": "2024-01-01",
              "lte": "2024-01-31"
            }
          }
        }
      ],
      "should": [
        {
          "terms": {"user_segment": ["vip", "premium"]}
        }
      ]
    }
  },
  "aggs": {
    "daily_sales": {
      "date_histogram": {
        "field": "event_time",
        "calendar_interval": "day",
        "format": "yyyy-MM-dd"
      },
      "aggs": {
        "total_revenue": {
          "sum": {"field": "amount"}
        },
        "avg_order_value": {
          "avg": {"field": "amount"}
        },
        "unique_customers": {
          "cardinality": {"field": "user_id"}
        },
        "top_products": {
          "terms": {"field": "product_id", "size": 5}
        }
      }
    },
    "user_segment_analysis": {
      "terms": {"field": "user_segment"},
      "aggs": {
        "total_revenue": {"sum": {"field": "amount"}},
        "avg_frequency": {
          "avg": {
            "script": "doc['purchase_count'].value"
          }
        }
      }
    }
  },
  "size": 0
}

十、查询性能优化

10.1 查询结构优化

bash 复制代码 
// 优化前：不必要的复杂查询
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {"title": "elasticsearch"}}
      ],
      "should": [
        {"match": {"content": "elasticsearch"}}
      ],
      "filter": [
        {"range": {"date": {"gte": "2024-01-01"}}}
      ]
    }
  }
}

// 优化后：简化查询结构

bash 复制代码 
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [  // 使用filter，不计算分数
        {"term": {"status": "active"}},
        {"range": {"date": {"gte": "2024-01-01"}}},
        {
          "bool": {
            "should": [
              {"match": {"title": "elasticsearch"}},
              {"match": {"content": "elasticsearch"}}
            ]
          }
        }
      ]
    }
  }
}

10.2 索引和分片策略

bash 复制代码 
// 合理的索引设置
PUT /my_index
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3,
    "number_of_replicas": 1,
    "refresh_interval": "30s",  // 降低刷新频率
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_analyzer": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "standard",
          "filter": ["lowercase", "stop", "stemmer"]
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {"type": "keyword"}  // 多字段类型
        },
        "analyzer": "my_analyzer"
      },
      "created_at": {
        "type": "date",
        "format": "strict_date_optional_time||epoch_millis"
      }
    }
  }
}

十一、查询调试技巧

11.1 使用 explain API

bash 复制代码 
GET /my_index/_explain/1
{
  "query": {
    "match": {"title": "elasticsearch"}
  }
}

11.2 使用 profile API

bash 复制代码 
GET /my_index/_search
{
  "profile": true,
  "query": {
    "match": {"title": "elasticsearch"}
  }
}

11.3 验证查询

bash 复制代码 
GET /my_index/_validate/query?explain
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {"title": "elasticsearch"}}
      ]
    }
  }
}

十二、总结

12.1 查询选择指南

场景 推荐查询类型
全文搜索 match, multi_match, query_string
精确匹配 term, terms, range
短语搜索 match_phrase, match_phrase_prefix
模糊搜索 fuzzy, wildcard, regexp
复杂逻辑 bool（结合 must/should/filter/must_not）
评分控制 function_score, constant_score
相似推荐 more_like_this
地理位置 geo_distance, geo_bounding_box
嵌套对象 nested

12.2 性能最佳实践

  1. 使用 filter 上下文：不计算评分的查询更快
  2. 避免深度分页：使用 search_after 代替 from/size
  3. 合理使用缓存：filter 查询会被缓存
  4. 优化索引结构：合适的 mapping 和 analyzer
  5. 减少返回字段：使用 _source 过滤
  6. 批量查询：使用 msearch 减少请求次数

12.3 常见陷阱

bash 复制代码 
// 错误示例：text字段使用term查询
{
  "query": {
    "term": {"title": "Elasticsearch"}  // 可能匹配不到，因为text字段会被分词
  }
}

// 正确做法：使用match或keyword子字段
{
  "query": {
    "match": {"title": "Elasticsearch"}
  }
  // 或
  "query": {
    "term": {"title.keyword": "Elasticsearch"}
  }
}
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