ElasticSearch各种查询关键字的区别（重要）

小灰灰 2023-07-18 14:08 69阅读 0赞

## ElasticSearch各种查询关键字的区别（重要）  ##

query 和  filter 的区别请看： [http://www.cnblogs.com/ghj1976/p/5292740.html][http_www.cnblogs.com_ghj1976_p_5292740.html]

# Filter DSL #

## term 过滤 ##

term主要用于精确匹配哪些值，比如数字，日期，布尔值或 not\_analyzed 的字符串(未经分析的文本数据类型)：

\{ "term": \{ "age":    26           \}\}   
\{ "term": \{ "date":   "2014-09-01" \}\}   
\{ "term": \{ "public": true         \}\}   
\{ "term": \{ "tag":    "full\_text"  \}\}

完整的例子， hostname 字段完全匹配成 saaap.wangpos.com 的数据：

\{   
  "query": \{   
    "term": \{   
      "hostname": "saaap.wangpos.com"   
    \}   
  \}   
\}

## terms 过滤 ##

terms 跟 term 有点类似，但 terms 允许指定多个匹配条件。 如果某个字段指定了多个值，那么文档需要一起去做匹配：

\{   
    "terms": \{   
        "tag": \[ "search", "full\_text", "nosql" \]   
        \}   
\}

完整的例子，所有http的状态是 302 、304 的， 由于ES中状态是数字类型的字段，所有这里我们可以直接这么写。：

\{   
  "query": \{   
    "terms": \{   
      "status": \[   
        304,   
        302   
      \]   
    \}   
  \}   
\}

## range 过滤 ##

range过滤允许我们按照指定范围查找一批数据：

\{   
    "range": \{   
        "age": \{   
            "gte":  20,   
            "lt":   30   
        \}   
    \}   
\}

范围操作符包含：

*  gt :: 大于
 *  gte:: 大于等于
 *  lt :: 小于
 *  lte:: 小于等于

一个完整的例子， 请求页面耗时大于1秒的数据，upstream\_response\_time 是 nginx 日志中的耗时，ES中是数字类型。

\{   
  "query": \{   
    "range": \{   
      "upstream\_response\_time": \{   
        "gt": 1   
      \}   
    \}   
  \}   
\}

## exists 和 missing 过滤 ##

exists 和 missing 过滤可以用于查找文档中是否包含指定字段或没有某个字段，类似于SQL语句中的IS\_NULL条件.

\{   
    "exists":   \{   
        "field":    "title"   
    \}   
\}

这两个过滤只是针对已经查出一批数据来，但是想区分出某个字段是否存在的时候使用。

## bool 过滤 ##

bool 过滤可以用来合并多个过滤条件查询结果的布尔逻辑，它包含一下操作符：

*  must :: 多个查询条件的完全匹配,相当于 and。
 *  must\_not :: 多个查询条件的相反匹配，相当于 not。
 *  should :: 至少有一个查询条件匹配, 相当于 or。

这些参数可以分别继承一个过滤条件或者一个过滤条件的数组：

\{   
    "bool": \{   
        "must":     \{ "term": \{ "folder": "inbox" \}\},   
        "must\_not": \{ "term": \{ "tag":    "spam"  \}\},   
        "should": \[   
                    \{ "term": \{ "starred": true   \}\},   
                    \{ "term": \{ "unread":  true   \}\}   
        \]   
    \}   
\}

# Query DSL #

## match\_all 查询 ##

可以查询到所有文档，是没有查询条件下的默认语句。

\{   
    "match\_all": \{\}   
\}

此查询常用于合并过滤条件。 比如说你需要检索所有的邮箱,所有的文档相关性都是相同的，所以得到的\_score为1.

## match 查询 ##

match查询是一个标准查询，不管你需要全文本查询还是精确查询基本上都要用到它。

如果你使用 match 查询一个全文本字段，它会在真正查询之前用分析器先分析match一下查询字符：

\{   
    "match": \{   
        "tweet": "About Search"   
    \}   
\}

如果用match下指定了一个确切值，在遇到数字，日期，布尔值或者not\_analyzed 的字符串时，它将为你搜索你给定的值：

\{ "match": \{ "age":    26           \}\}   
\{ "match": \{ "date":   "2014-09-01" \}\}   
\{ "match": \{ "public": true         \}\}   
\{ "match": \{ "tag":    "full\_text"  \}\}

提示： 做精确匹配搜索时，你最好用过滤语句，因为过滤语句可以缓存数据。

match查询只能就指定某个确切字段某个确切的值进行搜索，而你要做的就是为它指定正确的字段名以避免语法错误。

## multi\_match 查询 ##

multi\_match查询允许你做match查询的基础上同时搜索多个字段，在多个字段中同时查一个：

\{   
    "multi\_match": \{   
        "query":    "full text search",   
        "fields":   \[ "title", "body" \]   
    \}   
\}

## bool 查询 ##

bool 查询与 bool 过滤相似，用于合并多个查询子句。不同的是，bool 过滤可以直接给出是否匹配成功， 而bool 查询要计算每一个查询子句的 \_score （相关性分值）。

*  must:: 查询指定文档一定要被包含。
 *  must\_not:: 查询指定文档一定不要被包含。
 *  should:: 查询指定文档，有则可以为文档相关性加分。

以下查询将会找到 title 字段中包含 "how to make millions"，并且 "tag" 字段没有被标为 spam。 如果有标识为 "starred" 或者发布日期为2014年之前，那么这些匹配的文档将比同类网站等级高：

\{   
    "bool": \{   
        "must":     \{ "match": \{ "title": "how to make millions" \}\},   
        "must\_not": \{ "match": \{ "tag":   "spam" \}\},   
        "should": \[   
            \{ "match": \{ "tag": "starred" \}\},   
            \{ "range": \{ "date": \{ "gte": "2014-01-01" \}\}\}   
        \]   
    \}   
\}

提示： 如果bool 查询下没有must子句，那至少应该有一个should子句。但是 如果有must子句，那么没有should子句也可以进行查询。

上面内容来自： [http://es.xiaoleilu.com/054\_Query\_DSL/70\_Important\_clauses.html][http_es.xiaoleilu.com_054_Query_DSL_70_Important_clauses.html]

ElasticSearch 查询（match和term）   
[http://www.cnblogs.com/yjf512/p/4897294.html][http_www.cnblogs.com_yjf512_p_4897294.html]

## wildcards 查询 ##

使用标准的shell通配符查询

参考： [https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-wildcard-query.html][https_www.elastic.co_guide_en_elasticsearch_reference_current_query-dsl-wildcard-query.html]

以下查询能够匹配包含W1F 7HW和W2F 8HW的文档：

GET /my\_index/address/\_search   
\{   
    "query": \{   
        "wildcard": \{   
            "postcode": "W?F\*HW"   
        \}   
    \}   
\}

又比如下面查询 hostname 匹配下面shell通配符的：

\{   
  "query": \{   
    "wildcard": \{   
      "hostname": "wxopen\*"   
    \}   
  \}   
\}

## regexp 查询 ##

假设您只想匹配以W开头，紧跟着数字的邮政编码。使用regexp查询能够让你写下更复杂的模式：

GET /my\_index/address/\_search   
\{   
    "query": \{   
        "regexp": \{   
            "postcode": "W\[0-9\].+"   
        \}   
    \}   
\}

这个正则表达式的规定了词条需要以W开头，紧跟着一个0到9的数字，然后是一个或者多个其它字符。

下面例子是所有以 wxopen 开头的正则

\{   
  "query": \{   
    "regexp": \{   
      "hostname": "wxopen.\*"   
    \}   
  \}   
\}

参考： [https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-regexp-query.html][https_www.elastic.co_guide_en_elasticsearch_reference_current_query-dsl-regexp-query.html]

## prefix 查询 ##

以什么字符开头的，可以更简单地用 prefix，如下面的例子：

\{   
  "query": \{   
    "prefix": \{   
      "hostname": "wxopen"   
    \}   
  \}   
\}

参考 ： [https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-prefix-query.html][https_www.elastic.co_guide_en_elasticsearch_reference_current_query-dsl-prefix-query.html]

更多的查询命令，可以看： [https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/term-level-queries.html\#term-level-queries][https_www.elastic.co_guide_en_elasticsearch_reference_current_term-level-queries.html_term-level-queries]

## 短语匹配(Phrase Matching) ##

当你需要寻找邻近的几个单词时，你会使用match\_phrase查询：

GET /my_index/my_type/_search
    {
        "query": {
            "match_phrase": {
                "title": "quick brown fox"
            }
        }
    }

和match查询类似，match_phrase查询首先解析查询字符串来产生一个词条列表。然后会搜索所有的词条，
    但只保留含有了所有搜索词条的文档，并且词条的位置要邻接。一个针对短语quick fox的查询不会匹配
    我们的任何文档，因为没有文档含有邻接在一起的quick和box词条。

match\_phrase查询也可以写成类型为phrase的match查询：

"match": {
        "title": {
            "query": "quick brown fox",
            "type":  "phrase"
        }
    }

参考： http://blog.csdn.net/dm_vincent/article/details/41941659

[http_www.cnblogs.com_ghj1976_p_5292740.html]: http://www.cnblogs.com/ghj1976/p/5292740.html
[http_es.xiaoleilu.com_054_Query_DSL_70_Important_clauses.html]: http://es.xiaoleilu.com/054_Query_DSL/70_Important_clauses.html
[http_www.cnblogs.com_yjf512_p_4897294.html]: http://www.cnblogs.com/yjf512/p/4897294.html
[https_www.elastic.co_guide_en_elasticsearch_reference_current_query-dsl-wildcard-query.html]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-wildcard-query.html
[https_www.elastic.co_guide_en_elasticsearch_reference_current_query-dsl-regexp-query.html]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-regexp-query.html
[https_www.elastic.co_guide_en_elasticsearch_reference_current_query-dsl-prefix-query.html]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-prefix-query.html
[https_www.elastic.co_guide_en_elasticsearch_reference_current_term-level-queries.html_term-level-queries]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/term-level-queries.html#term-level-queries