一、概念
1、概念
一个查询语句究竟具有什么样的行为和得到什么结果，主要取决于它到底是处Query还是Filter。两者有很大区别，我们来看下：
Query context 查询上下文 这种语句在执行时既要计算文档是否匹配，还要计算文档相对于其他文档的匹配度有多高，匹配度越高，_score 分数就越高
Filter context 过滤上下文 过滤上下文中的语句在执行时只关心文档是否和查询匹配，不会计算匹配度，也就是得分。
看下官方的例子
GET /_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "title": "Search" }},
{ "match": { "content": "Elasticsearch" }}
],
"filter": [
{ "term": { "status": "published" }},
{ "range": { "publish_date": { "gte": "2015-01-01" }}}
]
}
}
}
对上面的例子分析下：
query 参数表示整个语句是处于 query context 中
bool 和 match 语句被用在 query context 中，也就是说它们会计算每个文档的匹配度（_score)
filter 参数则表示这个子查询处于 filter context 中
filter 语句中的 term 和 range 语句用在 filter context 中，它们只起到过滤的作用，并不会计算文档的得分。
2、查询数据准备
1）创建索引
PUT student
{
"settings":{
"number_of_shards":1,
"number_of_replicas":1
},
"mappings":{
"properties":{
"name":{"type":"text"},
"address":{"type":"keyword"},
"age":{"type":"integer"},
"interests":{"type":"text"},
"birthday":{"type":"date"}
}
}
}
2）添加测试数据
POST /student/_doc/1
{
"name":"徐小小",
"address":"杭州",
"age":3,
"interests":"唱歌 画画 跳舞",
"birthday":"2017-06-19"
}
POST /student/_doc/2
{
"name":"刘德华",
"address":"香港",
"age":28,
"interests":"演戏 旅游",
"birthday":"1980-06-19"
}
POST /student/_doc/3
{
"name":"张小斐",
"address":"北京",
"age":28,
"interests":"小品 旅游",
"birthday":"1990-06-19"
}
POST /student/_doc/4
{
"name":"王小宝",
"address":"德州",
"age":63,
"interests":"演戏 小品 打牌",
"birthday":"1956-06-19"
}
POST /student/_doc/5
{
"name":"向华强",
"address":"香港",
"age":31,
"interests":"演戏 主持",
"birthday":"1958-06-19"
}
看是否成功
GET _cat/count/student?v
可以看出索引已经存在，并且下面有5条数据。
二、Query查询
1、match查询
match query: 知道分词器的存在，会对filed进行分词操作，然后再查询
match_all: 查询所有文档
multi_match: 可以指定多个字段
match_phrase: 短语匹配查询，ElasticSearch引擎首先分析（analyze）查询字符串，从分析后的文本中构建短语查询，这意味着必须匹配短语中的所有分词，
并且保证各个分词的相对位置不变
#1、 查询年龄为3的（命中：ID = 1)
GET student/_search
{
"query":{
"match":{"age": 3}
}
}
#2、查询兴趣里包含'演戏'的 （命中 ID = 2,5,4)
GET student/_search
{
"query":{
"match":{"interests": "演戏"}
}
}
#这里只要interests包含'演戏','演','戏'的都会命中
#3、查询索引所有文档 (命中 ID = 1,2,3,4,5)
GET student/_search
{
"query":{
"match_all": {}
}
}
#4、查询name和address包含'德' (命中 ID = 2)
GET student/_search
{
"query":{
"multi_match": {
"query": "德",
"fields":["name","address"]
}
}
}
#说明 这里文档ID为4的address为'德州'，应该也包含'德'，但却没有被命中，原因是我们索引结构中，address属性是一个keyword类型，它是需要完全匹配，而不是包含的关系。
#如果这里query为'德州'就可以命中2条数据。
#5、查询兴趣里包含'演员'的 （命中 无)
GET student/_search
{
"query":{
"match_phrase":{"interests": "演员"}
}
}
# 这里和match的区别是这里是真正包含'演员'，而不是只要满足其中一个字就会被模糊命中
重点 通过上面的例子有两点比较重要
1）、文档字段属性如果是一个keyword类型，那就需要完全匹配才能命中。好比这个字段值是12345，那么你不论是1234还是123456都不会命中。
2）、如果是match_phrase,那就是真正的包含关系。好比这个字段值是12345，那么你是1234就会命中，而123456不会命中。因为12345包含1234而不包含123456。
2、term查询和terms查询
term query: 会去倒排索引中寻找确切的term，它并不知道分词器的存在。这种查询适合keyword 、numeric、date。
term:查询某个字段为该关键词的文档（它是相等关系而不是包含关系）
terms:查询某个字段里含有多个关键词的文档
#1、查询地址等于'香港'的文档 （命中：ID = 2,5）
GET student/_search
{
"query":{
"term":{ "address":"香港"}
}
}
#如果仅检索'香'那是无法命中的，因为keyword需要完全匹配才能命中
#2、查询地址等于"香港"或"北京"的 (命中: ID =2,3,5)
GET student/_search
{
"query":{
"terms":{
"address":["香港","北京"]
}
}
}
3、控制查询返回的数量
#返回前两条数据 （命中: ID = 2,5)
GET student/_search
{
"from":0,
"size":2,
"query":{
"match":{"interests": "演戏"}
}
}
4、指定返回的字段
GET student/_search
{
"_source":["name","age"],
"query":{
"match":{"interests": "演戏"}
}
}
5、显示要的字段、去除不需要的字段、可以使用通配符*
GET student/_search
{
"query":{
"match_all": {}
},
"_source":{
"includes": "addr*",
"excludes": ["name","bir*"]
}
}
6、排序
GET student/_search
{
"query":{
"match_all": {}
},
"sort":[{
"age":{"order": "desc"}
}]
}
7、 范围查询
range: 实现范围查询
include_lower: 是否包含范围的左边界，默认是true
include_upper: 是否包含范围的右边界，默认是true
#1、查询生日的范围 （命中 ID = 2,4,5)
GET student/_search
{
"query": {
"range": {
"birthday": {
"from": "1950-01-11",
"to": "1990-01-11",
"include_lower": true,
"include_upper": false
}
}
}
}
#2、查询年纪18到28 （命中 ID = 2,3)
GET student/_search
{
"query": {
"range": {
"age": {
"from": 18,
"to": 28,
"include_lower": true,
"include_upper": true
}
}
}
}
8、wildcard查询
允许使用通配符* 和 ?来进行查询
* 代表0个或多个字符
? 代表任意一个字符
#1、查询姓名'徐'开头的 （命中 ID = 1)
GET student/_search
{
"query": {
"wildcard": {
"name": "徐*"
}
}
}
#查不到数据
GET student/_search
{
"query": {
"wildcard": {
"name": "徐小?"
}
}
}
#疑惑：按照正常我觉得这里是可以查到数据的，因为有个name为'徐小小'可以匹配，估计是因为是中文的原因，所以没有匹配到
9、fuzzy实现模糊查询
模糊查询可以在Match和 Multi-Match查询中使用以便解决拼写的错误，模糊度是基于Levenshteindistance计算与原单词的距离。使用如下：
（命中： ID = 2,5,4)
GET student/_search
{
"query": {
"fuzzy": {
"interests": {
"value": "演"
}
}
}
}
#疑惑 :如果我把'演'改成'演员'就查不到数据了
有关fuzzy描述可以参考一篇文章：Elasticsearch的误拼写时的fuzzy模糊搜索技术
10、高亮搜索结果
{
"query":{
"match":{
"interests": "演戏"
}
},
"highlight": {
"fields": {
"interests": {}
}
}
}
三、Filter查询
filter是不计算相关性的，同时可以cache。因此，filter速度要快于query。
#1、获取年龄为3的 （命中 ID = 1）
GET student/_search
{
"post_filter":{
"term":{"age": 3}
}
}
#2、查询年纪为3或者63的 （命中 ID = 1,4)
GET student/_search
{
"post_filter":{
"terms":{"age":[3,63]}
}
}