1、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(未经切词的文本数据类型):

{ "term": { "date":   "2017-07-01" }}
{ "term": { "title":    "内蒙古"  }}

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

{
  "query": {
    "term": {
      "title": "内蒙古"
    }
  }
}

2、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": {"title": [  "内蒙古",  "黑龙江"  ] }
}

完整的例子,所有文章标题是 内蒙古 或黑龙江的 的,

{
  "query": {
    "terms": {
      "title": [
        "内蒙古",
        "黑龙江"
      ]
    }
  }
}

3、range 过滤

range过滤允许我们按照指定范围查找一批数据:

{
    "range": {
      "pubTime": {
        "gt": "2017-06-25",
        "lt": "2017-07-01"
      }
    }
  }

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, 查询发表时间在2017-06-25和2017-07-01之间的数据

{
  "query": {
    "range": {
      "pubTime": {
        "gt": "2017-06-25",
        "lt": "2017-07-01"
      }
    }
  }
}

4、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。

5、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   }}
        ]
    }
}

6、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.

7、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:

{
  "query": {
    "match": {
      "content": "韩国 上海 北京"
    }
  }
}

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": 12}}
{ "match": { "pubTime":   "2017-07-01" }}
{ "match": { "title":    "韩国"  }}

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。

8、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:

{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "乌鲁木齐",
      "fields": [
        "title",
        "content"
      ]
    }
  }
}

查询文章标题和内容包含乌鲁木齐的数据

9、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,

{
    "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。

10、wildcards 查询

使用标准的shell通配符查询

以下查询能够匹配包含W1F 7HW和W2F 8HW的文档:

{
    "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": {
      "title": "乌鲁*"
    }
  }
}

11、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.*"
    }
  }
}

12、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": {
      "title": "屠杀"
    }
  }
}

13、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:
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "content": "端午 旅游 云南"
    }
  }
}

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。

match_phrase查询也可以写成类型为phrase的match查询:

{
  "query": {
    "match": {
      "content": {
        "query": "端午 旅游 云南",
        "type": "phrase"
      }
    }
  }
}

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