Elasticseach部分语法总结

索引

在Elasticsearch中，文档归属于一种类型(type),而这些类型存在于索引(index)中，我们可以画一些简单的对比图来类比传统关系型数据库

Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns

Elasticsearch -> Indices -> Types -> Documents -> Fields

Elasticsearch集群可以包含多个索引(indices)（数据库），每一个索引可以包含多个类型(types)（表），每一个类型包含多个文档(documents)（行），然后每个文档包含多个字段(Fields)（列）。

搜索

Match

例子：

GET /megacorp/employee/_search

    "query" : {

        "match" : {

            "last_name" : "Smith"

查询结果：

查询出字段last_name中包含 Smith的全部数据

过滤器(range filter)

GET /megacorp/employee/_search

    "query" : {

        "filtered" : {

            "filter" : {

                "range" : {

                    "age" : { "gt" : 30 } <1>

},

            "query" : {

                "match" : {

                    "last_name" : "smith" <2>

<1> 这部分查询属于区间过滤器(range filter),它用于查找所有年龄大于30岁的数据——gt为"greater than"的缩写。
<2> 这部分查询与之前的match语句(query)一致。

常用的过滤语句

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"  }}

`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" ]

`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

`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   }}

`match_all` 查询

使用match_all 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。

不像我们在《简单搜索》中介绍的字符查询，match查询不可以用类似"+usid:2 +tweet:search"这样的语句。它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：

    "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。