elasticsearch搜索引擎的常用方法

1、term和terms
term和terms等查询，不会对查询对字段进行分词处理，适合于date、num、id等确切数据进行搜索

如果需要查询keywords，则查询等keywords必须是查询字段中可以分出来的词，如果不是，则无法查询到数据。

例如：age字段包含的值为80后、90后。使用term查询，{"term":{"age":"80后"}} 这样是无法查询到age是"80后"的数据的，因为term不会对"80后"进行分词，而es中存储的age字段，会把"80后"分成“80”和“后”，没有“80后”，所以使用term无法查询到

term查询某一个关键词的数据：

# 查询content含有“学习”关键词的数据

GET index_1/_search

{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "term": {
          "content": "学习"
        }
      }
    }
  }
}

　　

terms查询某些关键词的数据：

# 查询content中含有“学习”和“生活”的数据

GET index_1/_search

{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "terms": {
          "content": [
            "学习",
            "生活"
          ]
        }
      }
    }
  }
}

　　

2、match
match的所有方法，都会对字段进行分词，所查询的字段数据只要包含分词后结果的一个，就会被查询到

例如：age的数据包含有80后、90后，使用 {"match":{"age":"80后"}} 查询，会把所有的数据都查询出来。

分析：match会把“80后”分词为“80”和“后”，而es也会讲age分词为“80“、“后”，“90”、“后”，所有数据都包含”后“，所以会被全部查找出来

match查找age是80后的字段：

GET index_1/_search

{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "match": {
          "age": "80后"
        }
      }
    }
  }
}

结果：
{
  "took": 4,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 6433,
    "max_score": 0,
    "hits": [
      {
        "_index": "index_1",
        "_type": "type_1",
        "_id": "1",
        "_score": 0,
        "_source": {
          "age": "70后"
          ...}
      },
      {
        "_index": "index_1",
        "_type": "type_1",
        "_id": "2",
        "_score": 0,
        "_source": {
          "age": "80后"
          ...}
      },
      {
        "_index": "index_1",
        "_type": "type_1",
        "_id": "2",
        "_score": 0,
        "_source": {
          "age": "90后"
          ...}
      }
    ]
  }
}

　　

match_phrase：短语匹配查询，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

例如：age的数据包含有80后、90后，使用 {"match_phrase":{"age":"80后"}} 查询，只会把age字段是“80后”的数据查询出来。

分析：match_phrase会把“80后”分词为“80”和“后”，而es也会讲age分词为“80“、“后”，“90”、“后”，查询的时候，只会查询“80”后面的分词是“后”的数据

match_phrase查找age是80后的字段：

GET index_1/_search

{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "match_phrase": {
          "age": "80后"
        }
      }
    }
  }
}

结果：
{
  "took": 4,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 6433,
    "max_score": 0,
    "hits": [
      {
        "_index": "index_1",
        "_type": "type_1",
        "_id": "1",
        "_score": 0,
        "_source": {
          "age": "80后"
          ...}
      },
      {
        "_index": "index_1",
        "_type": "type_1",
        "_id": "2",
        "_score": 0,
        "_source": {
          "age": "80后"
          ...}
      },
      {
        "_index": "index_1",
        "_type": "type_1",
        "_id": "2",
        "_score": 0,
        "_source": {
          "age": "80后"
          ...}
      }
    ]
  }
}

　　

multi_match：查询多个字段包含某个关键词的数据

# 查询content或education中含有"大学"的数据

GET index_1/_search

{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "multi_match": {
          "query": "大学",
          "fields": ["content", "education"]
        }
      }
    }
  }
}

　　

match_all：查询所有文档

GET index_1/_search

{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

　　

3、range

range范围查找，查找某一范围的所有数据

gt：大于

gte：大于等于

lt：小于

lte：小于等于

# 查询时间大于等于2019-08-10 10:08:29，小于等于2019-08-13 10:08:29的数据

GET index_4/_search

{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "range": {
          "date": {
            "gte": "2019-08-10 10:08:29",
            "lte": "2019-08-13 10:08:29"
          }
        }
      }
    }
  }
}

　　

4、sort

sort按照某些字段对数据进行排序，可以是一个字段，也可以是多个字段

desc：降序

asc：生序

# 查询数据按照时间的降序排列

GET index_1/_search

{
  "sort": [
    {
      "date": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ],
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

　　

5、_source

对于搜索的结果，只关注某些字段的值

# 查询所有的数据的name和age

GET index_1/_search

{
  "_source": ["name", "age"],
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

　　

6、from和size

from：从某个位置开始查询，最小为0，某些情况下可以为-1（下一篇说明）

size：查询长度

from+size不能大于10000，否则es会报错（下一篇解决）

# 查询前20条数据，并按照date的降序排列

GET index_1/_search

{
  "from": 0,
  "size": 20,
  "sort": [
    {
      "date": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ],
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

　　

7、fuzzy
模糊匹配

value：查询包含某关键字

boost：增加查询的权值，默认值是1.0，必须于value同用，涉及字段_score（es默认按照_score排序）

fuzziness：设置匹配的最小相似度，默认值0.5，对于字符串，取值0-1(包括0和1)；对于数值，取值可能大于1；对于日期取值为1d,1m等

prefix_length：公共前缀长度，默认为0

max_expansions：指定可被扩大到的最大词条数，默认为无限制

GET index_4/_search

{
  "query": {
   "fuzzy": {
     "type": {
       "value": "分期",
       "boost": 0.5
     }
   }
  }
}

　　

8、wildcard

通配符查询

*：匹配0或多个字符

?：匹配任意字符

注意：使用wildcard的字段类型需要是keyword，切不分词；尽量少用，效率较低

GET index_1/_search

{
  "query": {
    "wildcard": {
      "content": {
        "value": "*学习*"
      }
    }
  }
}

　采自于　https://blog.csdn.net/Misaki_root/article/details/101203647?spm=1001.2014.3001.5501