查询的JSON结构
普通查询
{
"query": { # 查询条件
"match_all": {} //匹配所有文档, 所有 _score 为1.0
# "match_all": {"boost": 1.2} # 改变 _score
# "match_none" {} # 不匹配任何文档
},
"_source": ["field1", "field2"] # 指定查询结果返回的字段, 不指定返回所有字段
"size": 10 # 返回10条结果, 默认10
"from": 10 # 从第10条(索引从0开始)开始返回, 默认0
"sort": { # 指定排序规则, 不指定按照相似度得分降序排序
"field": {"order": "desc"} # field字段降序排序
}
}
多条件查询
{
"query": {
"bool": { # 合并多个查询
"must": [ # field字段包含v1且包含v2
{"match": {"field": "v1"}},
{"match": {"field": "v2"}}
],
"should": [ # field字段包含v1或包含v2
{"match": {"field": "v1"}},
{"match": {"field": "v2"}}
],
"must_not": [ # field字段既不包含v1也不包含v2
{"match": {"field": "v1"}},
{"match": {"field": "v2"}}
],
"filter": [ # 过滤, 过滤中的条件不会影响文档得分且可以被缓存
{
"range": { # 范围查询, 支持 gt, gte, lt, lte
"field": { # field >= 20000 and field <= 30000
"gte": 20000,
"lte": 30000
}
}
},
{"term": {"field": "v1"}}, # field字段包含v1
]
}
}
}
全文查询
  • match 模糊匹配和短语或邻近查询
  • match_phrase 匹配精确短语或单词邻近匹配
  • match_phrase_prefix 对最后一个单词进行通配符搜索
  • multi_match 多字段查询
  • common 一个更专业的查询,它更多地优先考虑不常见的单词
  • query_string 支持紧凑的Lucene 查询字符串语法,允许您在单个查询字符串中指定AND | OR | NOT条件和多字段搜索。仅限专家用户。
  • simple_query_string 一种更简单,更健壮的query_string语法版本,适合直接向用户公开。
  • intervals 全文查询,允许对匹配术语的排序和接近度进行细粒度控制

body

query

match 模糊搜索

{
"query": {
"match": {
"field": "四个 图形" # field字段包含 "四个" 或 "图形"
}
}
} {
"query": {
"match": {
"field": { # field字段包含 "四个" 且包含 "图形"
"query": "四个 图形",
"operator": "and", # 支持 and 和 or 默认为 or
"zero_terms_query": "all", # "none" or "all", 当查询结果为空时, 展示所有文档
"cutoff_frequency": 0.001, # 将查询分解成两组,一组高频一组低频
"auto_generate_synonyms_phrase_query": False, # 近似词相关配置
}
}
}
}

match_phrase 短文本搜索

{
"query": {
"match": {
"field": { # field字段包含 "四个图形" 的文档(所匹配文本之间允许有标点但不能有字词)
"query": "四个 图形",
"zero_terms_query": "all", # "none" or "all", 当查询结果为空时, 展示所有文档
"analyzer": "my_analyzer", #
}
}
}
}

match_phrase_prefix 短文本搜索, 支持前缀匹配

比如 50 可以匹配到 500, 但中文下一个字就是一个词, 所以一般用不到

{
"query": {
"match": {
"field": { # 查询field字段包含以 50 开头的词的文档
"query": "50",
"max_expansions": 10, 最多向后匹配的字符数
}
}
}
}

multi_match 同时匹配多字段

点击查看官方文档

{
"query": {
"match": {
"query": "2018",
"fields": ["field1", "field2"],
# "fields": ["*_name"], # 支持使用通配符匹配字段
# "fields": ["field1 ^ 3", "field2"], # 使用 ^ 提升某个字段的重要性
}
}
}

es查询--请求body的更多相关文章

  1. .NetCore下ES查询驱动 PlainElastic .Net 升级官方驱动 Elasticsearch .Net

    1.背景 由于历史原因,笔者所在的公司原有的ES查询驱动采用的是 PlainElastic.Net, 经过询问原来是之前PlainElastic.Net在园子里文档较多,上手比较容易,所以最初作者选用 ...

  2. ES查询实例

    注:转载自https://www.cnblogs.com/yjf512/p/4897294.html 作者:叶剑锋 elasticsearch 查询(match和term) es中的查询请求有两种方式 ...

  3. ES查询区分大小写

    ES查询区分大小写 ES查询在默认的情况下是不区分大小写的,在5.0版本之后将string类型拆分成两种新的数据类型,text用于全文搜索(模糊搜索),keyword用于关键字搜索(精确搜索). 注意 ...

  4. mysql 处理查询请求过程

    需要搞清楚查询为什么会慢,就要搞清楚mysql处理查询请求的过程: 1.客户端发送SQL请求给服务器 2.服务器检查是否可以在查询缓存中命中该SQL   查询缓存对SQL性能的影响. 1.需要对缓存加 ...

  5. ElasticSearch 学习记录之ES查询添加排序字段和使用missing或existing字段查询

    ES添加排序 在默认的情况下,ES 是根据文档的得分score来进行文档额排序的.但是自己可以根据自己的针对一些字段进行排序.就像下面的查询脚本一样.下面的这个查询是根据productid这个值进行排 ...

  6. ES查询之刨根问底

    昨天有一个需求,就是想要根据某个网关url做过滤,获取其下面所有的上下文nginx日志:如果直接"query":"https://XXX/YYY/ZZZ"发现有 ...

  7. SQL Server 查询请求

    当SQL Server 引擎接收到用户发出的查询请求时,SQL Server执行优化器将查询请求(Request)和Task绑定,并为Task分配一个Workder,SQL Server申请操作系统的 ...

  8. Es查询工具使用

    Kibana按照索引过滤数据 1.创建索引模式 2.查询索引中的数据 Es查询不返回数据 创建索引的时候指定mapping mappings={ "mappings": { &qu ...

  9. 第2部分 Elasticsearch查询-请求体查询、排序

    一.请求体查询 请求体 search API, 之所以称之为请求体查询(Full-Body Search),因为大部分参数是通过http请求体而非查询字符串来传递的. 请求体查询:不仅可以处理自身的查 ...

随机推荐

  1. C++ //this 指针的使用 //1 解决名称冲突 //2 返回对象本身 用 *this

    1 //this 指针的使用 2 //1 解决名称冲突 3 //2 返回对象本身 用 *this 4 5 #include <iostream> 6 #include <string ...

  2. 字节跳动Android面试凉凉,挥泪整理面筋,你不看看吗?

    想在金九银十找工作的现在可以开始准备了,这边给大家分享一下面试会遇到的问题. 找工作还是需要大家不要担心,由于我们干这一行的接触人本来就不多,难免看到面试官会紧张,主要是因为怕面试官问的答不上来,答不 ...

  3. shell——sort、uniq、tr、cut和eval命令

    一.排序命令sort 以行位单位对文件内容进行排序,也可以根据不同的数据类型进行排序 格式:sort [选项] 参数 格式:cat file | sort 选项 1.2常用选项 选项说明 -f 忽略大 ...

  4. netty系列之:netty中的懒人编码解码器

    目录 简介 netty中的内置编码器 使用codec要注意的问题 netty内置的基本codec base64 bytes compression json marshalling protobuf ...

  5. 理解SpingAOP

    目录 什么是AOP? AOP术语 通知(Advice) 连接点(Join point) 切点(Pointcut) 连接点和切点的区别 切面(Aspect) 引入(Introduction) 织入(We ...

  6. 计算文件的MD5值和sha256值

    1.计算文件的MD5值. 1)linux系统计算 MD5值:md5sum+文件名 sha256值:sha256su+文件名 2)windows系统计算 MD5值:利用Notepad++工具计算 sha ...

  7. zookeeper同一台服务器创建伪集群

    下载zk wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.7.0/apache-zookeeper-3.7 ...

  8. vue路由history模式,nginx配置

    nginx配置内容 # For more information on configuration, see: # * Official English Documentation: http://n ...

  9. 虚拟机--第二章java内存区域与内存溢出异常--(抄书)

    这是本人阅读周志明老师的<深入理解Java虚拟机>第二版抄写的,有很多省略,不适合直接阅读,需要阅读请出门左转淘宝,右转京东,支持周老师(侵权请联系删除) 第二章java内存区域与内存溢出 ...

  10. 传统JIT和java9新特性AOT理解

    java慢的原因 1.  除了少量基本类型用栈存储外,所有对象都使用堆存储.堆的性能低于栈. 2.  很多强制类型转换(cast)或加查,耗用内存大.java运行时对类型检测,如果类型不正确会抛出Cl ...