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先使用API,创建索引库,并且把数据从MySQL中查出来,传到ES上,参考(elasticsearch操作(API方式))
索引库(student)结构;
模糊查询,是指字段类型是“text”,参与分词的字段,如name、all字段;
格式:
GET /索引库名/_search
{
“query”: {
“match_all”: {}
}
}
可以看到,13条文档都查询出来了;
格式:
GET /索引库名/_search
{
“query”: {
“match”: {
“字段名”: “字段值”
}
}
}
查询结果:
格式:
GET /索引库名/_search
{
“query”: {
“multi_match”: {
“query”: “字段值”,
“fields”: [“字段名1”,“字段名2”]
}
}
}
查询结果:
精确查询,用于等值判断的文档,即查询的值等于文档中对应字段的值,有两种,分别是term、range;
格式:
GET /索引库/_search
{
“query”: {
“term”: {
“字段名”: {
“value”: “字段值”
}
}
}
}
查询结果:
格式:
GET /索引库名/_search
{
“query”: {
“range”: {
“字段名”: {
“gte”: 字段值≥,
“lt”: 字段值<
}
}
}
}
查询结果:
es提供了地理坐标数据类型(如geo_point),如果文档中有由经纬度组成的位置数据,可以针对文档中的经纬度坐标查询,有两种方式:
根据提供的两个位置,画出一个矩形,查询位置在这个矩形内的文档;
格式:
GET /索引库名/_search
{
“query”: {
“geo_bounding_box”:{
“location”:{
“top_left”:{
“lat”:左上角位置纬度,
“lon”:左上角位置经度
},
“bottom_right”:{
“lat”:右下角位置纬度,
“lon”:右下角位置经度
}
}
}
}
}
根据提供的一个位置,一个距离,以位置为圆心,距离为半径,查询该位置方圆范围的文档;
格式:
GET /索引库名/_search
{
“query”: {
“geo_distance”:{
“distance”:“距离”,
“location”:“纬度,经度”
}
}
}
距离可以可以写任意长度单位,如15km,15000m;
查询的每条文档都会有一个分值,这个分值是ES根据BM25公式计算得出的,查询结果会按照分值从高到低排序,我们可以根据文档中的条件,来手动调整该分值,使分值高的文档排在最前面;
比如,我们把ID为13的文档,手动修改分值,使其排在最前面;
格式:
GET /student/_search
{
“query”: {
“function_score”: {
“query”: {
“match_all”: {}
},
“functions”: [
{
“filter”: {
“term”: {
“id”: “13”
}
},
“weight”: 10
}
],
“boost_mode”: “multiply”
}
}
}
boost_mode常见的有multiply(乘),sum(加),replace(替换,即使用权重替换掉查询分值);
布尔查询也叫复合查询,指多条件的查询,该查询下有以下四个子查询,可根据实际需要添加:
如查询性别为“1”,job不在(2,4]区间内,id为11的文档,all字段可以为123456,DSL语句如下:
GET /student/_search
{
“query”: {
“bool”: {
“must”: [
{
“match”: {
“gender”: “1”
}
}
],
“must_not”: [
{
“range”: {
“job”: {
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[外链图片转存中…(img-QxFKgvkt-1712516484786)]
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