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Elasticsearch结构化查询与过滤查询

作者：运维做开发 | 2024-06-23 20:50:25

踩

1、term查询

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"  }}
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POST http://127.0.0.1:9200/user/_search

{
    "query" : {
        "term" : {  
            "age" : 20
        }
    }
}
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返回的json

{
    "took": 2,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 2,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 2,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": 1.0,
        "hits": [
            {
                "_index": "user",
                "_type": "_doc",
                "_id": "CCbjHW0BImzcoITOwYQl",
                "_score": 1.0,
                "_source": {
                    "name": "赵六",
                    "age": 23,
                    "mail": "444@qq.com",
                    "hobby": "跑步、游泳"
                }
            },
            {
                "_index": "user",
                "_type": "_doc",
                "_id": "CibmHW0BImzcoITOjYQL",
                "_score": 1.0,
                "_source": {
                    "name": "胡八",
                    "age": 23,
                    "mail": "888@qq.com",
                    "hobby": "乒乓球、足球"
                }
            }
        ]
    }
}
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2、terms查询

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：
POST http://127.0.0.1:9200/user/_search

{
    "query" : {
        "terms" : {  
            "age" : [20,21]
        }
    }
}
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响应的json

{
    "took": 27,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 2,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 2,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": 1.0,
        "hits": [
            {
                "_index": "user",
                "_type": "_doc",
                "_id": "BSbjHW0BImzcoITOwYQl",
                "_score": 1.0,
                "_source": {
                    "name": "张三",
                    "age": 20,
                    "mail": "111@qq.com",
                    "hobby": "羽毛球、乒乓球、足球"
                }
            },
            {
                "_index": "user",
                "_type": "_doc",
                "_id": "BibjHW0BImzcoITOwYQl",
                "_score": 1.0,
                "_source": {
                    "name": "李四",
                    "age": 21,
                    "mail": "222@qq.com",
                    "hobby": "羽毛球、乒乓球、足球、篮球"
                }
            }
        ]
    }
}
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3、range查询

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
        }
    }
}
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范围操作符包含：
gt :: 大于
gte:: 大于等于
lt :: 小于
lte:: 小于等于

POST http://127.0.0.1:9200/user/_search
请求体：

{
    "query": {
        "range": {
            "age": {
                "gte": 20,
                "lte": 22
            }
        }
    }
}
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4、exists查询

exists 查询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
如下，查找age不为空的文档
POST http://127.0.0.1:9200/user/_search

{
    "query": {
        "exists": {
            "field": "age"
        }
    }
}
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5、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": {
    		 "hobby": "音乐"
    	}
    }
}
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响应的json

{
    "took": 58,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 2,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 2,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": 0.40618476,
        "hits": [
            {
                "_index": "user",
                "_type": "_doc",
                "_id": "CSbjHW0BImzcoITOwYQl",
                "_score": 0.40618476,
                "_source": {
                    "name": "孙七",
                    "age": 24,
                    "mail": "555@qq.com",
                    "hobby": "听音乐、看电影"
                }
            },
            {
                "_index": "user",
                "_type": "_doc",
                "_id": "BybjHW0BImzcoITOwYQl",
                "_score": 0.33081028,
                "_source": {
                    "name": "王五",
                    "age": 22,
                    "mail": "333@qq.com",
                    "hobby": "羽毛球、篮球、游泳、听音乐"
                }
            }
        ]
    }
}
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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"  }}
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6、bool查询

bool 查询可以用来合并多个条件查询结果的布尔逻辑，它包含以下操作符：

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查询条件或者一个查询条件的数组：

{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": {
        "match": {
          "name": "胡八"
        }
      },
      "must": {
        "term": {
          "age": 23
        }
      },
      
      "should": [
        {
          "match": {
            "hobby": "跑步"
          }
        }
      ]
    }
  }
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查询结果：

{
    "took": 9,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 2,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 1,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": 3.889535,
        "hits": [
            {
                "_index": "user",
                "_type": "_doc",
                "_id": "CCbjHW0BImzcoITOwYQl",
                "_score": 3.889535,
                "_source": {
                    "name": "赵六",
                    "age": 23,
                    "mail": "444@qq.com",
                    "hobby": "跑步、游泳"
                }
            }
        ]
    }
}
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7、过滤查询

{
    "query": {
        "bool": {
            "filter": {
                "term": {
                    "age": 20
                }
            }
        }
    }
}
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查询和过滤的对比

一条过滤语句会询问每个文档的字段值是否包含着特定值。
查询语句会询问每个文档的字段值与特定值的匹配程度如何。
一条查询语句会计算每个文档与查询语句的相关性，会给出一个相关性评分 _score，并且按照相关性对匹配到的文档进行排序。这种评分方式非常适用于一个没有完全配置结果的全文本搜索。
一个简单的文档列表，快速匹配运算并存入内存是十分方便的，每个文档仅需要1个字节。这些缓存的过滤结果集与后续请求的结合使用是非常高效的。
查询语句不仅要查找相匹配的文档，还需要计算每个文档的相关性，所以一般来说查询语句要比过滤语句更耗时，并且查询结果也不可缓存。

建议：

做精确匹配搜索时，最好用过滤语句，因为过滤语句可以缓存数据。

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