PUT /ad/phone/1
{
“name”:”phone 8″,
“price”: 6000,
“color”:”white”,
“ad”:”this is a white phone”,
“label”:[“white”,”nice”]
}
PUT /ad/phone/2
{
“name”:”xiaomi 8″,
“price”: 4000,
“color”:”red”,
“ad”:”this is a red phone”,
“label”:[“white”,”xiaomi”]
}
PUT /ad/phone/3
{
“name”:”huawei p30″,
“price”: 5000,
“color”:”white”,
“ad”:”this is a white phone”,
“label”:[“white”,”huawei”]
}
1. 获取所有 match_all查询,查询简单的匹配所有文档
GET /ad/phone/_search
{
“query”: {
“match_all”: {}
}
}
match_all匹配所有数据，返回的结果中元字段_score得分为1
2. 分页查询，从第二条开始，查两条（不要使用from，size进行深度分页，会有性能问题）
GET /ad/phone/_search
{
“query”: {
“match_all”: {}
},
“from”: 1,
“size”: 2
}
这种分页方式如果进行深度分页，比如到100页，每页十条数据，它会从每个分片都查询出100*10条数据，假设有五个分片，就是5000条数据，然后在内存中进行排序，然后返回拍过序之后的集合中的第1000-1010条数据
3. 指定查询出来的数据返回的字段
GET /ad/phone/_search
{
“query”: {
“match_all”: {}
},
“_source”: [“name”,”price”]
}
返回的数据中只返回name和price字段
4. ad字段中包含单词white
GET /ad/phone/_search
{
“query”: {
“match”: {
“ad”: “white”
}
}
}
返回的结果中元字段_score有评分，说明使用query会计算评分
5. ad字段中包含单词white，并按照价格升序排列
GET /ad/phone/_search
{
“query”: {
“match”: {
“ad”: “white”
}
},
“sort”: [
{
“price”: {
“order”: “asc”
}
}
]
}
6. 价格字段大于5000
GET /ad/phone/_search
{
“query”: {
“bool”: {
“filter”: {
“range”: {
“price”: {
“gt”: 5000
}
}
}
}
}
}
返回的结果中元字段_score字段等于0，没评分，说明使用filter不会计算评分
7. ad字段中包含单词white，价格字段大于5000
GET /ad/phone/_search
{
“query”: {
“bool”: {
“must”: [
{
“match”: {
“ad”: “white”
}
},
{
“match”: {
“ad”: “bule”
}
}
],
“filter”: {
“range”: {
“price”: {
“gt”: 5000
}
}
}
}
}
}
8. 查询name字段包含单词phone的文档的数量
GET /ad/phone/_count
{
“query”: {
“match”: {
“name”: “phone”
}
}
}
关键词详解
1. match_all查询
查询简单的匹配所有文档
GET /ad/phone/_search
{
“query”: {
“match_all”: {}
}
}
2. match查询
支持全文搜索和精确查询，取决于字段是否支持全文检索
全文检索：
GET /ad/phone/_search
{
“query”: {
“match”: {
“ad”: “a red”
}
}
}
全文检索会将查询的字符串先进行分词，a red会分成为a和red，然后在倒排索引中进行匹配，所以这条语句会将三条文档都查出来
精确查询：
GET /ad/phone/_search
{
“query”: {
“match”: {
“price”: “6000”
}
}
}
对于精确值的查询，可以使用 filter 语句来取代 query，因为 filter 将会被缓存
operator操作：
match 查询还可以接受 operator 操作符作为输入参数，默认情况下该操作符是 or 。我们可以将它修改成 and 让所有指定词项都必须匹配
GET /ad/phone/_search
{
“query”: {
“match”: {
“ad”: {
“query”: “a red”,
“operator”: “and”
}
}
}
}
精确度匹配：
match 查询支持 minimum_should_match 最小匹配参数， 可以指定必须匹配的词项数用来表示一个文档是否相关。我们可以将其设置为某个具体数字（指需要匹配倒排索引的词的数量），更常用的做法是将其设置为一个百分数，因为我们无法控制用户搜索时输入的单词数量
GET /ad/phone/_search
{
“query”: {
“match”: {
“ad”: {
“query”: “a red”,
“minimum_should_match”: “2”
}
}
}
}
只会返回匹配上a和red两个词的文档返回，如果minimum_should_match是1，则只要匹配上其中一个词，文档就会返回
3. multi_match查询
多字段查询，比如查询color和ad字段包含单词red的文档
GET /ad/phone/_search
{
“query”: {
“multi_match”: {
“query”: “red”,
“fields”: [“color”,”ad”]
}
}
}
4. range查询
范围查询，查询价格大于4000小于6000的文档
GET /ad/phone/_search
{
“query”: {
“range”: {
“price”: {
“gt”: 4000,
“lt”: 6000
}
}
}
}
范围查询操作符：gt （大于），gte（大于等于），lt（小于），lte（小于等于)；
5. term查询
精确值查询
查询price字段等于6000的文档
GET /ad/phone/_search
{
“query”: {
“term”: {
“price”: {
“value”: “6000”
}
}
}
}
查询name字段等于phone 8的文档
GET /ad/phone/_search
{
“query”: {
“term”: {
“name”: {
“value”: “phone 8”
}
}
}
}
返回值如下，没有查询到名称为phone 8的文档
{
“took”: 5,
“timed_out”: false,
“_shards”: {
“total”: 5,
“successful”: 5,
“skipped”: 0,
“failed”: 0
},
“hits”: {
“total”: 0,
“max_score”: null,
“hits”: []
}
}
为什么没有查到phone 8的这个文档那，这里需要介绍一下term的查询原理
term查询会去倒排索引中寻找确切的term,它并不会走分词器，只会去配倒排索引 ，而name字段的type类型是text，会进行分词，将phone 8 分为phone和8，我们使用term查询phone 8时倒排索引中没有phone 8，所以没有查询到匹配的文档
term查询与match查询的区别
term查询时，不会分词，直接匹配倒排索引
match查询时会进行分词，查询phone 8时，会先分词成phone和8，然后去匹配倒排索引，所以结果会将phone 8和xiaomi 8两个文档都查出来
还有一点需要注意，因为term查询不会走分词器，但是回去匹配倒排索引，所以查询的结构就跟分词器如何分词有关系，比如新增一个/ad/phone类型下的文档，name字段赋值为Oppo，这时使用term查询Oppo不会查询出文档，这时因为es默认是用的standard分词器，它在分词后会将单词转成小写输出，所以使用oppo查不出文档，使用小写oppo可以查出来
GET /ad/phone/_search
{
“query”: {
“term”: {
“name”: {
“value”: “Oppo” //改成oppo可以查出新添加的文档
}
}
}
}
这里说的并不是想让你了解standard分词器，而是要get到所有像term这类的查询结果跟选择的分词器有关系，了解选择的分词器分词方式有助于我们编写查询语句
6. terms查询
terms查询与term查询一样，但它允许你指定多值进行匹配，如果这个字段包含了指定值中的任何一个值，那么这个文档满足条件
GET /ad/phone/_search
{
“query”: {
“terms”: {
“ad”: [“red”,”blue”]
}
}
}
7. exists 查询和 missing 查询
用于查找那些指定字段中有值 (exists) 或无值 (missing) 的文档
指定name字段有值：
GET /ad/phone/_search
{
“query”: {
“bool”: {
“filter”: {
“exists”: {
“field”: “name”
}
}
}
}
}
指定name字段无值：
GET /ad/phone/_search
{
“query”: {
“bool”: {
“filter”: {
“missing”: {
“field”: “name”
}
}
}
}
}
8. match_phrase查询
短语查询，精确匹配，查询a red会匹配ad字段包含a red短语的，而不会进行分词查询，也不会查询出包含a 其他词 red这样的文档
GET /ad/phone/_search
{
“query”: {
“match_phrase”: {
“ad”: “a red”
}
}
}
9. scroll查询
类似于分页查询，不支持跳页查询，只能一页一页往下查询，scroll查询不是针对实时用户请求，而是针对处理大量数据，例如为了将一个索引的内容重新索引到具有不同配置的新索引中
POST /ad/phone/_search?scroll=1m
{
“query”: {
“match_all”: {}
},
“size”: 1,
“from”: 0
}
返回值包含一个 “_scroll_id”: “DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAAAAQFlV6T3VqY2NaVDBLRG5uZXdiZ0hFYUEAAAAAAAAAERZVek91amNjWlQwS0RubmV3YmdIRWFBAAAAAAAAABIWVXpPdWpjY1pUMEtEbm5ld2JnSEVhQQAAAAAAAAATFlV6T3VqY2NaVDBLRG5uZXdiZ0hFYUEAAAAAAAAAFBZVek91amNjWlQwS0RubmV3YmdIRWFB”
下次查询的时候使用_scroll_id就可以查询下一页的文档
POST /_search/scroll
{
“scroll” : “1m”,
“scroll_id” : “DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAAAAYFlV6T3VqY2NaVDBLRG5uZXdiZ0hFYUEAAAAAAAAAGRZVek91amNjWlQwS0RubmV3YmdIRWFBAAAAAAAAABYWVXpPdWpjY1pUMEtEbm5ld2JnSEVhQQAAAAAAAAAXFlV6T3VqY2NaVDBLRG5uZXdiZ0hFYUEAAAAAAAAAFRZVek91amNjWlQwS0RubmV3YmdIRWFB”
}
10. multi get查询
允许基于索引，类型（可选）和id（以及可能的路由）获取多个文档，如果某个文档获取失败则将错误信息包含在响应中
GET /ad/phone/_mget
{
“ids”: [“1″,”8”]
}
11. `bulk`批量操作
`bulk`批量操作可以在单次API调用中实现多个文档的`create`、`index`、`update`或`delete`。这可以大大提高索引速度
`bulk`请求体如下
{ action: { metadata }}
{ request body }
{ action: { metadata }}
{ request body }
…
**action**必须是以下几种：
| 行为 | 解释 |
| — | — |
| create | 当文档不存在时创建 |
| index | 创建新文档或替换已有文档 |
| update | 局部更新文档 |
| delete | 删除一个文档 |
在索引、创建、更新或删除时必须指定文档的`_index`、`_type`、`_id`这些元数据(`metadata`)
例：
PUT _bulk
{ “create” : { “_index” : “ad”, “_type” : “phone”, “_id” : “6” }}
{ “doc” : {“name” : “bulk”}}
{ “index” : { “_index” : “ad”, “_type” : “phone”, “_id” : “6” }}
{ “doc” : {“name” : “bulk”}}
{ “delete”:{ “_index” : “ad”, “_type” : “phone”, “_id” : “1”}}
{ “update”:{ “_index” : “ad”, “_type” : “phone”, “_id” : “3”}}
{ “doc” : {“name” : “huawei p20”}}
返回：
{
“took”: 137,
“errors”: true, //如果任意一个文档出错，这里返回true,
“items”: [ //items数组，它罗列了每一个请求的结果，结果的顺序与我们请求的顺序相同
{
//create这个文档已经存在，所以异常
“create”: {
“_index”: “ad”,
“_type”: “phone”,
“_id”: “6”,
“status”: 409,
“error”: {
“type”: “version_conflict_engine_exception”,
“reason”: “[phone][6]: version conflict, document already exists (current version [2])”,
“index_uuid”: “9F5FHqgISYOra_P09HReVQ”,
“shard”: “2”,
“index”: “ad”
}
}
},
{
//index这个文档已经存在，会覆盖
“index”: {
“_index”: “ad”,
“_type”: “phone”,
“_id”: “6”,
“_version”: 3,
“result”: “updated”,
“_shards”: {
“total”: 2,
“successful”: 1,
“failed”: 0
},
“_seq_no”: 6,
“_primary_term”: 5,
“status”: 200
}
},
{
//删除
“delete”: {
“_index”: “ad”,
“_type”: “phone”,
“_id”: “1”,
“_version”: 1,
“result”: “not_found”,
“_shards”: {
“total”: 2,
“successful”: 1,
“failed”: 0
},
“_seq_no”: 4,
“_primary_term”: 5,
“status”: 404
}
},
{
//修改
“update”: {
“_index”: “ad”,
“_type”: “phone”,
“_id”: “3”,
“_version”: 3,
“result”: “noop”,
“_shards”: {
“total”: 2,
“successful”: 1,
“failed”: 0
},
“status”: 200
}
}
]
}
`bulk`请求不是原子操作，它们不能实现事务。每个请求操作时分开的，所以每个请求的成功与否不干扰其它操作
12. `fuzzy`查询
模糊查询，`fuzzy` 查询会计算与关键词的拼写相似程度
GET /ad/phone/_search
{
“query”: {
“fuzzy”: {
“color”:{
“value”: “res”
, “fuzziness”: 2,
“prefix_length”: 1
}
}
}
}
参数设置：
`fuzziness`：最大编辑距离，默认为`AUTO`
`prefix_length`：不会“模糊化”的初始字符数。这有助于减少必须检查的术语数量，默认为`0`
`max_expansions`：`fuzzy`查询将扩展到 的最大术语数。默认为`50`，设置小，有助于优化查询
`transpositions`：是否支持模糊转置（`ab`→ `ba`），默认是`false`
13. `wildcard`查询
支持通配符的模糊查询，？匹配单个字符，*匹配任何字符
为了防止极其缓慢通配符查询，`*`或`?`通配符项不应该放在通配符的开始
GET /ad/phone/_search
{
“query”: {
“wildcard”: {
“color”: “r?d”
}
}
}
14.bool query
如上面的查询：就是查询 user匹配”zhao”且sex为”男”且（te个应该匹配“hi”和“elasticsearch”其中一个）并且age 不在 【10,20】这个区间的数据
简单的说就是几种must，filter，should，must_not 这几种查询的组合
• must:有相关性得分分析 类似and
• filter：无相关性得分分析 类似and
• should：有相关性得分，类似or
• must_not： 有相关性得分，类似not
get index/ _search
{
“query”: {
“bool” : {
“must” : {
“term” : { “user” : “zhao” }
},
“filter”: {
“term” : { “sex” : “男” }
},
“must_not” : {
“range” : {
“age” : { “gte” : 10, “lte” : 20 }
}
},
“should” : [
{ “term” : { “tag” : “hi” } },
{ “term” : { “tag” : “elasticsearch” } }
]
}
}
}