ElasticSearch的搜索相關(guān)操作

1、基本介紹

Elasticsearch 的查詢是基于 JSON 風(fēng)格的 DSL （Domain Specific Language）來實(shí)現(xiàn)的。

常見的查詢類型包括：

查詢所有：查詢出所有數(shù)據(jù)，一般測(cè)試用。例如：match_all
全文檢索（full text）查詢：利用分詞器對(duì)用戶輸入內(nèi)容分詞，然后去倒排索引庫中匹配。例如：match、multi_match
精確查詢：根據(jù)精確詞條值查找數(shù)據(jù)，一般查找不分詞的字段，例如keyword、數(shù)值、日期、boolean等類型字段。例如：ids、range、term
地理（geo）查詢：根據(jù)經(jīng)緯度查詢，經(jīng)緯度不分詞。例如：geo_distance、geo_bounding_box
復(fù)合（compound）查詢：復(fù)合查詢可以將上述各種查詢條件組合起來，合并查詢條件。例如：bool、function_score

下面查詢以以下數(shù)據(jù)為例：

#POST / shopping / _doc / 1001 
{
    "name": "zhangsan",
    "nickname": "zhangsan",
    "sex": "男",
    "age": 30
}

#POST / shopping / _doc / 1002 
{
    "name": "lisi",
    "nickname": "lisi",
    "sex": "男",
    "age": 20
}

#POST / shopping / _doc / 1003 
{
    "name": "wangwu",
    "nickname": "wangwu",
    "sex": "女",
    "age": 40
}

#POST / shopping / _doc / 1004 
{
    "name": "zhangsan1",
    "nickname": "zhangsan",
    "sex": "女",
    "age": 50
}

#POST / shopping / _doc / 1005 
{
    "name": "zhangsan2",
    "nickname": "zhangsan2",
    "sex": "女",
    "age": 30
}

2、查詢所有文檔數(shù)據(jù)（match_all）

查找所有文檔內(nèi)容，也可以這樣，向 ES 服務(wù)器發(fā) GET請(qǐng)求： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，附帶JSON請(qǐng)求體，如下：

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

# "query"：這里的 query 代表一個(gè)查詢對(duì)象，里面可以有不同的查詢屬性
# "match_all"：查詢類型，例如：match_all(代表查詢所有)， match，term ， range 等等
# {查詢條件}：查詢條件會(huì)根據(jù)類型的不同，寫法也有差異

響應(yīng)結(jié)果：

結(jié)果說明如下：

{
   "took【查詢花費(fèi)時(shí)間，單位毫秒】" : 1116,
   "timed_out【是否超時(shí)】" : false,
   "_shards【分片信息】" : {
     "total【總數(shù)】" : 1,
     "successful【成功】" : 1,
     "skipped【忽略】" : 0,
     "failed【失敗】" : 0
   },
   "hits【搜索命中結(jié)果】" : {
     "total"【搜索條件匹配的文檔總數(shù)】: {
       "value"【總命中計(jì)數(shù)的值】: 5,
       "relation"【計(jì)數(shù)規(guī)則】: "eq" # eq 表示計(jì)數(shù)準(zhǔn)確， gte 表示計(jì)數(shù)不準(zhǔn)確
     },
     "max_score【匹配度分值】" : 1.0,
     "hits【命中結(jié)果集合】" : [
       。。。
     }
   ]
   }
}

3、精準(zhǔn)查詢

3.1、單關(guān)鍵字單值精準(zhǔn)查詢（term）

term 查詢用于執(zhí)行精確匹配，精確查詢不會(huì)對(duì)查詢條件進(jìn)行分詞，它會(huì)查找指定字段中與查詢值完全匹配的文檔。在 Postman 中，向 ES 服務(wù)器發(fā) GET 請(qǐng)求：http://127.0.0.1:9200/shopping/_search

{
    "query": {
        "term": {
            "name": {
                "value": "zhangsan"
            }
        }
    }
}

查詢結(jié)果：

term 查詢不會(huì)分詞，如果此時(shí)查詢條件是 "zhang" 或者 "san"，此時(shí)就無法查出數(shù)據(jù)，因?yàn)闆]有 name 為 "zhang" 或 "san" 的數(shù)據(jù)。

（terms 只適合not anynized 即未做分詞的數(shù)據(jù)，映射類型為 text（即會(huì)自動(dòng)分詞）的數(shù)據(jù)可能會(huì)被分詞了，用精準(zhǔn)查詢反而可能查不出來。）

3.2、單關(guān)鍵字多值精準(zhǔn)查詢（terms）

terms 查詢和 term 查詢一樣，但它允許你指定一個(gè)字段對(duì)多個(gè)關(guān)鍵字值進(jìn)行匹配。如果該字段包含了多個(gè)關(guān)鍵字中的任何一個(gè)值，那么這個(gè)文檔滿足條件，類似于 mysql 的 in。

在 Postman 中，向 ES 服務(wù)器發(fā) GET 請(qǐng)求：http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，json 請(qǐng)求體如下：

{ "query": { "terms": { "name": ["zhangsan","lisi"] } }}

響應(yīng)結(jié)果：

4、分詞匹配查詢（模糊查詢）

4.1、單字段分詞匹配（match）

match 匹配類型查詢，會(huì)把查詢條件進(jìn)行分詞，然后進(jìn)行查詢，多個(gè)詞條之間是 or 的關(guān)系。

match查詢屬于高層查詢，會(huì)根據(jù)你查詢的字段的類型不一致，采用不同的查詢方式。

如果查詢的是日期或者數(shù)值的字段，他會(huì)自動(dòng)將你的字符串查詢內(nèi)容轉(zhuǎn)換成日期或者數(shù)值對(duì)待；
如果查詢的內(nèi)容是一個(gè)不能被分詞的字段(keyword)，match查詢不會(huì)對(duì)你的指定查詢關(guān)鍵字進(jìn)行分詞；
如果查詢的內(nèi)容是一個(gè)可以分詞的字段(text)，match會(huì)將你指定的查詢內(nèi)容根據(jù)一定的方式去分詞，然后去分詞庫中匹配指定的內(nèi)容。

總而言之：match查詢，實(shí)際底層就是多個(gè)term查詢，將多個(gè)term查詢的結(jié)果匯集到一起返回給你。

向 ES 服務(wù)器發(fā) GET 請(qǐng)求：http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，請(qǐng)求體為 json 格式，內(nèi)容如下：

{
  "query": {
    "match": {
      "name":"zhangsan"
    }
  }
}

響應(yīng)結(jié)果如下：

4.2、多字段分詞匹配查詢（multi_match）

multi_match 與 match 類似，不同的是multi_match針對(duì)多個(gè)field進(jìn)行檢索，多個(gè)field對(duì)應(yīng)一個(gè)查詢的關(guān)鍵字。多字段匹配查詢，實(shí)際上是 OR 的關(guān)系，即只要該文檔中有一個(gè)字段匹配到了關(guān)鍵字，就能被查詢出來。

向 ES 服務(wù)器發(fā) GET 請(qǐng)求：http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，請(qǐng)求為 json 格式，內(nèi)容如下：

{
   "query": {
     "multi_match": {
       "query": "zhangsan",
       "fields": ["name","nickname"]
     }
   }
}

響應(yīng)結(jié)果如下：

4.3、短語分詞匹配查詢（match_phrase）

match_phrase 查詢是一種用于匹配短語的查詢方式，它會(huì)將查詢字符串分解成單詞，然后按照順序匹配文檔中的單詞，只有目標(biāo)文檔需要包含分詞后的所有詞，且目標(biāo)文檔中單詞順序與查詢字符串中的單詞順序完全一致時(shí)才會(huì)匹配成功。

match_phrase 與match 都會(huì)進(jìn)行分詞，但不同的是，match查詢只需要匹配查詢中的一個(gè)或多個(gè)單詞即可，而且不需要考慮單詞的順序。例如，如果查詢是“quick brown fox”，match查詢將匹配包含“quick”、“brown”或“fox”的文檔，且不管它們的順序如何。相比之下，match_phrase查詢只會(huì)匹配包含完全短語“quick brown fox”的文檔。

在 Postman 中，向 ES 服務(wù)器發(fā) GET請(qǐng)求： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，附帶JSON體如下：

{
    "query":{
        "match":{
            "title" : "修改后"
        }
    }
}

響應(yīng)結(jié)果：

5、模糊查詢

ES 支持多種模糊查詢，包括Wildcard查詢、Fuzzy查詢、Regexp查詢和Match查詢（match 查詢實(shí)際上也是一種模糊查詢）。這些查詢可以用于執(zhí)行模糊匹配、拼寫糾錯(cuò)、范圍查詢等操作。

5.1、Wildcard 查詢（通配符）

Wildcard 查詢是一種基于通配符的查詢，它使用單個(gè)字符（?）代表一個(gè)字符，使用星號(hào)（*）代表零個(gè)或多個(gè)字符。Wildcard 查詢可用于對(duì)單個(gè)詞執(zhí)行模糊匹配，也可以用于對(duì)短語進(jìn)行模糊匹配。它可以在搜索中用于查找某些詞匯的變體或拼寫錯(cuò)誤的單詞。

例如，以下查詢將匹配包含任何以“elasti”開頭的文檔：

GET /my_index/_search

{
  "query": {
    "wildcard": {
      "title": "elasti*"
    }
  }
}

5.2、Fuzzy 查詢（相似單詞）

Fuzzy 查詢是一種模糊查詢，可以用于查詢包含與搜索字詞相似的字詞的文檔，它可以用于拼寫糾錯(cuò)等操作。

Fuzzy 查詢使用編輯距離算法計(jì)算文本之間的相似度，編輯距離是將一個(gè)術(shù)語轉(zhuǎn)換為另一個(gè)術(shù)語所需的一個(gè)字符更改的次數(shù)。這些更改可以包括：

更改字符（box → fox）
刪除字符（black → lack）
插入字符（sic → sick）
轉(zhuǎn)置兩個(gè)相鄰字符（act → cat）

為了找到相似的術(shù)語，fuzzy 在查詢時(shí)會(huì)在指定的編輯距離內(nèi)創(chuàng)建一組搜索詞的所有可能的變體或擴(kuò)展，然后再查詢并返回每個(gè)擴(kuò)展的完全匹配。

以下是一個(gè)使用 Fuzzy 查詢的示例：

GET /my_index/_search

{
  "query": {
    "fuzzy": {
      "title": {
        "value": "elasticsearch",
        "fuzziness": "AUTO"
      }
    }
  }
}

在上面的示例中，查詢將返回所有與 "elasticsearch" 相似的文檔。Fuzziness 參數(shù)可以指定編輯距離的最大值，它可以是一個(gè)整數(shù)，一般可不指定即為 "AUTO" 值，表示 Elasticsearch 將自動(dòng)根據(jù)術(shù)語的長度計(jì)算最佳的編輯距離值。

5.3、Regexp 查詢

Regexp 查詢是一種基于正則表達(dá)式的查詢，它可以用于在文本中查找匹配指定正則表達(dá)式的單詞或短語。Regexp 查詢非常靈活，但由于它需要對(duì)所有文檔進(jìn)行掃描，因此可能會(huì)影響性能。

以下是一個(gè)使用 Regexp 查詢的示例，在下面的示例中，查詢將匹配所有以 "elasticsearch" 開頭的單詞或短語的文檔。

GET /my_index/_search

{
  "query": {
    "regexp": {
      "title": "elasticsearch.*"
    }
  }
}

6、多條件查詢之must（相當(dāng)于and）

`bool`把各種其它查詢通過`must`（必須）、`must_not`（必須不）、`should`（應(yīng)該）的方式進(jìn)行組合。

假設(shè)想找出小米牌子，且價(jià)格為3999元的。（must相當(dāng)于數(shù)據(jù)庫的and），在 Postman 中，向 ES 服務(wù)器發(fā) GET請(qǐng)求： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，附帶JSON體如下：

{
    "query":{
        "bool":{
            "must":[{
                "match":{
                    "category":"小米"
                }
            },{
                "match":{
                    "price":3999.00
                }
            }]
        }
    }
}

7、多條件查詢之should（相當(dāng)于or）

假設(shè)想找出小米或華為的牌子。（should相當(dāng)于數(shù)據(jù)庫的||），在 Postman 中，向 ES 服務(wù)器發(fā) GET請(qǐng)求： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，附帶JSON體如下：

{
    "query":{
        "bool":{
            "should":[{
                "match":{
                    "category":"小米"
                }
            },{
                "match":{
                    "category":"華為"
                }
            }]
        },
        "filter":{
            "range":{
                "price":{
                    "gt":2000
                }
            }
        }
    }
}

8、范圍查詢（range）

range 查詢找出那些落在指定區(qū)間內(nèi)的數(shù)字或者時(shí)間。range 查詢?cè)试S以下字符：

假設(shè)想找出小米或華為的牌子，且價(jià)格大于2000元的手機(jī)。在 Postman 中，向 ES 服務(wù)器發(fā) GET請(qǐng)求： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，附帶JSON體如下：

{
    "query":{
        "bool":{
            "should":[{
                "match":{
                    "category":"小米"
                }
            },{
                "match":{
                    "category":"華為"
                }
            }],
            "filter":{
                "range":{
                    "price":{
                        "gt":2000
                    }
                }
            }
        }
    }
}

9、分頁查詢（from、size）

向 ES 服務(wù)器發(fā) GET請(qǐng)求： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，附帶JSON體如下：

{
    "query":{
        "match_all":{}
    },
    "from": 2,   //碼數(shù)索引，從0開始。如2，即表示從第3條開始，查詢size條
    "size":2
}

10、查詢排序（sort）

如果你想通過排序查出價(jià)格最高的手機(jī)，向 ES 服務(wù)器發(fā) GET請(qǐng)求： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，附帶JSON體如下：

{
    "query":{
        "match_all":{}
    },
    "sort":{
        "price":{
            "order":"desc"
        }
    }
}

11、高亮查詢（highlight）

在 Postman 中，向 ES 服務(wù)器發(fā) GET請(qǐng)求： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，附帶JSON體如下：

{
    "query":{
        "match_phrase":{
            "category" : "為"
        }
    },
    "highlight":{
        "fields":{
            "category":{}//<----高亮這字段
        }
    }
}

返回結(jié)果如下：

12、聚合查詢

聚合允許使用者對(duì) es 文檔進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，類似與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的 group by，當(dāng)然還有很多其他的聚合，例如取最大值、平均值等等。

12.1、取最大值（max）

在 Postman 中，向 ES 服務(wù)器發(fā) GET請(qǐng)求： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，附帶JSON體如下：

{
    "aggs": {
        "max_age": {
            "max": {
                "field": "age"
            }
        }
    },
    "size": 0
}

返回結(jié)果如下：

12.2、取最小值（min）

在 Postman 中，向 ES 服務(wù)器發(fā) GET請(qǐng)求： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，附帶JSON體如下：

{
    "aggs": {
        "min_age": {
            "min": {
                "field": "age"
            }
        }
    },
    "size": 0
}

返回結(jié)果如下：

12.3、對(duì)字段值求和（min）

在 Postman 中，向 ES 服務(wù)器發(fā) GET請(qǐng)求： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，附帶JSON體如下：

{
    "aggs": {
        "sum_age": {
            "sum": {
                "field": "age"
            }
        }
    },
    "size": 0
}

返回結(jié)果如下：

12.4、對(duì)字段值取平均值（avg）

在 Postman 中，向 ES 服務(wù)器發(fā) GET請(qǐng)求： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，附帶JSON體如下：

{
    "aggs": {
        "avg_age": {
            "avg": {
                "field": "age"
            }
        }
    },
    "size": 0
}

返回結(jié)果如下：

12.5、對(duì)字段去重后取數(shù)量（distinct）

在 Postman 中，向 ES 服務(wù)器發(fā) GET請(qǐng)求： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，附帶JSON體如下：

{
    "aggs": {
        "distinct_age": {
            "cardinality": {
                "field": "age"
            }
        }
    },
    "size": 0
}

返回結(jié)果如下：

12.6、State 聚合（包含count，max，min，avg 和 sum）

State 聚合會(huì)一次性返回指定字段的count，max，min，avg 和 sum五個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)。

在 Postman 中，向 ES 服務(wù)器發(fā) GET請(qǐng)求： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，附帶JSON體如下：

{
    "aggs": {
        "stats_age": {
            "stats": {
                "field": "age"
            }
        }
    },
    "size": 0
}

返回結(jié)果如下：

12.7、分組求數(shù)量（group by）

在 Postman 中，向 ES 服務(wù)器發(fā) GET請(qǐng)求： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，附帶JSON體如下：

在 terms 分組下再進(jìn)行聚合：

{
    "aggs": {
        "age_groupby": {
            "terms": {
                "field": "age"
            }
        }
    },
    "size": 0
}

返回結(jié)果如下：

posted @ 2024-03-27 20:26 wenxuehai 閱讀(383) 評(píng)論(0) 收藏舉報(bào)

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ElasticSearch的搜索相關(guān)操作

1、基本介紹

2、查詢所有文檔數(shù)據(jù)（match_all）

3、精準(zhǔn)查詢

3.1、單關(guān)鍵字單值精準(zhǔn)查詢（term）

3.2、單關(guān)鍵字多值精準(zhǔn)查詢（terms）

4、分詞匹配查詢（模糊查詢）

4.1、單字段分詞匹配（match）

4.2、多字段分詞匹配查詢（multi_match）

4.3、短語分詞匹配查詢（match_phrase）

5、模糊查詢

5.1、Wildcard 查詢（通配符）

5.2、Fuzzy 查詢（相似單詞）

5.3、Regexp 查詢

6、多條件查詢之must（相當(dāng)于and）

7、多條件查詢之should（相當(dāng)于or）

8、范圍查詢（range）

9、分頁查詢（from、size）

10、查詢排序（sort）

11、高亮查詢（highlight）

12、聚合查詢

12.1、取最大值（max）

12.2、取最小值（min）

12.3、對(duì)字段值求和（min）

12.4、對(duì)字段值取平均值（avg）

12.5、對(duì)字段去重后取數(shù)量（distinct）

12.6、State 聚合（包含count，max，min，avg 和 sum）

12.7、分組求數(shù)量（group by）

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ElasticSearch的搜索相關(guān)操作

1、基本介紹

2、查詢所有文檔數(shù)據(jù)（match_all）

3、精準(zhǔn)查詢

3.1、單關(guān)鍵字單值精準(zhǔn)查詢（term）

3.2、單關(guān)鍵字多值精準(zhǔn)查詢（terms）

4、分詞匹配查詢（模糊查詢）

4.1、單字段分詞匹配（match）

4.2、多字段分詞匹配查詢（multi_match）

4.3、短語分詞匹配查詢（match_phrase）

5、模糊查詢

5.1、Wildcard 查詢（通配符）

5.2、Fuzzy 查詢（相似單詞）

5.3、Regexp 查詢

6、多條件查詢之must（相當(dāng)于and）

7、多條件查詢之should（相當(dāng)于or）

8、范圍查詢（range）

9、分頁查詢（from、size）

10、查詢排序（sort）

11、高亮查詢（highlight）

12、聚合查詢

12.1、取最大值（max）

12.2、取最小值（min）

12.3、對(duì)字段值求和（min）

12.4、對(duì)字段值取平均值（avg）

12.5、對(duì)字段去重后取數(shù)量（distinct）

12.6、State 聚合（包含count，max，min，avg 和 sum）

12.7、分組求數(shù)量（group by）

公告

提升自己，才有選擇的能力和勇氣

1、基本介紹

2、查詢所有文檔數(shù)據(jù)（match_all）

3.1、單關(guān)鍵字單值精準(zhǔn)查詢（term）

4、分詞匹配查詢（模糊查詢）

4.2、多字段分詞匹配查詢（multi_match）

4.3、短語分詞匹配查詢（match_phrase）

5、模糊查詢

5.1、Wildcard 查詢（通配符）

5.2、Fuzzy 查詢（相似單詞）

5.3、Regexp 查詢

6、多條件查詢之must（相當(dāng)于and）

7、多條件查詢之should（相當(dāng)于or）

8、范圍查詢（range）

9、分頁查詢（from、size）

10、查詢排序（sort）

11、高亮查詢（highlight）

12、聚合查詢

12.1、取最大值（max）

12.2、取最小值（min）

12.3、對(duì)字段值求和（min）

12.4、對(duì)字段值取平均值（avg）

12.5、對(duì)字段去重后取數(shù)量（distinct）

12.6、State 聚合（包含count，max，min，avg 和 sum）

12.7、分組求數(shù)量（group by）