ElasticSearch 学习笔记 - 8. 查询
1、概念
- 映射（Mapping）
描述数据在每个字段内如何存储 - 分析（Analysis）
全文是如何处理使之可以被搜索的 - 领域特定查询语言（Query DSL）
Elasticsearch 中强大灵活的查询语言
2、空搜索
GET /_search
{
"hits" : {
"total" : 14,
"hits" : [
{
"_index": "us",
"_type": "tweet",
"_id": "7",
"_score": 1,
"_source": {
"date": "2014-09-17",
"name": "John Smith",
"tweet": "The Query DSL is really powerful and flexible",
"user_id": 2
}
},
... 9 RESULTS REMOVED ...
],
"max_score" : 1
},
"took" : 4,
"_shards" : {
"failed" : 0,
"successful" : 10,
"total" : 10
},
"timed_out" : false
}hits
返回结果中最重要的部分是 hits ，它 包含 total 字段来表示匹配到的文档总数，并且一个 hits 数组包含所查询结果的前十个文档。
max_score 值是与查询所匹配文档的 _score 的最大值。
took
took 值告诉我们执行整个搜索请求耗费了多少毫秒。
shards
_shards 部分 告诉我们在查询中参与分片的总数，以及这些分片成功了多少个失败了多少个。正常情况下我们不希望分片失败，但是分片失败是可能发生的。如果我们遭遇到一种灾难级别的故障，在这个故障中丢失了相同分片的原始数据和副本，那么对这个分片将没有可用副本来对搜索请求作出响应。假若这样，Elasticsearch 将报告这个分片是失败的，但是会继续返回剩余分片的结果。
3、多索引，多类型
- /_search
在所有的索引中搜索所有的类型
- /gb/_search
在 gb 索引中搜索所有的类型
- /gb,us/_search
在 gb 和 us 索引中搜索所有的文档
- /g,u/_search
在任何以 g 或者 u 开头的索引中搜索所有的类型
- /gb/user/_search
在 gb 索引中搜索 user 类型
- /gb,us/user,tweet/_search
在 gb 和 us 索引中搜索 user 和 tweet 类型
- /_all/user,tweet/_search
在所有的索引中搜索 user 和 tweet 类型
4、分页
和 SQL 使用 LIMIT 关键字返回单个 page 结果的方法相同
Elasticsearch 接受 from 和 size 参数：
- size
显示应该返回的结果数量，默认是 10
- from
显示应该跳过的初始结果数量，默认是 0
GET /_search?size=5&from=5
5、请求体查询
空查询
GET /_search
{}
GET /index_2014*/type1,type2/_search
{}
GET /_search
{
"from": 30,
"size": 10
}查询表达式
GET /_search
{
"query": YOUR_QUERY_HERE
}举个例子，你可以使用 match 查询语句 来查询 tweet 字段中包含 elasticsearch 的 tweet：
GET /_search
{
"query": {
"match": {
"tweet": "elasticsearch"
}
}
}合并查询
{
"bool": {
"must": { "match": { "email": "business opportunity" }},
"should": [
{ "match": { "starred": true }},
{ "bool": {
"must": { "match": { "folder": "inbox" }},
"must_not": { "match": { "spam": true }}
}}
],
"minimum_should_match": 1
}
}最重要的查询
match_all查询
match_all 查询简单的 匹配所有文档。在没有指定查询方式时，它是默认的查询：
{ "match_all": {}}match 查询
高级别全文检索通常用于在全文本字段（如电子邮件正文）上运行全文检索。
他们了解如何分析被查询的字段，并在执行之前将每个字段的分析器（或search_analyzer）应用于查询字符串。
就是说查询之前会对查询的字符串先做分词处理
{ "match": { "tweet": "About Search" }}
match 的operator 操作。必须同时满足 centos 、升、级
GET website/_search
{
"query": {
"match": {
"title":{
"query":"centos升级",
"operator":"and"
}
}
}
}multi_match 查询
multi_match 查询可以在多个字段上执行相同的 match 查询：
{
"multi_match": {
"query": "full text search",
"fields": [ "title", "body" ]
}
}match_phrase查询（短语查询）
match_phrase查询会将查询内容分词，分词器可以自定义，文档中同时满足以下两个条件才会被检索到：
- 分词后所有词项都要出现在该字段中
- 字段中的词项顺序要一致
（1）、创建索引插入数据
PUT test
PUT test/hello/1
{ "content":"World Hello"}
PUT test/hello/2
{ "content":"Hello World"}
PUT test/hello/3
{ "content":"I just said hello world"}（2）、使用match_phrase查询”hello world”
GET test/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"content": "hello world"
}
}
}
上面后两个文档匹配，被检索出来；第1个文档的词序与被查询内容不一致，所以不匹配。
{
"took": 21,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 2,
"max_score": 0.5753642,
"hits": [
{
"_index": "test",
"_type": "hello",
"_id": "2",
"_score": 0.5753642,
"_source": {
"content": "Hello World"
}
},
{
"_index": "test",
"_type": "hello",
"_id": "3",
"_score": 0.5753642,
"_source": {
"content": "I just said hello world"
}
}
]
}
}range 查询
range 查询找出那些落在指定区间内的数字或者时间：
- gt 大于
- gte 大于等于
- lt 小于
- lte 小于等于
{
"range": {
"age": {
"gte": 20,
"lt": 30
}
}
}term 查询
term 查询被用于精确值 匹配，这些精确值可能是数字、时间、布尔或者那些 not_analyzed 的字符串：
term 查询对于输入的文本不分析 ，所以它将给定的值进行精确查询。
{ "term": { "age": 26 }}
{ "term": { "date": "2014-09-01" }}
{ "term": { "public": true }}
{ "term": { "tag": "full_text" }}terms 查询
terms 查询和 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：
{ "terms": { "tag": [ "search", "full_text", "nosql" ] }}exists 查询和 missing 查询
exists 查询和 missing 查询被用于查找那些指定字段中有值 (exists) 或无值 (missing) 的文档。
这与SQL中的 IS_NULL (missing) 和 NOT IS_NULL (exists) 在本质上具有共性：
{
"exists": {
"field": "title"
}
}组合查询
bool 查询来实现你的需求。这种查询将多查询组合在一起，接收一下的参数
- must
文档 必须 匹配这些条件才能被包含进来。 - must_not
文档 必须不匹配这些条件才能被包含进来。 - should
如果满足这些语句中的任意语句，将增加 _score ，否则，无任何影响。它们主要用于修正每个文档的相关性得分。 - filter
必须 匹配，但它以不评分、过滤模式来进行。这些语句对评分没有贡献，只是根据过滤标准来排除或包含文档。
下面的查询用于查找 title 字段匹配 how to make millions
并且不被标识为 spam 的文档。
那些被标识为 starred 或在2014之后的文档，将比另外那些文档拥有更高的排名。
如果 两者 都满足，那么它排名将更高：
{
"bool": {
"must": { "match": { "title": "how to make millions" }},
"must_not": { "match": { "tag": "spam" }},
"should": [
{ "match": { "tag": "starred" }},
{ "range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }}}
]
}
}增加filter查询
如果我们不想因为文档的时间而影响得分，可以用 filter 语句来重写前面的例子：
{
"bool": {
"must": { "match": { "title": "how to make millions" }},
"must_not": { "match": { "tag": "spam" }},
"should": [
{ "match": { "tag": "starred" }}
],
"filter": {
"range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }}
}
}
}验证查询
GET /gb/tweet/_validate/query
{
"query": {
"tweet" : {
"match" : "really powerful"
}
}
}
{
"valid" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"failed" : 0
}
}理解查询语句
GET /cars/transactions/_validate/query?explain
{
"query": {
"match": {
"make": "toyota"
}
}
}
{
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"valid": true,
"explanations": [
{
"index": "cars",
"valid": true,
"explanation": "+make:toyota #*:*"
}
]
} 相关推荐
另外一部分，则需要先做聚类、分类处理，将聚合出的分类结果存入ES集群的聚类索引中。数据处理层的聚合结果存入ES中的指定索引，同时将每个聚合主题相关的数据存入每个document下面的某个field下。