elasticsearch7常见查询（term、match、bool、filter）
一、精准查询term
term是代表完全匹配，即不进行分词器分析，文档中必须包含整个搜索的词汇
1、term单值
字段只有一个值时候，用term关键词查询
查询biz_id值为1909190023901225的记录
curl -XGET http://192.168.1.73:9200/xyerp/order/_search -H 'Content-Type: application/json' -d '
{
"query": {
"term": {
"biz_id": "1909190023901225"
}
}
}进一步优化查询，因为是精准查询，不需要查询进行评分计算，只希望对文档进行包括或排除的计算，所以我们会使用 constant_score 查询以非评分模式来执行 term 查询并以一作为统一评分。推荐如下查询
{
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"term" : {
"biz_id" : "1909190023901225"
}
}
}
}
}'2、terms多值
字段有一多个值时候，用terms关键词查询，后跟数组
{
"query":{
"terms":{
"biz_id":["1909190023901225"]
}
}
}'constant_score 以非评分模式查询，推荐如下查询
{
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"terms" : {
"biz_id" : ["1909190023901225","e1909190111365113"]
}
}
}
}
}'3、term多个字段
{
"query": [{
"term": {
"biz_id": "1909190023901225"
}
}, {
"term": {
"name": "zhangsan"
}
}]
}二、匹配查询match
match和term的区别是,match查询的时候,elasticsearch会根据你给定的字段提供合适的分析器,而term查询不会有分析器分析的过程，match查询相当于模糊匹配,只包含其中一部分关键词就行
1、match
进行full text search或者exact value(非string字段或not_analyzed的字段)，进行匹配
查询字段merchant_id为2501的值，并按时间倒序
{
"query": {
"match": {
"merchant_id": "2501"
}
},
"sort": [
{
"trade_finished_time": {
"order": "desc"
}
}
]
}'2、match_all
{ "match_all": {}} 匹配所有的， 当不给查询条件时，默认全查。
{
"query": {
"match_all": {}
}
}3、multi_match
同时对查询的关键词，多个字段同时进行匹配，即多个字段是AND的关系
{
"query":{
"multi_match":{
"query":"2501",
"fields":["merchant_id","_id"]
}
}
}同时field还支持更为丰富的查询
在在fields中，按brandName（品牌名）、sortName（分类名）、productName（商品名）productKeyword（商品关键字），搜索“牛仔 弹力”关键词，brandName源值、拼音值、关键字值都是100分，sortName源值、拼音值80分，productName源值60分，productKeyword值20分，分值由高到低优先级搜索
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "牛仔 弹力",
"fields": [
"brandName^100",
"brandName.brandName_pinyin^100",
"brandName.brandName_keyword^100",
"sortName^80",
"sortName.sortName_pinyin^80",
"productName^60",
"productKeyword^20"
],
"type": ,
"operator": "AND"
}
}
} 4、match_phrase
match_phrase查询分析文本，并从分析文本中创建短语查询。
类似 match 查询， match_phrase 查询首先将查询字符串解析成一个词项列表，然后对这些词项进行搜索，但只保留那些包含 全部 搜索词项，且 位置与搜索词项相同的文档
如下，查询 quick brown、quick brown fox、 brown fox可以查询到，quick fox 查询不到
{
"query": {
"match_phrase": {
"title": "quick brown fox"
}
}
} 如下， 查询 a,b，啊和b之间隔3个字符可以查询到，隔不是3个查询不到
{
"query":{
"match_phrase" :{
"query":"a,b",
"slop":3
}
}
}三、bool查询
bool查询包含四种操作符，分别是must,should,must_not,query。它们均是一种数组，数组里面是对应的判断条件
must： 必须匹配，与and等价。贡献算分
must_not：必须不匹配，与not等价，常过滤子句用，但不贡献算分
should： 选择性匹配，至少满足一条，与 OR 等价。贡献算分
filter： 过滤子句，必须匹配，但不贡献算分
{
"query" : {
"filtered" : {
"filter" : {
"bool" : {
"should" : [
{ "term" : {"merchant_id" : 100}},
{ "term" : {"pay_type" : "3"}}
],
"must_not" : {
"term" : {"trade_type" : "2"}
}
}
}
}
}
}'四、filter查询
过滤器，会查询对结果进行缓存，不会计算相关度，避免计算分值，执行速度非常快。
如下， 查询出status为active的状态
{
"query": {
"bool": {
"filter": {
"term": {
"status": "active"
}
}
}
}
}filter也常和range范围查询一起结合使用，range范围可供组合的选项
gt : 大于
lt : 小于
gte : 大于等于
lte :小于等于
如下，查询merchant_id值为2501下的交易数据
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"term": {
"merchant_id": "2501"
}
},
"filter": {
"range": {
"trade_finished_time": {
"from": "2019-09-01T00:00:00",
"to": "2019-09-30T23:59:59"
}
}
}
}
}
}如下查询，must下匹配，filter进行过滤，range定义范围
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"title": "Search"
}
},
{
"match": {
"content": "Elasticsearch"
}
}
],
"filter": [
{
"term": {
"status": "1"
}
},
{
"range": {
"publish_date": {
"gte": "2015-01-01"
}
}
}
]
}
}
} 五、常见查询场景
1、查询商户ID为3582，订单号为360102199003072618，按时间范围过滤，按下单时间倒序，每次查询100条
{
"query": {
"bool": {
"must": [{
"term": {
"merchant_id": "3582"
}
}, {
"term": {
"order_num": "360102199003072618"
}
}],
"filter": [{
"range": {
"order_time": {
"from": "2019-11-01T17:00:00+08:00",
"to": "2019-11-01T20:00:00+08:00"
}
}
}]
}
},
"size": 100,
"sort": [{
"order_time": "desc"
}]
}