1.概述
Elasticsearch主要的查询语法包括URI查询和body查询，URI比较轻便快速，而body查询作为一种json的格式化查询，可以有许多限制条件。本文主要介绍结构化查询的query，filter，aggregate的使用，本文使用的ES版本为6.5.4，中文分词器使用的ik，安装和使用可以参考：
Elasticsearch 安装和使用
Elasticsearch中ik分词器的使用
在ES建立以下索引，并且导入数据
PUT /news
{
"aliases": {
"test.chixiao.news": {}
},
"mappings":{
"news": {
"dynamic": "false",
"properties": {
"id": {
"type": "integer"
},
"title": {
"analyzer": "ik_max_word",
"type": "text"
},
"summary": {
"analyzer": "ik_max_word",
"type": "text"
},
"author": {
"type": "keyword"
},
"publishTime": {
"type": "date"
},
"modifiedTime": {
"type": "date"
},
"createTime": {
"type": "date"
},
"docId": {
"type": "keyword"
},
"voteCount": {
"type": "integer"
},
"replyCount": {
"type": "integer"
}
}
}
},
"settings":{
"index": {
"refresh_interval": "1s",
"number_of_shards": 3,
"max_result_window": "10000000",
"mapper": {
"dynamic": "false"
},
"number_of_replicas": 1
},
"analysis": {
"normalizer": {
"lowercase": {
"type": "custom",
"char_filter": [],
"filter": [
"lowercase",
"asciifolding"
]
}
},
"analyzer": {
"1gram": {
"type": "custom",
"tokenizer": "ngram_tokenizer"
}
},
"tokenizer": {
"ngram_tokenizer": {
"type": "nGram",
"min_gram": "1",
"max_gram": "1",
"token_chars": [
"letter",
"digit"
]
}
}
}
}
}复制代码2.查询
2.1一个查询的例子
一个简单的查询例子如下，查询主要分为query和filter，这两种类型的查询结构都在query里面，剩下的sort标识排序，size和from用来翻页，_source用来指定召回document返回哪些字段。
GET /news/_search
{
"query": {"match_all": {}},
"sort": [
{
"publishTime": {
"order": "desc"
}
}
],
"size": 2,
"from": 0,
"_source": ["title", "id", "summary"]
}复制代码返回结果：
{
"took" : 7,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 3,
"successful" : 3,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : 204,
"max_score" : null,
"hits" : [
{
"_index" : "news",
"_type" : "news",
"_id" : "228",
"_score" : null,
"_source" : {
"summary" : "据陕西高院消息，6月11日上午，西安市中级人民法院二审公开开庭宣判了陕西省首例“套路贷”涉黑案件——韩某某等人非法放贷一案，法院驳回上诉，维持原判。西安市中级人",
"id" : 228,
"title" : "陕西首例套路贷涉黑案宣判:团伙对借款人喷辣椒水"
},
"sort" : [
1560245097000
]
},
{
"_index" : "news",
"_type" : "news",
"_id" : "214",
"_score" : null,
"_source" : {
"summary" : "网易娱乐6月11日报道6月11日，有八卦媒体曝光曹云金与妻子唐菀现身天津民政局办理了离婚手续。对此，网易娱乐向曹云金经纪人求证，得到了对方独家回应：“确实是离婚",
"id" : 214,
"title" : "曹云金承认已离婚:和平离婚 有人恶意中伤心思歹毒"
},
"sort" : [
1560244657000
]
}
]
}
}复制代码返回结果中took表示耗时，_shards表示分片信息，当前index有3个分片，并且3个分片都工作正常，hits表示命中的结果，total表示命中总数，max_score表示最大的分值，hits表示命中的具体document。
查询分为精确过滤（filter）和全文搜索（query）两种：精确过滤容易被缓存，因此它的执行速度非常快。
2.2 FIlter查询
- term
term 查找可以精确的找到符合条件的记录，其中的FIELD标识索引中的字段，VALUE表示需要查询的值。
{"term": {
"FIELD": {
"value": "VALUE"
}
}
}复制代码比如，查询source为中新经纬的新闻，那么可以这么使用：
GET /news/_search
{
"query": {"term": {
"source": {
"value": "中新经纬"
}
}}
}复制代码bool
当需要多个逻辑组合查询的时候，可以使用bool来组各逻辑。bool可以包含
{
"bool" : {
"must" : [],
"should" : [],
"must_not" : [],
}
}复制代码must：搜索的结果必须匹配，类似SQL的AND
must_not: 搜索的结果必须不匹配，类似SQL的NOT
should: 搜索的结果至少匹配到一个，类似SQL的OR
当我们需要查source为中新经纬，并且id为4或者75的新闻，可以这样使用，其中的minimun_should_match用来指定should内的条件需要匹配多少个，默认是0，0的情况下should内容只参与打分，不做倒排过滤
GET /news/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{"term": {
"source": {
"value": "中新经纬"
}
}}
],
"should": [
{"term": {
"id": {
"value": "4"
}
}},
{"term": {
"id": {
"value": "75"
}
}}
],
"minimum_should_match": 1
}}
}复制代码terms
对于上面查找多个精确值的情况，可以使用terms，比如查找id是4或者75的文章
GET /news/_search
{
"query": {"terms": {
"id": [
"4",
"75"
]
}}
}复制代码range
对于需要用到范围的查询，可以使用range，range和term作用的位置相同，比如查找id从1到10的文章，其中：
gt:>大于（greater than）lt:<小于（less than）gte:>=大于或等于（greater than or equal to）lte:<=小于或等于（less than or equal to）
GET /news/_search
{
"query": {"range": {
"id": {
"gte": 1,
"lte": 10
}
}}
}复制代码exists
es中可以使用exists来查找某个字段存在或者不存在的document，比如查找存在author字段的文档，也可以在bool内配合should和must_not使用，就可以实现不存在或者可能存在的查询。
GET /news/_search
{
"query": {
"exists": {"field": "author"}
}
}复制代码2.3.Query查询
和filter的精确匹配不一样，query可以进行一些字段的全文搜索和搜索结果打分，es中只有类型为text的字段才可以被分词，类型为keyword虽然也是字符串，但只能作为枚举，不能被分词，text的分词类型可以在创建索引的时候指定。
match
当我们想要搜某个字段的时候可以使用match，比如查找文章中出现体育的新闻
GET /news/_search
{
"query": {
"exists": {"field": "author"}
}
}复制代码在match中我们还可以指定分词器，比如指定分词器为ik_smart对输入的词尽量分大颗粒，此时召回的就是含有进口红酒的document，如果指定分词器为ik_max_word则分出的词颗粒会比较小，会召回包含口红和红酒的document
{
"match": {
"name": {
"query": "进口红酒",
"analyzer": "ik_smart"
}
}
}复制代码对于query的文本有可能分出好几个词，这个时候可以用and连接，表示多个词都命中才被召回，如果用or连接，则类似should可以控制，至少命中多少个词才被召回。比如搜索包含体育新闻内容的新闻，下面这个查询只要包含一个体育或者新闻的document都会被召回
GET /news/_search
{
"query": {
"match": {
"summary": {
"query": "体育新闻",
"operator": "or",
"minimum_should_match": 1
}
}
}
}复制代码multi_match
当需要搜索多个字段的时候，可以使用multi_match进行查询，比如在title或者summary中搜索含有新闻关键词的document
GET /news/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "新闻",
"fields": ["title", "summary"]
}
}
}复制代码2.4.组合查询
有了全文搜索和过滤的这些字段，配合bool就可以实现复杂的组合查询
GET /news/_search
{
"query": {"bool": {
"must": [
{"match": {
"summary": {
"boost": 1,
"query": "长安"
}
}
},
{
"term": {
"source": {
"value": "中新经纬",
"boost": 2
}
}
}
],
"filter": {"bool": {
"must":[
{"term":{
"id":75
}}
]
}}
}}
}复制代码上面请求bool中的must、must_not、should可以使用term，range、match。这些默认都是参与打分的，可以通过boost来控制打分的权重，如果不想要某些查询条件参与打分，可以在bool中添加filter，这个filter中的查询字段都不参与打分，而且查询的内容可以被缓存。
3.聚合
聚合的基本格式为：
GET /news/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"NAME": {
"AGG_TYPE": {}
}
}
}复制代码其中NAME表示当前聚合的名字，可以取任意合法的字符串，AGG_TYPE表示聚合的类型，常见的为分为多值聚合和单值聚合
3.1.一个聚合的例子
GET /news/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"sum_all": {
"sum": {
"field": "replyCount"
}
}
}
}复制代码上面的例子表示查询当前库里面的replayCount的和，返回结果：
{
"took" : 8,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 3,
"successful" : 3,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : 204,
"max_score" : 0.0,
"hits" : [ ]
},
"aggregations" : {
"sum_all" : {
"value" : 390011.0
}
}
}
复制代码返回结果中默认会包含命中的document，所以需要把size指定为0，结果中的sum_all为请求中指定的名字。
Elasticsearch中的聚合类型主要分为Metrics和Bucket
3.2.Metrics
metrics主要是一些单值的返回，像avg、max、min、sum、stats等这些计算。
max
比如计算index里面最多的点赞数是多少
GET /news/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"max_replay": {
"max": {
"field": "replyCount"
}
}
}
}复制代码stats
常用的一些统计信息，可以用stats，比如查看某个字段的，总数，最小值，最大值，平均值等，比如查看document中新闻回复量的基本情况
GET /news/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"cate": {
"stats": {
"field": "replyCount"
}
}
}
}
复制代码返回结果为:
{
"took" : 3,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 3,
"successful" : 3,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : 204,
"max_score" : 0.0,
"hits" : [ ]
},
"aggregations" : {
"cate" : {
"count" : 202,
"min" : 0.0,
"max" : 32534.0,
"avg" : 1930.7475247524753,
"sum" : 390011.0
}
}
}
复制代码3.3.Bucket
桶类似于sql里面的group by，使用Bucket会对内容进行分桶
terms
利用terms分桶之后，可以查看数据的分布，比如可以查看index中一共有多少个source，每个source有多少文章，size是用来指定返回最多的几个分类
GET /news/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"myterms": {
"terms": {
"field": "source",
"size": 100
}
}
}
}复制代码3.4.组合聚类
GET /news/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"myterms": {
"terms": {
"field": "source",
"size": 100
},
"aggs": {
"replay": {
"terms": {
"field": "replyCount",
"size": 10
}
},
"avg_price": {
"avg": {
"field": "voteCount"
}
}
}
}
}
}复制代码上面代码首先对source分桶，在每个souce类型里面在对replayCount进行分桶，并且计算每个source类里面的voteCount的平均值
返回的某一项结果如下
{
"key" : "中国新闻网",
"doc_count" : 16,
"avg_price" : {
"value" : 1195.0
},
"replay" : {
"doc_count_error_upper_bound" : 0,
"sum_other_doc_count" : 4,
"buckets" : [
{
"key" : 0,
"doc_count" : 3
},
{
"key" : 1,
"doc_count" : 1
},
{
"key" : 5,
"doc_count" : 1
},
{
"key" : 32,
"doc_count" : 1
},
{
"key" : 97,
"doc_count" : 1
},
{
"key" : 106,
"doc_count" : 1
},
{
"key" : 133,
"doc_count" : 1
},
{
"key" : 155,
"doc_count" : 1
},
{
"key" : 156,
"doc_count" : 1
},
{
"key" : 248,
"doc_count" : 1
}
]
}
}复制代码4.查询和聚和的组合
有了查询和聚合，我们就可以对查询的结果做聚合，比如我想查看summary中包含体育的新闻都是那些来源网站，就可以像下面这样查询
GET /news/_search
{
"size": 0,
"query": {"bool": {"must": [
{"match": {
"summary": "体育"
}}
]}},
"aggs": {
"cate": {
"terms": {
"field": "source"
}
}
}
}复制代码5.总结
Elasticsearch的查询语法比较复杂和多样，这里只例举了常见的一些查询和聚合，详细可以参考官方文档和权威指南，权威指南由于是中文，阅读比较方便，但是是2.x的内容，官方文档有对应版本的内容，内容比较新，建议阅读官方文档。
Elasticsearch权威指南（中文）
Elasticsearch6.5 官方文档（英文）