ES QueryBuilder学习

总篇

ES使用Query DSL语言定义查询语句，查询语句分为两个类型：子查询语句、复合查询语句

子查询语句：查询特定字段的特定值，比如match查询、term查询、range查询

复合查询语句：可以组合多个子查询或复合查询语句，来实现特定的逻辑查询，比如 bool查询、dis_max查询、constant_score查询

ES查询语句分上面两种，查询语境也分两种，分别是查询（query context）、过滤（filter context）

查询：查询是用来回答“How well does this document match this query clause?”，就是会计算相关性，从而给出一个文档的匹配程度（_score）。

过滤：过滤是用来回答“does this document match this query clause?”，答案就只有Yes or No两种，就是要么匹配，要么不匹配。

查询语句的效果，要看查询语句是在query context中执行，还是在filter context中执行；

查询语句

查询语句有子查询和复合查询，从具体的查询语句实现上看，可以大体分为八类：

1. Match All Query ： 

2. Full text queries

3. term level queries

4. compound queries

5. joining queries

6. geo queries

7. specialized queries

8. span queries

Match All Query

最简单的查询语句，将匹配所有的文档，并给所有的文档赋_score为1.0

Full text queries

Match Query

match query 属于全文查询，全文查询的特点是，可以进行相似度查询，也可以进行精确值查询，参见解释：

https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/term-vs-full-text.html

match查询，按我理解，就是先判断是否对查询内容进行analysis，判断依据是存储时，这个field是否有analysis；如果不需要analysis，那么就转变成了term查询；如果需要analysis，那么就是analysis成多个词项，然后转成terms查询，将查询结果根据规则，进行评分；

https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/match-query.html

https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/match-multi-word.html

https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/_how_match_uses_bool.html

（根据上面2/3链接，match查询需要analysis时，是转成多个term查询，然后用bool查询组合，然后评分）

备注：

（1）match查询时，会先看查询的field，在存储时，是否被analysis：如果被analysis，那么查询前，会先对查询的内容进行analysis；否则，将查询的内容作为一个单一的词项，此时就是精确值查询；这就是全文索引，可以相似度查询，也可以精确值查询；

（2）match查询时，可以控制operator操作符，比如，查询“BROWN  DOG ”，默认操作符是“or”,就是包含BROWN  或 DOG 的，都会被搜索出来；而如果指定操作符是“and”，那么{"title": "The quick brown fox"}这个结果就不会被查询到，因为这个结果中，不包含dog；{"title": "The quick brown fox jumps over the quick dog"}这个可以查出来，虽然brown 和 dog不在一块；

（3）在备注2中，大眼一看，感觉很合适，但是，想想，如果一个查询内容，被分成了10个词项，那么，用or，匹配上10个中的任何一个，和用and，匹配上所有的10个，是不是感觉有点非黑即白的过于绝对感，match查询提供了minimum_should_match，可以控制至少匹配上多少个词项，更灵活一点。

（4）在备注3中，感觉是更好了一点，不过有个明显的问题，查询内容会被分解为多少个词项，是不确定的，因为每次我们查询的内容又不一样，每次都计算下会有多少词项？这里minimum_should_match支持百分数的表示方法，如，设置为75%，如果查询内容有四个词项，则至少匹配上三个，如果只有三个词项，75%会被es自动解析成66.6%，即三个词里至少匹配两个；

Match Phrase Query

match phrase query是短语查询，可以通过match query

term level queries

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.2/term-level-queries.html

term query

term query 属于过滤器查询，可以处理数字（numbers）、布尔值（Booleans）、日期（dates）以及文本（text）。

备注：

（1）当我们使用term查询文本“XHDK-A-1293-#fJ3”时，会查找不到，这不是es错误，而是因为我们存储“XHDK-A-1293-#fJ3”时，使用了分析器，将“XHDK-A-1293-#fJ3”拆分为了“XHDK”、“A”、“1293”、“fJ3”四个字段，而使用term查询时，是不使用分析器的，所以是查询不到的；所以term查询文本时，一般是对词项进行查询；另外，即使只是大小写不同，也是查询不到的，

（2）如果想要查询多个精确值（数字、布尔值、日期、文本），比如，想查询价格为20或30的，我们不必使用两个term查询，只需要使用一个terms查询即可（{"terms" : {"price" : [20, 30]}}），terms查询可以看着term查询的复数形式，会将价格为20的 和价格为30 的全部查出来；

（3）term和terms查询，是包含，而不是等于，如：要查询{ "term" : { "tags" : "search" } }，会将

{ "tags" : ["search"] }和{ "tags" : ["search", "open_source"] } 都查询出来，而不是只查询出第一个；

https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/_finding_exact_values.html

https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/_finding_multiple_exact_values.html

Range Query

range query属于过滤器查询，是范围查询，有时候，范围查询比精确值查询更有用，比如我想知道价格在20到40之间的商品；

range query可以处理数字（numbers）、日期（dates）以及字符串，不过字符串还是不要用范围查询的好，效率会很低；

对数字取范围没啥好说的， 就大于、大于等于、小于、小于等于四个符号加数字就可以；

对于日期，es支持设置要匹配的日期格式，还可以对日期进行计算，比如，想查找过去一小时内的文档，可以用"range" : { "timestamp" : { "gt" : "now-1h" }}，其中now表示当前时间，而"now-1h"就是对es支持的对日期的计算

https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/_ranges.html

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.6/mapping-date-format.html

https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/_finding_exact_values.html

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.2/query-dsl-term-query.html 最后一个例子

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.2/common-options.html#common-options-error-options

参考：

Query DSL：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.2/query-dsl.html
Elasticsearch java api 常用查询方法QueryBuilder构造举例：https://blog.csdn.net/u012546526/article/details/74184769
QueryBuilder简单查询：https://blog.csdn.net/lom9357bye/article/details/52852533
elasticsearch Query详解：http://blog.sina.com.cn/s/blog_148d89c800102wqqd.html
Elasticsearch TermQuery 详解：http://blog.sina.com.cn/s/blog_7b87efa50102wfxg.html
elasticsearch java使用：https://www.cnblogs.com/xuwenjin/p/8797239.html
Elasticsearch检索分类深入详解—基础篇：https://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/77623013
通过Function Score Query优化Elasticsearch搜索结果：https://blog.csdn.net/zxjiayou1314/article/details/53185287
JavaAPI实现Elasticsearch5.5.2一些常用的搜索：https://blog.csdn.net/plei_yue/article/details/78445654
elasticsearch-查询基础篇：https://www.cnblogs.com/zhangchenliang/p/4195406.html
Elasticsearch 6.0.0与2.3.2区别：http://baijiahao.baidu.com/s?id=1586743999335303718&wfr=spider&for=pc