ElasticSearch常用搜索语法
随着文档型数据库用得越来越多,ES使用也成了程序猿的常备技能,下面整理了工作中用到的ES搜索语法
基本搜索
- 模糊搜索、搜索相关的值,对这个查询词不进行分词，必须完全匹配查询词才可以作为结果显示
{
"query" : {
"match_phrase" : {
"字段" : "搜索值"
}
}
}
- 间隔1个单词以内也算是匹配的结果
{
"query": {
"match_phrase": {
"product_name" : {
"query" : "PHILIPS HX6730",
"slop" : 1
}
}
}
}
- 类似 Google 搜索框,关键字输入推荐,max_expansions用来限定最多匹配多少个term，优化性能
{
"query": {
"match_phrase_prefix": {
"product_name": "PHILIPS HX",
"slop": 5,
"max_expansions": 20
}
}
}
- 对查询的词进行分词,再进行匹配,match_phrase性能没有match好
{
"query": {
"match": {"title": "串"}
},
"from": 10,
"size": 10
}
模糊搜索
- 指定字段模糊搜索,从 title 和 tag 属性中去找
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "串串",
"fields": [ "title", "tag"]
}
}
}
- 指定字段模糊搜索,不分词匹配
{
"query":{
"multi_match":{
"query":"aa",
"type" : "phrase_prefix",
"fields":["content_text"]
}
}
}
50%命中其中两个词就返回
{
"query": {
"match": {
"product_name": {
"query": "java 程序员 书 推荐",
"minimum_should_match": "50%"
}
}
}
}
稍复杂的搜索
- bool使用terms,完全匹配
{"query": {
"bool": {
"must": [
{"terms":{"node_standard_code":[1001,1002,1004,1007]}}
]
}
}
}
- 大于或小于,query 和 filter 一起使用的话，filter 会先执行，filter，只查询出搜索条件的数据，不计算相关度分数，query，查询出搜索条件的数据，并计算相关度分数，按照分数进行倒序排序，filter（性能更好，无排序），无需计算相关度分数，也就无需排序，内置的自动缓存最常使用查询结果的数据
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"match": {
"product_name": "toothbrush"
}
},
"filter": {
"range": {
"price": {
"gt": 400,
"lt": 700
}
}
}
}
}
}
- terms 用法,类似于数据库的 in
{
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"terms": {
"product_name": [
"toothbrush",
"shell"
]
}
}
}
}
}
- tags IS NULL
{
"query" : {
"constant_score" : {
"filter": {
"missing" : { "field" : "tags" }
}
}
}
}
- tags IS NOT NULL
{
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"exists" : { "field" : "tags" }
}
}
}
}
- 前缀查询tag LIKE ‘aa%’
{
"query": {
"prefix": {
"postcode": "W1"
}
}
}
- 全匹配查询:LIKE %word%
{
"query": {
"wildcard": {
"affair_list.affairs_name.keyword": {
"value": "*%*"
}
}
}
}
- 特殊字符问题
{
"query": {
"wildcard": {
"affair_list.affairs_name.keyword": {
"value": "*\\**"
}
}
}
}
- 模拟数据库的LOCATE函数
{
"query": {
"bool": {
"filter": {
"script": {
"script": "'10010001'.startsWith(doc['code.keyword'].value)"
}
}
}
}
}
- bool查询,must:是类似and,must_not:不等于,should:类似or
{
"query": {
"bool": {
"fileter":[
{"range":{"date.keyword":{"gt":"20170101","lt":"20170201"}}}
],
"must":[
{
"bool":{
"should": [
{"term": {"A.keyword": "0000000000"}},
{"term": {"B.keyword": "0000000001"}}
]
}
}
]
}
}
}
- 实现数据库的OR条件
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"match": {
"product_name": "java"
}
},
{
"match": {
"product_name": "程序员"
}
},
{
"match": {
"product_name": "书"
}
},
{
"match": {
"product_name": "推荐"
}
}
],
"minimum_should_match": 3
}
}
}
- 脚本查询,文档内字段对比
{
"query":{
"script": {
"script": {
"inline": "doc['rr_mark_id'].value - doc['mr_mark_id'].value == 0",
"lang": "painless"
}
}
}
}
- 删除操作-删除所有数据
-XPOST affairs_accept_cache_storage/_delete_by_query
{"query": {
"bool": {
"filter": {
"term": {"status": "1"}
}
}
}
}
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