ElasticSearch(三)：ES有条件复杂查询

叶子条件查询(单字段查询条件)

模糊匹配

模糊匹配主要是针对文本类型的字段，文本类型的字段会对内容进行分词，对查询时，也会对搜索条件进行分词，然后通过倒排索引查找到匹配的数据，模糊匹配主要通过match等参数来实现

match : 通过match关键词模糊匹配条件内容
prefix : 前缀匹配
regexp : 通过正则表达式来匹配数据

精确匹配

term : 单个条件相等
terms : 单个字段属于某个值数组内的值
range : 字段属于某个范围内的值
exists : 某个字段的值是否存在
ids : 通过ID批量查询

match的复杂用法

match条件还支持以下参数：

query : 指定匹配的值
operator : 匹配条件类型
and : 条件分词后都要匹配
or : 条件分词后有一个匹配即可(默认)
minmum_should_match : 指定最小匹配的数量

组合条件查询(多条件查询)

组合条件查询是将叶子条件查询语句进行组合而形成的一个完整的查询条件

bool : 各条件之间有and,or或not的关系
must : 各个条件都必须满足，即各条件是and的关系
should : 各个条件有一个满足即可，即各条件是or的关系
must_not : 不满足所有条件，即各条件是not的关系
filter : 不计算相关度评分，它不计算_score即相关度评分，效率更高
constant_score : 不计算相关度评分
must/filter/shoud/must_not 等的子条件是通过 term/terms/range/ids/exists/match 等叶子条件为参数的

注：以上参数，当只有一个搜索条件时，must等对应的是一个对象，当是多个条件时，对应的是一个数组

连接查询(多文档合并查询)

父子文档查询：parent/child
嵌套文档查询: nested

分页查询

使用from和size来进行分页

在执行查询时，可以指定from（从第几条数据开始查起）和size（每页返回多少条）数据，就可以轻松完成分页。

POST /es_db/_doc/_search
{
  "from": 0,
  "size": 2,
  "query": {
    "match": {
      "address": "广州天河"
    }
  }
}

使用scroll方式进行分页

前面使用from和size方式，查询在1W条数据以内都是OK的，但如果数据比较多的时候，会出现性能问题。Elasticsearch做了一个限制，不允许查询的是10000条以后的数据。如果要查询1W条以后的数据，需要使用Elasticsearch中提供的scroll游标来查询。

在进行大量分页时，每次分页都需要将要查询的数据进行重新排序，这样非常浪费性能。使用scroll是将要用的数据一次性排序好，然后分批取出。性能要比from + size好得多。使用scroll查询后，排序后的数据会保持一定的时间，后续的分页查询都从该快照取数据即可

第一次使用scroll分页查询
GET /es_db/_search?scroll=1m
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "广州长沙张三",
      "fields": [
        "address",
        "name"
      ]
    }
  },
  "size": 100
}

执行过后，可以得到一个"_scroll_id": “DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAAZEWY2VQZXBia1JTVkdhTWkwSl9GaUYtQQ==”

之后就可以直接使用scroll id进行查询

GET _search/scroll?scroll=1m
{
"scroll_id":"DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAAZoWY2VQZXBia1JTVkdhTWkwSl9GaUYtQQ=="
}

查询DSL（query DSL）和过滤DSL（filter DSL）

query DSL
在查询上下文中，查询会回答这个问题——“这个文档匹不匹配这个查询，它的相关度高么？”

如何验证匹配很好理解，如何计算相关度呢？ES中索引的数据都会存储一个_score分值，分值越高就代表越匹配。另外关于某个搜索的分值计算还是很复杂的，因此也需要一定的时间。

filter DSL 在过滤器上下文中，查询会回答这个问题——“这个文档匹不匹配？”

答案很简单，是或者不是。它不会去计算任何分值，也不会关心返回的排序问题，因此效率会高一点。
过滤上下文 是在使用filter参数时候的执行环境，比如在bool查询中使用must_not或者filter。另外，经常使用过滤器，ES会自动的缓存过滤器的内容，这对于查询来说，会提高很多性能。