es--基础--10--es服务API查询
es–基础–10–es服务API查询
1、介绍
参考资料
https://www.knowledgedict.com/tutorial/elasticsearch-query.html
1.1、查询语句分类
1.1.1、全文查询
match query
match_phrase query
match_phrase_prefix query
multi_match query
query_string query
simple_query_string
1.1.2、词项查询
term query
terms query
range query
exists query
prefix query
wildcard query
regexp query
fuzzy query
type query
0ids query
1.1.3、复合查询
bool query
boosting query
constant_score query
dis_max query
function_score query
indices query
1.1.4、嵌套查询
nested query
has_child query
has_parent query
1.1.5、地理位置查询
geo_distance query
geo_bounding_box query
geo_polygon query
geo_shape query
1.1.6、特殊查询
more_like_this query
script query
percolate query
1.2、查询机制分为两种
1.2.1、机制1
- 根据用户输入的查询词，通过排序模型计算文档与查询词之间的相关度，并根据评分从高到低排序返回；
1.2.2、机制2
- 过滤机制，只根据过滤条件对文档进行过滤，不计算评分，速度相对较快。
2、全文查询
- 全文查询主要用在文本字段上
- 主要考虑查询语句与文档的相关性Relevance。
2.1、match query
- 用于搜索单个字段
- 对查询语句进行分词，分词后查询语句的任何一个词项被匹配，文档就会被搜到，默认情况下相当于对分词后词项进行 or 匹配操作。
GET data_record/_search
{
"query": {
"match": {
"fieldTitle": {
"query": "力量 全国"
}
}
}
}
等同于 or 匹配操作，如下：
GET data_record/_search
{
"query": {
"match": {
"fieldTitle": {
"query": "力量 全国",
"operator": "or"
}
}
}
}
如果想查询匹配所有关键词的文档，可以用 and 操作符连接，如下：
GET data_record/_search
{
"query": {
"match": {
"fieldTitle": {
"query": "力量 全国",
"operator": "and"
}
}
}
}
2.2、match_phrase query
- 首先会把 query 内容分词，分词器可以自定义，同时文档还要满足以下两个条件才会被搜索到
- 分词后所有词项都要出现在该字段中(相当于 and 操作)。
- 字段中的词项顺序要一致。
例如，有以下 3 个文档，使用 match_phrase 查询"what a wonderful life"，只有前两个文档会被匹配：
PUT data_record/test_tp/1
{ "desc": "what a wonderful life" }
PUT data_record/test_tp/2
{ "desc": "what a life"}
PUT data_record/test_tp/3
{ "desc": "life is what"}
GET data_record/test_tp/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"desc": "what life"
}
}
}
2.3、match_phrase_prefix query
- 和 match_phrase 类似，只不过 match_phrase_prefix 支持最后一个 term 的前缀匹配。
GET test_idx/test_tp/_search
{
"query": {
"match_phrase_prefix": {
"desc": "what li"
}
}
}
2.4、multi_match query
- multi_match 是 match 的升级，用于搜索多个字段。
查询语句为"java 编程"，查询域为 title 和 description，查询语句如下：
GET books/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "java 编程",
"fields": ["title", "description"]
}
}
}
multi_match 支持对要搜索的字段的名称使用通配符，示例如下：
GET books/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "java 编程",
"fields": ["title", "*_name"]
}
}
}
multi_match 支持 用指数符号指定搜索字段的权重。指定关键词出现在 title 中的权重是出现在 description 字段中的 3 倍，命令如下：
GET books/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "java 编程",
"fields": ["title^3", "description"]
}
}
}
2.5、query_string query
- query_string query 是与 Lucene 查询语句的语法结合非常紧密的一种查询，允许在一个查询语句中使用多个特殊条件关键字(如：AND | OR | NOT)对多个字段进行查询，建议熟悉 Lucene 查询语法的用户去使用。
2.6、simple_query_string
simple_query_string 是一种适合直接暴露给用户，并且具有非常完善的查询语法的查询语句，接受 Lucene 查询语法，解析过程中发生错误不会抛出异常。例子如下：
GET books/_search
{
"query": {
"simple_query_string": {
"query": "\"fried eggs\" +(eggplant | potato) -frittata",
"analyzer": "snowball",
"fields": ["body^5", "_all"],
"default_operator": "and"
}
}
}
3、词项查询
- 全文查询在执行查询之前会分析查询字符串，词项查询时对倒排索引中存储的词项进行精确匹配操作。
- 词项级别的查询通常用于结构化数据，如数字、日期和枚举类型。
3.1、term query
- term 查询用来查找指定字段中包含给定单词的文档，term 查询不被解析，只有查询词和文档中的词精确匹配才会被搜索到，应用场景为查询人名、地名等需要精准匹配的需求。
- 避免 term 查询对 text 字段使用查询。
- 默认情况下，Elasticsearch 针对 text 字段的值进行解析分词，这会使查找 text 字段值的精确匹配变得困难
- 要搜索 text 字段值，需改用 match 查询。
查询 title 字段中含有关键词"思想"的书籍，查询命令如下：
GET books/_search
{
"query": {
"term": {
"title": "思想"
}
}
}
3.2、terms query
- terms 查询是 term 查询的升级，可以用来查询文档中包含多个词的文档。
- 比如，想查询 title 字段中包含关键词 “java” 或 “python” 的文档，构造查询语句如下：
{
"query": {
"terms": {
"title": ["java", "python"]
}
}
}
3.3、range query
- range query 即范围查询，用于匹配在某一范围内的数值型、日期类型或者字符串型字段的文档
- 比如搜索 哪些书籍的价格在 50 到 100之间
- 比如搜索 哪些书籍的出版时间在 2015 年到 2019 年之间。
- 使用 range 查询只能查询一个字段，不能作用在多个字段上。
- range 查询支持的参数有以下几种：
- gt 大于，
- gte 大于等于
- lt 小于
- lte 小于等于
例如，想要查询价格大于 50，小于等于 70 的书籍，即 50 < price <= 70，构造查询语句如下：
GET bookes/_search
{
"query": {
"range": {
"price": {
"gt": 50,
"lte": 70
}
}
}
}
查询出版日期在 2015 年 1 月 1 日和 2019 年 12 月 31 之间的书籍，对 publish_time 字段进行范围查询，命令如下：
{
"query": {
"range": {
"publish_time": {
"gte": "2015-01-01",
"lte": "2019-12-31",
"format": "yyyy-MM-dd"
}
}
}
}
如果publish_time是字符串类型，这样查询时查不到结果的，需要在字段上加上.keyword
{
"query": {
"range": {
"publish_time.keyword": {
"gte": "2015-01-01",
"lte": "2019-12-31",
"format": "yyyy-MM-dd"
}
}
}
}
3.4、exists query
exists 查询会返回字段中至少有一个非空值的文档。
3.4.1、举例说明如下：
{
"query": {
"exists": {
"field": "user"
}
}
}
3.4.1.1、以下文档会匹配上面的查询
{ "user" : "jane" } 有 user 字段，且不为空。
{ "user" : "" } 有 user 字段，值为空字符串。
{ "user" : "-" } 有 user 字段，值不为空。
{ "user" : [ "jane" ] } 有 user 字段，值不为空。
{ "user" : [ "jane", null ] } 有 user 字段，至少一个值不为空即可。
3.4.1.2、下面的文档都不会被匹配
{ "user" : null } 虽然有 user 字段，但是值为空。
{ "user" : [] } 虽然有 user 字段，但是值为空。
{ "user" : [null] } 虽然有 user 字段，但是值为空。
{ "foo" : "bar" } 没有 user 字段。
3.5、prefix query
prefix 查询用于查询某个字段中以给定前缀开始的文档，比如查询 title 中含有以 java 为前缀的关键词的文档，那么含有 java、javascript、javaee 等所有以 java 开头关键词的文档都会被匹配。
查询 description 字段中包含有以 win 为前缀的关键词的文档，查询语句如下：
GET books/_search
{
"query": {
"prefix": {
"description": "win"
}
}
}
如果查询不到，可以在description 字段加上.keyword
GET books/_search
{
"query": {
"prefix.keyword": {
"description": "win"
}
}
}
3.6、wildcard query
- 通配符查询，支持单字符通配符和多字符通配符
- ? 用来匹配一个任意字符
-
- 用来匹配零个或者多个字符。
- 和 prefix 查询一样，wildcard 查询的查询性能也不是很高，需要消耗较多的 CPU 资源。
- 举例：
- 以 H?tland 为例，Hatland、Hbtland 等都可以匹配，但是不能匹配 Htland，? 只能代表一位。Htland 可以匹配 Htland、Habctland 等， 可以代表 0 至多个字符。
下面举一个 wildcard 查询的例子，假设需要找某一作者写的书，但是忘记了作者名字的全称，只记住了前两个字，那么就可以使用通配符查询，查询语句如下：
GET books/_search
{
"query": {
"wildcard": {
"author": "李永*"
}
}
}
如果查询不到，可以在 author 字段加上.keyword
GET books/_search
{
"query": {
"wildcard": {
"author.keyword": "李永*"
}
}
}
3.7、regexp query
- 正则表达式查询
- 通过 regexp query 可以查询指定字段包含与指定正则表达式匹配的文档。
- “a.c.e” 和 “ab…” 都可以匹配 “abcde”
- a{3}b{3}、a{2,3}b{2,4}、a{2,}{2,} 都可以匹配字符串 “aaabbb”。
例如需要匹配以 W 开头紧跟着数字的邮政编码，使用正则表达式查询构造查询语句如下：
GET books/_search
{
"query": {
"regexp": {
"postcode": "W[0-9].+"
}
}
}
如果查询不到，可以在 postcode 字段加上.keyword
GET books/_search
{
"query": {
"regexp": {
"postcode.keyword": "W[0-9].+"
}
}
}
3.8、fuzzy query
- 编辑距离又称 Levenshtein 距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。
- fuzzy 查询就是通过计算词项与文档的编辑距离来得到结果的，但是使用 fuzzy 查询需要消耗的资源比较大，查询效率不高。
- 适用于需要模糊查询的场景。
举例如下，用户在输入查询关键词时不小心把 “javascript” 拼成 “javascritp”，在存在拼写错误的情况下使用模糊查询仍然可以搜索到含有 “javascript” 的文档，查询语句如下：
GET books/_search
{
"query": {
"fuzzy": {
"title": "javascript"
}
}
}
3.9、type query
type query 用于查询具有指定类型的文档。例如查询 Elasticsearch 中 type 为 computer 的文档，查询语句如下：
GET books/_search
{
"query": {
"type": {
"value": "computer"
}
}
}
3.10、ids query
- ids query 用于查询具有指定 id 的文档。
- 类型是可选的，也可以省略，也可以接受一个数组。如果未指定任何类型，则会查询索引中的所有类型。
例如，查询类型为 computer，id 为 1、3、5 的文档，本质上是对文档 _id 的查询，所以对应的 value 是字符串类型，查询语句如下：
GET books/_search
{
"query": {
"ids": {
"type": "computer",
"values": ["1", "3", "5"]
}
}
}
es 查询中如果要排除一些指定的 id 列表可以结合 ids query 和 bool 查询的 must_not
4、复合查询
- 复合查询就是把一些简单查询组合在一起实现更复杂的查询需求
- 复合查询还可以控制另外一个查询的行为
4.1、bool query
- bool 查询可以把任意多个简单查询组合在一起，使用 must、should、must_not、filter 选项来表示简单查询之间的逻辑，每个选项都可以出现 0 次到多次
- 控制精度
- 这里需要强调的是，must 语句必须匹配，但有多少 should 语句应该匹配呢？默认情况下，没有 should 语句是必须匹配的，但只有一个例外，那就是当没有 must 语句的时候，至少有一个 should 语句必须匹配。
- 此外我们可以通过 minimum_should_match 参数控制需要匹配的 should 语句的数量
- 计算规则
- bool 查询采用"匹配越多越好（more_matches_is_better）"的机制，因此满足 must 和 should 子句的文档将会合并起来计算分值。
- 在 filter 子句查询中，分值将会都返回 0。
- must_not 子句并不影响得分，它们存在的意义是排除已经被包含的文档。
- 如上所述，bool 查询的计算得分主要是 must 和 should 子句，它们的计算规则是，把所有符合 must 和 should 的子句得分加起来，然后乘以匹配子句的数量，再除以子句的总数。
4.1.1、操作选项
- must：文档必须匹配 must 选项下的查询条件，相当于逻辑运算的 AND，且参与文档相关度的评分。
- should：文档可以匹配 should 选项下的查询条件也可以不匹配，相当于逻辑运算的 OR，且参与文档相关度的评分。
- must_not：与 must 相反，匹配该选项下的查询条件的文档不会被返回；需要注意的是，must_not 语句不会影响评分，它的作用只是将不相关的文档排除。
- filter：和 must 一样，匹配 filter 选项下的查询条件的文档才会被返回，但是 filter 不评分，只起到过滤功能，与 must_not 相反。
4.1.2、案例
假设要查询 title 中包含关键词 java，并且 price 不能高于 70，description 可以包含也可以不包含虚拟机的书籍，构造 bool 查询语句如下
GET books/_search
{
"query": {
"bool": {
"filter": {
"term": {
"status": 1
}
},
"must_not": {
"range": {
"price": {
"gte": 70
}
}
},
"must": {
"match": {
"title": "java"
}
},
"should": [
{
"match": {
"description": "虚拟机"
}
}
],
"minimum_should_match": 1
}
}
}
4.2、boosting query
- boosting 查询用于需要对两个查询的评分进行调整的场景，boosting 查询会把两个查询封装在一起并降低其中一个查询的评分。
- boosting 查询包括 positive、negative 和 negative_boost 三个部分
- positive 中的查询评分保持不变
- negative 中的查询会降低文档评分
- negative_boost 指明 negative 中降低的权值
如果我们想对 2015 年之前出版的书降低评分，可以构造一个 boosting 查询，查询语句如下：
GET books/_search
{
"query": {
"boosting": {
"positive": {
"match": {
"title": "python"
}
},
"negative": {
"range": {
"publish_time": {
"lte": "2015-01-01"
}
}
},
"negative_boost": 0.2
}
}
}
boosting 查询中指定了抑制因子为 0.2，publish_time 的值在 2015-01-01 之后的文档得分不变，publish_time 的值在 2015-01-01 之前的文档得分为原得分的 0.2 倍。
4.3、constant_score query
- constant_score query 包装一个 filter query，并返回匹配过滤器查询条件的文档，且它们的相关性评分都等于 boost 参数值
下面的查询语句会返回 title 字段中含有关键词 elasticsearch 的文档，所有文档的评分都是 1.8：
GET books/_search
{
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"term": {
"title": "elasticsearch"
}
},
"boost": 1.8
}
}
}
4.4、dis_max query
- dis_max query 与 bool query 有一定联系也有一定区别，dis_max query 支持多并发查询，可返回与任意查询条件子句匹配的任何文档类型。
- 与 bool 查询可以将所有匹配查询的分数相结合使用的方式不同，dis_max 查询只使用最佳匹配查询条件的分数。
请看下面的例子：
GET books/_search
{
"query": {
"dis_max": {
"tie_breaker": 0.7,
"boost": 1.2,
"queries": [{
"term": {
"age": 34
}
},
{
"term": {
"age": 35
}
}
]
}
}
}
4.5、function_score query
- 可以修改查询的文档得分
- 这个查询在有些情况下非常有用，比如通过评分函数计算文档得分代价较高，可以改用过滤器加自定义评分函数的方式来取代传统的评分方式。
- 使用 function_score query，用户需要定义一个查询和一至多个评分函数，评分函数会对查询到的每个文档分别计算得分。
4.5.1、案例1
下面这条查询语句会返回 books 索引中的所有文档，文档的最大得分为 5，每个文档的得分随机生成，权重的计算模式为相乘模式。
GET books/_search
{
"query": {
"function_score": {
"query": {
"match all": {}
},
"boost": "5",
"random_score": {},
"boost_mode": "multiply"
}
}
}
4.5.2、案例2
使用脚本自定义评分公式，这里把 price 值的十分之一开方作为每个文档的得分，查询语句如下：
GET books/_search
{
"query": {
"function_score": {
"query": {
"match": {
"title": "java"
}
},
"script_score": {
"inline": "Math.sqrt(doc['price'].value/10)"
}
}
}
}
4.6、indices query
- 适用于需要在多个索引之间进行查询的场景，它允许指定一个索引名字列表和内部查询。
- indices query 中有 query 和 no_match_query 两部分
- query 中用于搜索指定索引列表中的文档
- no_match_query 中的查询条件用于搜索指定索引列表之外的文档。
下面的查询语句实现了搜索索引 books、books2 中 title 字段包含关键字 javascript，其他索引中 title 字段包含 basketball 的文档，查询语句如下：
GET books/_search
{
"query": {
"indices": {
"indices": ["books", "books2"],
"query": {
"match": {
"title": "javascript"
}
},
"no_match_query": {
"term": {
"title": "basketball"
}
}
}
}
}
5、嵌套查询
在 Elasticsearch 这样的分布式系统中执行全 SQL 风格的连接查询代价昂贵，是不可行的。相应地，为了实现水平规模地扩展，Elasticsearch 提供了以下两种形式的 join：
- nested query(嵌套查询)
- has_child query(有子查询)和 has_parent query(有父查询)
5.1、nested query(嵌套查询)
文档中可能包含嵌套类型的字段，这些字段用来索引一些数组对象，每个对象都可以作为一条独立的文档被查询出来(用嵌套查询)。
PUT /my_index
{
"mappings": {
"type1": {
"properties": {
"obj1": {
"type": "nested"
}
}
}
}
}
5.2、has_child query
- 父子关系可以存在单个的索引的两个类型的文档之间，has_child 查询将返回其子文档能满足特定查询的父文档
- 文档的父子关系创建索引时在映射中声明
这里以员工(employee)和工作城市(branch)为例，它们属于不同的类型，相当于数据库中的两张表，如果想把员工和他们工作的城市关联起来，需要告诉 Elasticsearch 文档之间的父子关系，这里 employee 是 child type，branch 是 parent type，在映射中声明，执行命令：
PUT /company
{
"mappings": {
"branch": {},
"employee": {
"parent": { "type": "branch" }
}
}
}
使用 bulk api 索引 branch 类型下的文档，命令如下：
POST company/branch/_bulk
{ "index": { "_id": "london" }}
{ "name": "London Westminster","city": "London","country": "UK" }
{ "index": { "_id": "liverpool" }}
{ "name": "Liverpool Central","city": "Liverpool","country": "UK" }
{ "index": { "_id": "paris" }}
{ "name": "Champs Elysees","city": "Paris","country": "France" }
添加员工数据：
POST company/employee/_bulk
{ "index": { "_id": 1,"parent":"london" }}
{ "name": "Alice Smith","dob": "1970-10-24","hobby": "hiking" }
{ "index": { "_id": 2,"parent":"london" }}
{ "name": "Mark Tomas","dob": "1982-05-16","hobby": "diving" }
{ "index": { "_id": 3,"parent":"liverpool" }}
{ "name": "Barry Smith","dob": "1979-04-01","hobby": "hiking" }
{ "index": { "_id": 4,"parent":"paris" }}
{ "name": "Adrien Grand","dob": "1987-05-11","hobby": "horses" }
通过子文档查询父文档要使用 has_child 查询。例如，搜索 1980 年以后出生的员工所在的分支机构，employee 中 1980 年以后出生的有 Mark Thomas 和 Adrien Grand，他们分别在 london 和 paris，执行以下查询命令进行验证：
GET company/branch/_search
{
"query": {
"has_child": {
"type": "employee",
"query": {
"range": { "dob": { "gte": "1980-01-01" } }
}
}
}
}
搜索哪些机构中有名为 “Alice Smith” 的员工，因为使用 match 查询，会解析为 “Alice” 和 “Smith”，所以 Alice Smith 和 Barry Smith 所在的机构会被匹配，执行以下查询命令进行验证：
GET company/branch/_search
{
"query": {
"has_child": {
"type": "employee",
"score_mode": "max",
"query": {
"match": { "name": "Alice Smith" }
}
}
}
}
可以使用 min_children 指定子文档的最小个数。例如，搜索最少含有两个 employee 的机构，查询命令如下：
GET company/branch/_search?pretty
{
"query": {
"has_child": {
"type": "employee",
"min_children": 2,
"query": {
"match_all": {}
}
}
}
}
5.3、has_parent query
- 父子关系可以存在单个的索引的两个类型的文档之间，has_parent 返回其父文档能满足特定查询的子文档。
- 文档的父子关系创建索引时在映射中声明
通过父文档查询子文档使用 has_parent 查询。比如，搜索工作在 UK的所有employee ，查询命令如下：
GET company/employee/_search
{
"query": {
"has_parent": {
"parent_type": "branch",
"query": {
"match": { "country": "UK }
}
}
}
}
6、地理位置查询
- 支持的类型
- geo_point：地理位置点
- geo_shape：地理位置形状
6.1、测试数据
这里准备一些城市的地理坐标作为测试数据，每一条文档都包含城市名称和地理坐标这两个字段。
首先把下面的内容保存到 geo.json 文件中：
{"index":{ "_index":"geo","_type":"city","_id":"1" }}
{"name":"北京","location":"39.9088145109,116.3973999023"}
{"index":{ "_index":"geo","_type":"city","_id": "2" }}
{"name":"乌鲁木齐","location":"43.8266300000,87.6168800000"}
{"index":{ "_index":"geo","_type":"city","_id":"3" }}
{"name":"西安","location":"34.3412700000,108.9398400000"}
{"index":{ "_index":"geo","_type":"city","_id":"4" }}
{"name":"郑州","location":"34.7447157466,113.6587142944"}
{"index":{ "_index":"geo","_type":"city","_id":"5" }}
{"name":"杭州","location":"30.2294080260,120.1492309570"}
{"index":{ "_index":"geo","_type":"city","_id":"6" }}
{"name":"济南","location":"36.6518400000,117.1200900000"}
创建一个索引并设置映射：
PUT geo
{
"mappings": {
"city": {
"properties": {
"name": {
"type": "keyword"
},
"location": {
"type": "geo_point"
}
}
}
}
}
然后执行批量导入命令：
curl -XPOST "http://localhost:9200/_bulk?pretty" --data-binary @geo.json
6.2、geo_distance query
- geo_distance query 可以查找在一个中心点指定范围内的地理点文档。
查找距离天津 200km 以内的城市，搜索结果中会返回北京，命令如下：
GET geo/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"match_all": {}
},
"filter": {
"geo_distance": {
"distance": "200km",
"location": {
"lat": 39.0851000000,
"lon": 117.1993700000
}
}
}
}
}
}
按各城市离北京的距离排序：
GET geo/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": [{
"_geo_distance": {
"location": "39.9088145109,116.3973999023",
"unit": "km",
"order": "asc",
"distance_type": "plane"
}
}]
}
- location 对应的经纬度字段
- unit 为 km 表示将距离以 km 为单位写入到每个返回结果的 sort 键中
- distance_type 为 plane 表示使用快速但精度略差的 plane 计算方式。
6.3、geo_bounding_box query
- 用于查找落入指定的矩形内的地理坐标。
查询中由两个点确定一个矩形，然后在矩形区域内查询匹配的文档。
GET geo/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"match_all": {}
},
"filter": {
"geo_bounding_box": {
"location": {
"top_left": {
"lat": 38.4864400000,
"lon": 106.2324800000
},
"bottom_right": {
"lat": 28.6820200000,
"lon": 115.8579400000
}
}
}
}
}
}
}
6.4、geo_polygon query
- 用于查找在指定多边形内的地理点。
呼和浩特、重庆、上海三地组成一个三角形，查询位置在该三角形区域内的城市，命令如下：
GET geo/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"match_all": {}
}
},
"filter": {
"geo_polygon": {
"location": {
"points": [{
"lat": 40.8414900000,
"lon": 111.7519900000
}, {
"lat": 29.5647100000,
"lon": 106.5507300000
}, {
"lat": 31.2303700000,
"lon": 121.4737000000
}]
}
}
}
}
}
6.5、geo_shape query
- 用于查询 geo_shape 类型的地理数据，地理形状之间的关系有相交、包含、不相交三种。
创建一个新的索引用于测试，其中 location 字段的类型设为 geo_shape 类型。
PUT geoshape
{
"mappings": {
"city": {
"properties": {
"name": {
"type": "keyword"
},
"location": {
"type": "geo_shape"
}
}
}
}
}
关于经纬度的顺序注意
1. geo_point 类型的字段，纬度在前经度在后
2. geo_shape 类型中的点，是经度在前纬度在后
把西安和郑州连成的线写入索引：
POST geoshape/city/1
{
"name": "西安-郑州",
"location": {
"type": "linestring",
"coordinates": [
[108.9398400000, 34.3412700000],
[113.6587142944, 34.7447157466]
]
}
}
查询包含在由银川和南昌作为对角线上的点组成的矩形的地理形状，由于西安和郑州组成的直线落在该矩形区域内，因此可以被查询到。命令如下：
GET geoshape/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"match_all": {}
},
"filter": {
"geo_shape": {
"location": {
"shape": {
"type": "envelope",
"coordinates": [
[106.23248, 38.48644],
[115.85794, 28.68202]
]
},
"relation": "within"
}
}
}
}
}
}
7、特殊查询
7.1、more_like_this query
more_like_this query 可以查询和提供文本类似的文档，通常用于近似文本的推荐等场景。查询命令如下：
GET books/_search
{
"query": {
"more_like_ this": {
"fields": ["title", "description"],
"like": "java virtual machine",
"min_term_freq": 1,
"max_query_terms": 12
}
}
}
可选的参数及取值说明如下：
- fields：
- 要匹配的字段
- 默认是 _all 字段。
- like：要匹配的文本。
- min_term_freq：
- 文档中词项的最低频率
- 默认是 2，低于此频率的文档会被忽略。
- max_query_terms query：
- 中能包含的最大词项数目
- 默认为 25。
- min_doc_freq：
- 最小的文档频率
- 默认为 5。
- max_doc_freq：最大文档频率。
- min_word length：单词的最小长度。
- max_word length：单词的最大长度。
- stop_words：停用词列表。
- analyzer：分词器。
- minimum_should_match：
- 文档应匹配的最小词项数
- 默认为 query 分词后词项数的 30%。
- boost terms：词项的权重。
- include：是否把输入文档作为结果返回。
- boost：
- 整个 query 的权重
- 默认为 1.0。
7.1、script query
Elasticsearch 支持使用脚本进行查询。例如，查询价格大于 180 的文档，命令如下：
GET books/_search
{
"query": {
"script": {
"script": {
"inline": "doc['price'].value > 180",
"lang": "painless"
}
}
}
}
7.2、percolate query
- 一般情况下，我们是先把文档写入到 Elasticsearch 中，通过查询语句对文档进行搜索。percolate query 则是反其道而行之的做法，它会先注册查询条件，根据文档来查询 query。
- 适用于数据分类、数据路由、事件监控和预警等场景。
例如，在 my-index 索引中有一个 laptop 类型，文档有 price 和 name 两个字段，在映射中声明一个 percolator 类型的 query，命令如下：
PUT my-index
{
"mappings": {
"laptop": {
"properties": {
"price": { "type": "long" },
"name": { "type": "text" }
},
"queries": {
"properties": {
"query": { "type": "percolator" }
}
}
}
}
}
注册一个 bool query，bool query 中包含一个 range query，要求 price 字段的取值小于等于 10000，并且 name 字段中含有关键词 macbook：
PUT /my-index/queries/1?refresh
{
"query": {
"bool": {
"must": [{
"range": { "price": { "lte": 10000 } }
}, {
"match": { "name": "macbook" }
}]
}
}
}
通过文档查询 query：
GET /my-index/_search
{
"query": {
"percolate": {
"field": "query",
"document_type": "laptop",
"document": {
"price": 9999,
"name": "macbook pro on sale"
}
}
}
}
文档符合 query 中的条件，返回结果中可以查到上文中注册的 bool query。