浅谈Elasticsearch查询和搜索

Elasticsearch查询和搜索

Elasticsearch是一个分布式、实时的搜索和分析引擎，广泛应用于全文搜索、日志分析、实时数据分析等场景。Elasticsearch提供了丰富的查询和搜索功能，如查询DSL、过滤、排序、分页、高亮和聚合等。本文将详细介绍如何在Elasticsearch中使用这些功能。

1. 查询DSL

Elasticsearch使用查询DSL（Domain Specific Language）来构建查询。查询DSL是一种基于JSON的查询语言，允许您以简洁、易读的方式构建复杂的查询。

1.1 基本查询

match查询是一个全文搜索查询，用于在一个或多个字段中搜索文本。以下是一个match查询示例：

{
  "query": {
    "match": {
      "title": "Elasticsearch"
    }
  }
}

在此示例中，我们构建了一个match查询，用于搜索title字段中包含"Elasticsearch"的文档。

要在Elasticsearch中执行查询，您可以使用_searchAPI。以下是一个使用curl命令执行查询的示例：

curl -X GET "localhost:9200/my_index/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "Elasticsearch"
    }
  }
}
'

1.1.1 Multi-match查询

multi_match查询允许您在多个字段中执行全文搜索。以下是一个multi_match查询示例：

{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "Elasticsearch",
      "fields": ["title", "content"]
    }
  }
}

在此示例中，我们构建了一个multi_match查询，用于搜索title和content字段中包含"Elasticsearch"的文档。

1.1.2 Term查询

term查询用于在一个字段中搜索精确值。以下是一个term查询示例：

{
  "query": {
    "term": {
      "status.keyword": "published"
    }
  }
}

在此示例中，我们构建了一个term查询，用于搜索status.keyword字段中值为"published"的文档。

1.1.3 Range查询

range查询用于在一个字段中搜索范围内的值。以下是一个range查询示例：

{
  "query": {
    "range": {
      "publish_date": {
        "gte": "2021-01-01",
        "lte": "2021-12-31"
      }
    }
  }
}

在此示例中，我们构建了一个range查询，用于搜索publish_date字段中值在"2021-01-01"到"2021-12-31"之间的文档。

1.2 复合查询

复合查询允许您组合多个查询，以构建更复杂的查询条件。

1.2.1 Bool查询

bool查询允许您组合多个查询，使用逻辑运算符（如must、should、must_not和filter）来定义查询条件。以下是一个bool查询示例：

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match": {
          "title": "Elasticsearch"
        }
      },
      "filter": {
        "range": {
          "publish_date": {
            "gte": "2021-01-01"
          }
        }
      }
    }
  }
}

在此示例中，我们构建了一个bool查询，用于搜索title字段中包含"Elasticsearch"且publish_date字段大于等于"2021-01-01"的文档。

1.2.2 Disjunction Max查询（Dis Max查询）

dis_max查询允许您在多个查询中选择最高得分的查询结果。以下是一个dis_max查询示例：

{
  "query": {
    "dis_max": {
      "queries": [
        {
          "match": {
            "title": "Elasticsearch"
          }
        },
        {
          "match": {
            "content": "Elasticsearch"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

在此示例中，我们构建了一个dis_max查询，用于搜索title和content字段中包含"Elasticsearch"的文档。查询结果将根据最高得分的查询进行排序。

1.3 嵌套查询

嵌套查询用于查询包含嵌套对象的文档。假设我们有一个包含comments嵌套对象的文档，每个评论都有一个author和content字段。以下是一个嵌套查询示例：

{
  "query": {
    "nested": {
      "path": "comments",
      "query": {
        "bool": {
          "must": [
            {
              "match": {
                "comments.author": "John Doe"
              }
            },
            {
              "match": {
                "comments.content": "Elasticsearch"
              }
            }
          ]
        }
      }
    }
  }
}

在此示例中，我们构建了一个嵌套查询，用于搜索comments.author字段为"John Doe"且comments.content字段包含"Elasticsearch"的文档。

1.4 聚合查询

聚合查询允许您对查询结果进行分组和统计。要在查询中添加聚合，您可以使用aggs参数。以下是一个聚合示例：

{
  "query": {
    "match": {
      "title": "Elasticsearch"
    }
  },
  "aggs": {
    "by_category": {
      "terms": {
        "field": "category.keyword"
      }
    }
  }
}

在此示例中，我们添加了一个名为by_category的聚合，该聚合按category.keyword字段对查询结果进行分组。terms聚合用于计算每个类别中的文档数量。

要获取聚合结果，您可以在响应中查看aggregations字段。以下是一个聚合结果示例：

{
  ...
  "aggregations": {
    "by_category": {
      "buckets": [
        {
          "key": "category1",
          "doc_count": 10
        },
        {
          "key": "category2",
          "doc_count": 5
        }
      ]
    }
  }
}

在此示例中，我们可以看到每个类别中的文档数量。例如，category1中有10个文档，category2中有5个文档。

2. 过滤

2.1 过滤与查询的区别

在Elasticsearch中，查询和过滤有以下主要区别：

• 查询（Query）：主要用于全文搜索，会计算文档的相关性得分（relevance score）。
• 过滤（Filter）：主要用于精确匹配，不计算相关性得分，只返回满足条件的文档。过滤结果会被缓存，因此过滤通常比查询更快。

2.2 使用过滤

过滤允许您根据特定条件筛选查询结果。要在查询中添加过滤条件，您可以使用bool查询的filter子句。以下是一个过滤示例：

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match": {
          "title": "Elasticsearch"
        }
      },
      "filter": {
        "range": {
          "publish_date": {
            "gte": "2021-01-01"
          }
        }
      }
    }
  }
}

在此示例中，我们添加了一个range过滤器，用于筛选publish_date字段大于等于"2021-01-01"的文档。

2.3 常见的过滤类型

以下是一些常见的过滤类型：

2.3.1 Term过滤

term过滤用于在一个字段中搜索精确值。以下是一个term过滤示例：

{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "term": {
          "status.keyword": "published"
        }
      }
    }
  }
}

在此示例中，我们构建了一个term过滤器，用于筛选status.keyword字段中值为"published"的文档。

2.3.2 Range过滤

range过滤用于在一个字段中搜索范围内的值。以下是一个range过滤示例：

{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "range": {
          "publish_date": {
            "gte": "2021-01-01",
            "lte": "2021-12-31"
          }
        }
      }
    }
  }
}

在此示例中，我们构建了一个range过滤器，用于筛选publish_date字段中值在"2021-01-01"到"2021-12-31"之间的文档。

2.3.3 Exists过滤

exists过滤用于筛选包含特定字段的文档。以下是一个exists过滤示例：

{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "exists": {
          "field": "author"
        }
      }
    }
  }
}

在此示例中，我们构建了一个exists过滤器，用于筛选包含author字段的文档。

2.3.4 Bool过滤

bool过滤允许您组合多个过滤条件，使用逻辑运算符（如must、should、must_not）来定义过滤条件。以下是一个bool过滤示例：

{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "term": {
            "status.keyword": "published"
          }
        },
        {
          "range": {
            "publish_date": {
              "gte": "2021-01-01"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

在此示例中，我们构建了一个bool过滤器，用于筛选status.keyword字段中值为"published"且publish_date字段大于等于"2021-01-01"的文档。

2.3.5 Geo距离过滤

geo_distance过滤用于筛选距离给定地理坐标一定范围内的文档。以下是一个geo_distance过滤示例：

{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "geo_distance": {
          "distance": "100km",
          "location": {
            "lat": 40.7128,
            "lon": -74.0060
          }
        }
      }
    }
  }
}

在此示例中，我们构建了一个geo_distance过滤器，用于筛选距离纬度40.7128、经度-74.0060的地理坐标100公里以内的文档。

2.4 组合查询和过滤

在实际应用中，您可能需要根据多个条件对文档进行查询和过滤。以下是一个组合查询和过滤的示例：

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match": {
          "title": "Elasticsearch"
        }
      },
      "filter": [
        {
          "term": {
            "status.keyword": "published"
          }
        },
        {
          "range": {
            "publish_date": {
              "gte": "2021-01-01"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

在此示例中，我们构建了一个bool查询，用于搜索title字段中包含"Elasticsearch"的文档。同时，我们添加了两个过滤器，用于筛选status.keyword字段中值为"published"且publish_date字段大于等于"2021-01-01"的文档。

3. 排序

3.1 基本排序

在 Elasticsearch 中，我们可以使用 _sort 参数来指定排序字段。例如，我们有一个名为 products 的索引，其中包含了一些商品信息，我们可以根据商品的价格（price）进行升序排序：

GET /products/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "price": {
        "order": "asc"
      }
    }
  ]
}

在这个例子中，我们使用了 match_all 查询来获取所有的商品，然后通过 sort 参数指定了按照 price 字段进行升序排序。order 参数可以接受 asc（升序）和 desc（降序）两个值。

3.2 多字段排序

有时候，我们需要根据多个字段进行排序。在 Elasticsearch 中，我们可以在 sort 参数中指定多个排序字段。例如，我们可以先根据商品的价格进行升序排序，然后再根据商品的评分（rating）进行降序排序：

GET /products/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "price": {
        "order": "asc"
      }
    },
    {
      "rating": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

在这个例子中，我们在 sort 参数中指定了两个排序字段，分别是 price 和 rating。Elasticsearch 会先根据 price 进行排序，然后再根据 rating 进行排序。

3.3 按照距离排序

Elasticsearch 支持按照地理位置进行排序。例如，我们有一个名为 shops 的索引，其中包含了一些商店的信息，我们可以根据商店的位置（location）和用户的位置进行排序：

GET /shops/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "_geo_distance": {
        "location": {
          "lat": 40.715,
          "lon": -73.988
        },
        "order": "asc",
        "unit": "km"
      }
    }
  ]
}

在这个例子中，我们使用了 _geo_distance 排序，它会根据商店的位置（location）和用户的位置（经纬度）计算距离，并按照距离进行排序。order 参数用于指定排序方式，unit 参数用于指定距离的单位。

3.4 按照评分排序

在 Elasticsearch 中，我们可以使用 _score 参数来按照文档的评分进行排序。例如，我们可以根据商品的名称（name）进行搜索，并按照评分进行降序排序：

GET /products/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "iphone"
    }
  },
  "sort": [
    {
      "_score": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

在这个例子中，我们使用了 match 查询来搜索商品名称中包含 iphone 的商品，然后通过 sort 参数指定了按照评分进行降序排序。

3.5 自定义排序

Elasticsearch 支持使用脚本（Script）来自定义排序。例如，我们可以根据商品的价格（price）和销量（sales）计算一个综合得分，并按照综合得分进行排序：

GET /products/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "_script": {
        "type": "number",
        "script": {
          "source": "doc['price'].value * 0.8 + doc['sales'].value * 0.2"
        },
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

在这个例子中，我们使用了 _script 排序，它允许我们使用脚本来计算一个自定义的排序值。在这里，我们使用了一个简单的公式 doc['price'].value * 0.8 + doc['sales'].value * 0.2 来计算综合得分，其中 price 占 80%，sales 占 20%。然后我们通过 order 参数指定了按照综合得分进行降序排序。

需要注意的是，使用脚本排序可能会影响查询性能，因此在实际应用中需要权衡性能和灵活性。

3.6 排序缺失值处理

在 Elasticsearch 中，如果排序字段中存在缺失值，我们可以使用 missing 参数来指定如何处理这些缺失值。例如，我们可以将缺失的价格（price）视为最低价格：

GET /products/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "price": {
        "order": "asc",
        "missing": "_first"
      }
    }
  ]
}

在这个例子中，我们使用了 missing 参数，并将其设置为 _first，这意味着缺失值将被视为最小值，因此在升序排序时，它们将排在最前面。我们还可以将 missing 设置为 _last（将缺失值视为最大值）或者一个具体的数值。

4. 分页

4.1 基本分页

在 Elasticsearch 中，我们可以使用 from 和 size 参数来实现分页。from 参数表示起始文档的位置（从 0 开始），size 参数表示每页文档的数量。例如，我们有一个名为 products 的索引，其中包含了一些商品信息，我们可以获取第一页的商品（每页 10 个）：

GET /products/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 0,
  "size": 10
}

在这个例子中，我们使用了 match_all 查询来获取所有的商品，然后通过 from 和 size 参数指定了分页信息。这里 from 为 0，表示从第一个文档开始，size 为 10，表示每页包含 10 个文档。

4.2 深度分页

在 Elasticsearch 中，我们可以通过调整 from 参数的值来实现深度分页。例如，我们可以获取第二页的商品（每页 10 个）：

GET /products/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 10,
  "size": 10
}

在这个例子中，我们将 from 参数的值设置为 10，表示从第 11 个文档开始。其他参数保持不变。

需要注意的是，深度分页可能会影响查询性能。因为 Elasticsearch 需要跳过 from 参数指定的文档数量，这可能会导致较高的内存和 CPU 消耗。在实际应用中，我们应该尽量避免使用过大的 from 值。

4.3 分页限制

Elasticsearch 默认允许查询的最大文档数量为 10000。这意味着，如果我们使用 from 和 size 参数进行分页，from + size 的值不能超过 10000。例如，以下查询将会失败：

GET /products/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 9900,
  "size": 200
}

在这个例子中，from + size 的值为 10100，超过了默认的最大文档数量。为了解决这个问题，我们可以使用 index.max_result_window 参数来调整最大文档数量。例如，我们可以将其设置为 20000：

PUT /products/_settings
{
  "index": {
    "max_result_window": 20000
  }
}

需要注意的是，增加最大文档数量可能会导致更高的内存和 CPU 消耗。在实际应用中，我们应该根据需求和资源情况来调整这个参数。

4.4 搜索结果遍历

对于大量数据的遍历，我们可以使用 Elasticsearch 的 Scroll API。Scroll API 可以在一定时间内保留查询快照，从而避免深度分页带来的性能问题。以下是一个使用 Scroll API 的例子：

# 初始化 scroll
GET /products/_search?scroll=1m
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "size": 10
}

```json
# 使用 scroll_id 获取下一页结果
GET /_search/scroll
{
  "scroll": "1m",
  "scroll_id": "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAAD4WYm9laVYtZndU..."
}

在这个例子中，我们首先使用 scroll 参数初始化了一个 scroll 上下文，并设置了一个 1 分钟的保留时间。然后，我们使用 size 参数指定每次获取 10 个文档。在获取下一页结果时，我们需要使用上一次查询返回的 scroll_id。这个过程可以重复进行，直到所有文档都被遍历完。

需要注意的是，当遍历完成后，我们应该及时清除 scroll 上下文，以释放资源：

DELETE /_search/scroll
{
  "scroll_id": "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAAD4WYm9laVYtZndU..."
}

4.5 分页与排序

在使用 Elasticsearch 进行分页时，我们通常需要对查询结果进行排序。例如，我们可以根据商品的价格（price）进行升序排序，并获取第一页的商品（每页 10 个）：

GET /products/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "price": {
        "order": "asc"
      }
    }
  ],
  "from": 0,
  "size": 10
}

在这个例子中，我们使用了 sort 参数来指定排序字段，并通过 from 和 size 参数指定了分页信息。这样，我们可以获取按照价格排序的商品列表，并进行分页展示。

5. 高亮

5.1 基本高亮

在 Elasticsearch 中，我们可以使用 highlight 参数来实现高亮。例如，我们有一个名为 articles 的索引，其中包含了一些文章信息，我们可以根据文章的标题（title）和内容（content）进行搜索，并高亮匹配的关键词：

GET /articles/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "Elasticsearch",
      "fields": ["title", "content"]
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "title": {},
      "content": {}
    }
  }
}

在这个例子中，我们使用了 multi_match 查询来搜索标题和内容中包含 “Elasticsearch” 的文章，然后通过 highlight 参数指定了高亮字段。这里我们指定了 title 和 content 两个字段进行高亮。

查询结果中，每个文档都会包含一个 highlight 字段，其中包含了高亮后的文本片段。默认情况下，高亮的关键词会被包裹在 标签中。

5.2 高亮标签

在 Elasticsearch 中，我们可以自定义高亮标签。例如，我们可以将高亮关键词包裹在 标签中：

GET /articles/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "Elasticsearch",
      "fields": ["title", "content"]
    }
  },
  "highlight": {
    "pre_tags": [""],
    "post_tags": [""],
    "fields": {
      "title": {},
      "content": {}
    }
  }
}

在这个例子中，我们使用了 pre_tags 和 post_tags 参数来指定高亮标签。这里我们将高亮关键词包裹在 标签中。

5.3 高亮片段

在 Elasticsearch 中，我们可以控制高亮片段的数量和长度。例如，我们可以设置每个字段最多返回 3 个高亮片段，每个片段最多包含 150 个字符：

GET /articles/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "Elasticsearch",
      "fields": ["title", "content"]
    }
  },
  "highlight": {
    "number_of_fragments": 3,
    "fragment_size": 150,
    "fields": {
      "title": {},
      "content": {}
    }
  }
}

在这个例子中，我们使用了 number_of_fragments 和 fragment_size 参数来控制高亮片段。这里我们设置了每个字段最多返回 3 个高亮片段，每个片段最多包含 150 个字符。

5.4 高亮类型

Elasticsearch 支持多种高亮类型，包括 plain（默认）、postings 和 fvh。不同的高亮类型在性能和功能上有所差异。例如，我们可以使用 postings 高亮类型来提高高亮性能：

GET /articles/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "Elasticsearch",
      "fields": ["title", "content"]
    }
  },
  "highlight": {
    "type": "postings",
    "fields": {
      "title": {},
      "content": {}
    }
  }
}

在这个例子中，我们使用了 type 参数来指定高亮类型。这里我们将高亮类型设置为 postings。需要注意的是，使用 postings 高亮类型时，我们需要在索引设置中启用 term_vector：

PUT /articles
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text",
        "term_vector": "with_positions_offsets"
      },
      "content": {
        "type": "text",
        "term_vector": "with_positions_offsets"
      }
    }
  }
}

在这个例子中，我们在创建索引时为 title 和 content 字段启用了 term_vector。这样，我们就可以使用 postings 高亮类型来提高高亮性能。

5.5 高亮查询

在某些情况下，我们可能需要根据不同的查询条件来高亮文本。Elasticsearch 支持使用 highlight_query 参数来指定高亮查询。例如，我们可以根据文章的标题（title）和内容（content）进行搜索，但只高亮标题中的关键词：

GET /articles/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "Elasticsearch",
      "fields": ["title", "content"]
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "title": {
        "highlight_query": {
          "match": {
            "title": "Elasticsearch"
          }
        }
      }
    }
  }
}

在这个例子中，我们使用了 highlight_query 参数来指定高亮查询。这里我们设置了只高亮标题中的关键词。

6. 聚合

6.1 基本聚合

在 Elasticsearch 中，我们可以使用 aggs 参数来实现聚合。例如，我们有一个名为 sales 的索引，其中包含了一些销售记录，我们可以根据商品类别（category）进行分组，并计算每个类别的销售总额（amount）：

GET /sales/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "category_stats": {
      "terms": {
        "field": "category.keyword"
      },
      "aggs": {
        "total_amount": {
          "sum": {
            "field": "amount"
          }
        }
      }
    }
  }
}

在这个例子中，我们使用了 terms 聚合来根据商品类别进行分组，然后使用了 sum 聚合来计算每个类别的销售总额。这里我们将聚合结果命名为 category_stats。

查询结果中，会包含一个名为 aggregations 的字段，其中包含了聚合结果。在这个例子中，我们可以获取每个类别的销售总额。

6.2 按照范围聚合

在 Elasticsearch 中，我们可以使用 range 聚合来根据指定的范围进行分组。例如，我们可以根据销售额（amount）的范围进行分组，统计不同范围内的销售记录数量：

GET /sales/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "amount_ranges": {
      "range": {
        "field": "amount",
        "ranges": [
          { "to": 100 },
          { "from": 100, "to": 500 },
          { "from": 500 }
        ]
      }
    }
  }
}

在这个例子中，我们使用了 range 聚合来根据销售额的范围进行分组。这里我们定义了三个范围：小于 100、100 到 500、大于 500。查询结果中，我们可以获取不同范围内的销售记录数量。

6.3 日期聚合

在 Elasticsearch 中，我们可以使用 date_histogram 聚合来根据日期进行分组。例如，我们可以根据销售日期（date）进行分组，统计每个月的销售总额（amount）：

GET /sales/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "monthly_sales": {
      "date_histogram": {
        "field": "date",
        "calendar_interval": "month"
      },
      "aggs": {
        "total_amount": {
          "sum": {
            "field": "amount"
          }
        }
      }
    }
  }
}

在这个例子中，我们使用了 date_histogram 聚合来根据销售日期进行分组。这里我们设置了 calendar_interval 参数为 month，表示按照月份进行分组。查询结果中，我们可以获取每个月的销售总额。

6.4 嵌套聚合

在 Elasticsearch 中，我们可以使用嵌套聚合来实现多层分组。例如，我们可以先根据商品类别（category）进行分组，然后再根据销售员（salesperson）进行分组，统计每个类别下每个销售员的销售总额（amount）：

GET /sales/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "category_stats": {
      "terms": {
        "field": "category.keyword"
      },
      "aggs": {
        "salesperson_stats": {
          "terms": {
            "field": "salesperson.keyword"
          },
          "aggs": {
            "total_amount": {
              "sum": {
                "field": "amount"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

在这个例子中，我们首先使用了 terms 聚合来根据商品类别进行分组，然后在每个类别下再使用 terms 聚合根据销售员进行分组。最后，我们使用了 sum 聚合来计算每个类别下每个销售员的销售总额。查询结果中，我们可以获取多层分组的统计信息。

6.5 按照过滤条件聚合

在 Elasticsearch 中，我们可以使用 filter 聚合来根据过滤条件进行分组。例如，我们可以根据销售员（salesperson）为 “Alice” 的条件进行过滤，统计满足条件的销售总额（amount）：

GET /sales/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "alice_sales": {
      "filter": {
        "term": {
          "salesperson.keyword": "Alice"
        }
      },
      "aggs": {
        "total_amount": {
          "sum": {
            "field": "amount"
          }
        }
      }
    }
  }
}

在这个例子中，我们使用了 filter 聚合来根据销售员为 “Alice” 的条件进行过滤。然后我们使用了 sum 聚合来计算满足条件的销售总额。查询结果中，我们可以获取 “Alice” 的销售总额。

总结

本文详细介绍了Elasticsearch的查询和搜索功能，包括查询DSL、过滤、排序、分页、高亮和聚合等。通过使用这些功能，您可以构建复杂的查询和分析，以满足各种业务场景和需求。希望本文能为您提供有关如何在Elasticsearch中使用查询和搜索功能的有用信息。