Elasticsearch初识之聚合查询详解附加示例代码
QueryDSL
查询上下文
使用query关键字进行检索，倾向于相关度搜索，故需要计算评分。搜索是Elasticsearch最关键和重要的部分
示例代码
#查询全部数据 如果不添加size参数则默认为10
GET test_dynamic_mapping/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"size": 20
}
或者
GET test_dynamic_mapping/_search
相关度评分（_score）
概念：相关度评分用于对搜索结果排序，评分越高则认为其结果和搜索的预期值相关度越高，即越符合搜索预期值。在7.x之前相关度评分默认使用TF/IDF算法计算而来，7.x之后默认为BM25。在核心知识篇不必关心相关评分的具体原理，只需知晓其概念即可。
排序：相关度评分为搜索结果的排序依据，默认情况下评分越高，则结果越靠前。
元数据（_source）
-
禁用_source：
-
好处：节省存储开销
-
坏处：
-
不支持update、update_by_query和reindex API。
-
不支持高亮。
-
不支持reindex、更改mapping分析器和版本升级。
-
通过查看索引时使用的原始文档来调试查询或聚合的功能。
-
将来有可能自动修复索引损坏。
总结：如果只是为了节省磁盘，可以压缩索引比禁用_source更好。
-
-
-
数据源过滤器：
Including：结果中返回哪些field
Excluding：结果中不要返回哪些field，不返回的field不代表不能通过该字段进行检索，因为元数据不存在不代表索引不存在
-
在mapping中定义过滤：支持通配符，但是这种方式不推荐，因为mapping不可变
PUT product { "mappings": { "_source": { "includes": [ "name", "price" ], "excludes": [ "desc", "tags" ] } } } -
常用过滤规则
-
"_source": "false",
-
"_source": "obj.*",
-
"_source": [ "obj1.*", "obj2.*" ],
-
"_source": { "includes": [ "obj1.*", "obj2.*" ], "excludes": [ "*.description" ] }
-
-
QueryString
查询所有：
GET /product/_search
带参数：
GET /product/_search?q=name:xiaomi
分页：
GET /product/_search?from=0&size=2&sort=price:asc
精准匹配：
GET /product/_search?q=date:2021-06-01
all搜索：
GET /product/search?q=2021-06-01
all搜索相当于在所有有索引的字段中检索
all搜索示例代码：
# 验证_all搜索
PUT product
{
"mappings": {
"properties": {
"desc": {
"type": "text",
"index": false
}
}
}
}
# 先初始化数据
POST /product/_update/5
{
"doc": {
"desc": "erji zhong de kendeji 2021-06-01"
}
}
全文检索
示例代码
GET index/_search
{
"query": {
***
}
}
match：
匹配包含某个term的子句
match_all：
匹配所有结果的子句
multi_match：
多字段条件
match_phrase：
短语查询
精准查询
term
匹配和搜索词项完全相同的结果
示例代码
GET product/_search
{
"query": {
"term": {
"name": "xiaomi phone"
}
}
}
term和match_phrase区别
match_phrase 会将检索关键词分词, match_phrase的分词结果必须在被检索字段的分词中都包含，而且顺序必须相同，而且默认必须都是连续的
term搜索不会将搜索词分词
示例代码
GET product/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"name": "xiaomi phone"
}
}
}
term和keyword区别
term是对于搜索词不分词, keyword是字段类型,是对于source data中的字段值不分词
示例代码
GET product/_search
{
"query": {
"term": {
"name": "xiaomi phone"
}
}
}
GET product/_search
{
"query": {
"term": {
"name.keyword": "xiaomi phone"
}
}
}
terms
匹配和搜索词项列表中任意项匹配的结果
示例代码
GET product/_search
{
"query": {
"terms": {
"tags": [ "lowbee", "gongjiaoka" ],
"boost": 1.0
}
}
}
range
范围查找
示例代码
数值操作
GET /_search
{
"query": {
"range": {
"age": {
"gte": 10,
"lte": 20,
"boost": 2.0
}
}
}
}
日期操作
GET product/_search
{
"query": {
"range": {
"date": {
"gte": "2021-04-15",
"lt": "2021-04-16"
}
}
}
}
GET product/_search
{
"query": {
"range": {
"date": {
"gte": "now-1d/d",
"lt": "now/d"
}
}
}
}
GET product/_search
{
"query": {
"range": {
"date": {
"time_zone": "+08:00",
"gte": "2021-04-15T08:00:00",
"lt": "now"
}
}
}
}
过滤器（filter）
示例代码
GET _search
{
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"term": {
"status": "active"
}
}
}
}
}
GET product/_search
{
"query": {
"bool": {
"filter": {
"term": {
"name": "phone"
}
}
}
}
}
query和filter的主要区别
query和filter的主要区别在于： filter是结果导向的而query是过程导向。query倾向于“当前文档和查询的语句的相关度”而filter倾向于“当前文档和查询的条件是不是相符”。即在查询过程中，query是要对查询的每个结果计算相关性得分的，而filter不会。另外filter有相应的缓存机制，可以提高查询效率。
组合查询（bool-query）
bool
可以组合多个查询条件，bool查询也是采用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
示例代码
GET product/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{}
],
"must_not": [
{}
],
"should": [
{}
],
......
}
}
}
must
必须满足子句（查询）必须出现在匹配的文档中，并将有助于得分
示例代码
GET product/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"name": "xiaomi phone"
}
},
{
"match_phrase": {
"desc": "shouji zhong"
}
}
]
}
}
}
filter
过滤器 不计算相关度分数，cache☆子句（查询）必须出现在匹配的文档中。但是不像 must查询的分数将被忽略。Filter子句在filter上下文中执行，这意味着计分被忽略，并且子句被考虑用于缓存。
示例代码
#filter 不计算相关度得分
GET product/_search
{
"query": {
"bool": {
"filter": [
{
"match": {
"name": "xiaomi phone"
}
},
{
"match_phrase": {
"desc": "shouji zhong"
}
}
]
}
}
}
should
可能满足 or子句（查询）应出现在匹配的文档中。
示例代码
GET product/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"match_phrase": {
"name": "xiaomi nfc"
}
},
{
"range": {
"price": {
"lte": "500"
}
}
}
]
}
}
}
must_not
必须不满足 不计算相关度分数 not子句（查询）不得出现在匹配的文档中。子句在过滤器上下文中执行，这意味着计分被忽略，并且子句被视为用于缓存。由于忽略计分，0因此将返回所有文档的分数。
示例代码
#must not 不计算相关度得分
#条件1: 排除包含xiaomi的和包含nfc的(不能包含xiaomi和nfc中的任意一个)
#条件2: 排除价格大于等于500的
GET product/_search
{
"query": {
"bool": {
"must_not": [
{
"match": {
"name": "xiaomi nfc"
}
},
{
"range": {
"price": {
"gte": "500"
}
}
}
]
}
}
}
minimum_should_match
参数指定should返回的文档必须匹配的子句的数量或百分比。如果bool查询包含至少一个should子句，而没有must或 filter子句，则默认值为1。否则，默认值为0
示例代码
#(must或者filter)和should组合
#条件1:价格小于10000
#条件2:name中包含"hongmi"或者"xiaomi nfc phone"
GET product/_search
{
"_source": false,
"query": {
"bool": {
"filter": [
{
"range": {
"price": {
"lte": "10000"
}
}
}
],
"should": [
{
"match_phrase": {
"name": "nfc phone"
}
},
{
"match": {
"name": "erji"
}
},
{
"bool": {
"must": [
{
"range": {
"price": {
"gte": 900,
"lte": 3000
}
}
}
]
}
}
],
"minimum_should_match": 2
}
}
}