原文：https://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/77623013
Elasticsearch中当我们设置Mapping（分词器、字段类型）完毕后，就可以按照设定的方式导入数据。有了数据后，我们可以对数据进行检索。
检索概览
检索子句的行为取决于查询应用filter还是query, filter对应于结构化检索，query对应于全文检索。
GET /_search
{ "query": { "bool": { "must": [
{ "match": { "title": "Search" }},
{ "match": { "content": "Elasticsearch" }}
], "filter": [
{ "term": { "status": "published" }},
{ "range": { "publish_date": { "gte": "2015-01-01" }}}
]
}
}
}
以检索，title中包含“Search”并且content中包含“Elasticsearch”，status中精确定匹配published，并且publish_date大于2015-01-01的全部信息。
1.结构化检索
针对字段类型：日期、时间、数字类型，以及精确的文本匹配。结构化查询得到的结果要么存在于集合中，要么存在集合外，不关心文件的相关度或评分，它简单的对文档包括或排除处理。
（1）精确值查找
- term query
term查询会查找我们指定的精确值，它接受一个字段名以及我们希望查找的数值 。
想要类似mysql中如下sql语句的查询操作：
SELECT document FROM products WHERE price = 20;
DSL写法：
GET /my_store/products/_search
{
"query" : {
"term" : {
"price" : 20
}
}
}
- 布尔过滤器
一个bool过滤器由三部分组成：
{
"bool" : {
"must" : [],
"should" : [],
"must_not" : [],
"filter": []
}
}
must：所有语句都必股友匹配，与AND等价
must_not：所有的语句都不能匹配，与NOT等价
should：至少有一个语句要匹配，与OR等价
filter：必须匹配
GET /my_store/products/_search
{
"query" : {
"filtered" : {
"filter" : {
"bool" : {
"should" : [
{ "term" : {"price" : 20}},
{ "term" : {"productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3"}}
],
"must_not" : {
"term" : {"price" : 30}
}
}
}
}
}
}
- 多个值精确查找
{
"terms" : {
"price" : [20, 30]
}
}
包含20或者含30.
（2）范围检索
gt: > 大于（greater than） lt: < 小于（less than） gte: >= 大于或等于（greater than or equal to） lte: <= 小于或等于（less than or equal to）
类似于Mysql中的范围查询
SELECT document FROM products WHERE price BETWEEN 20 AND 40
ES中对应的DSL如下：
GET /my_store/products/_search
{
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"range" : {
"price" : {
"gte" : 20,
"lt" : 40
}
}
}
}
}
}
（3）存在与否检索
mysql中，有如下sql
SELECT tags FROM posts WHERE tags IS NOT NULL;
ES中，exist查询某个字段是否存在：
GET /my_index/posts/_search
{
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"exists" : { "field" : "tags" }
}
}
}
}
若想要exists查询以匹配null类型，需要设置mapping
"user": {
"type": "keyword",
"null_value": "_null_"
（4）前缀检索
GET /_search
{ "query": {
"prefix" : { "user" : "ki" }
}
}
（5）通配符检索
为了防止查询慢，通配符不能以任何一个通配符*或?开头。
GET /_search
{
"query": {
"wildcard" : { "user" : "ki*y" }
}
}
（6）正则表达式检索
GET /_search
{
"query": {
"regexp":{
"name.first": "s.*y"
}
}
}
（7）模糊检索
在指定的最大编辑距离内的所有可能的匹配项，然后检查术语字典，以找出在索引中实际存在待检索的关键字。
GET /_search
{
"query": {
"fuzzy" : { "user" : "ki" }
}
}
（8）类型检索
GET /my_index/_search
{
"query": {
"type" : {
"value" : "xext"
}
}
}
检索索引my_index中，type为xext的全部信息。
（9）Ids检索
GET /my_index/_search
{
"query": {
"ids" : {
"type" : "xext",
"values" : ["2", "4", "100"]
}
}
}
2全文检索
（1）匹配检索
匹配查询接受文本、数字、日期类型，分析它们，并构造查询。
- 匹配查询的类型为boolean，这意味着分析所提供的文本，并且分析过程从提供的文本构造一个布尔查询。
- 文本分析取决于mapping中设定的analyzer(默认是ik分词器)
GET /_search
{
"query": {
"match" : {
"message" : {
"query" : "this is a test",
"operator" : "and"
}
}
}
}
（2）匹配解析检索
类似match查询，match_phrase查询首先将查询字符串解析成一个词项列表，然后对这些词项进行搜索，但只保留那么包含全部搜索词项。
GET /my_index/my_type/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"title": "quick brown fox"
}
}
}
（3）匹配解析前缀检索
match_phrase_prefix与match_phrase相同，除了它允许文本中最后一个术语的前缀匹配。
GET / _search
{
“query”：{
“match_phrase_prefix”：{
“message”：“quick brown f”
}
}
}
（4）多字段匹配检索（暂时不理解）
multi_match查询为能在多个字段上反复执行相同查询提供了一种便捷方式。
（5）字符串检索（暂时不理解）
（6）简化字符串检索（暂时不理解）