ES:Query DSL搜索语法

1、Query DSL的基本语法

{
    QUERY_NAME: {
        ARGUMENT: VALUE,
        ARGUMENT: VALUE,...
    }
}

{
    QUERY_NAME: {
        FIELD_NAME: {
            ARGUMENT: VALUE,
            ARGUMENT: VALUE,...
        }
    }
}

例:

GET /test_index/test_type/_search 
{
  "query": {
    "match": {
      "test_field": "test"
    }
  }
}

2、如何组合多个搜索条件

bool 查询与 bool 过滤相似，用于合并多个查询子句。不同的是，bool 过滤可以直接给出是否匹配成功，而bool 查询要计算每一个查询子句的 _score （相关性分值）。

must:: 查询指定文档一定要被包含。
must_not:: 查询指定文档一定不要被包含。
should:: 查询指定文档，有则可以为文档相关性加分。

3、filter与query对比

在这里插入图片描述

filter，仅仅只是按照搜索条件过滤出需要的数据而已，不计算任何相关度分数，对相关度没有任何影响

query，会去计算每个document相对于搜索条件的相关度，并按照相关度进行排序

一般来说，如果你是在进行搜索，需要将最匹配搜索条件的数据先返回，那么用query；如果你只是要根据一些条件筛选出一部分数据，不关注其排序，那么用filter
除非是你的这些搜索条件，你希望越符合这些搜索条件的document越排在前面返回，那么这些搜索条件要放在query中；如果你不希望一些搜索条件来影响你的document排序，那么就放在filter中即可

filter，不需要计算相关度分数，不需要按照相关度分数进行排序，同时还有内置的自动cache最常使用filter的数据

query，相反，要计算相关度分数，按照分数进行排序，而且无法cache结果

4、各种query搜索语法

1、match all
可以查询到所有文档，是没有查询条件下的默认语句。

GET /_search
{
    "query": {
        "match_all": {}
    }
}

此查询常用于合并过滤条件。比如说你需要检索所有的邮箱,所有的文档相关性都是相同的，所以得到的_score为1.
2、match
match查询是一个标准查询，不管你需要全文本查询还是精确查询基本上都要用到它。
如果你使用 match 查询一个全文本字段，它会在真正查询之前用分析器先分析match一下查询字符：

GET /_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "my elasticsearch article"
    }
  }
}

做精确匹配搜索时，你最好用过滤语句，因为过滤语句可以缓存数据。

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3、multi match
multi_match查询允许你做match查询的基础上同时搜索多个字段，在多个字段中同时查一个

GET /company/employee/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "xian",
      "fields": ["address.*", "name"]
    }
  }
}

4、range query
range过滤允许我们按照指定范围查找一批数据：

gt :: 大于
gte:: 大于等于
lt :: 小于
lte:: 小于等于

GET /company/employee/_search 
{
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": 30
      }
    }
  }
}

5、term query
term主要用于精确匹配哪些值，比如数字，日期，布尔值或 not_analyzed 的字符串(未经分析的文本数据类型)：

GET /company/employee/_search 
{
  "query": {
    "term": {
      "join_date": "2015-01-01"
    }
  }
}

6、terms query
terms 跟 term 有点类似，但 terms 允许指定多个匹配条件。如果某个字段指定了多个值，那么文档需要一起去做匹配：

GET /company/employee/_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "age": [
        30,
        35
      ]
    }
  }
}