原文地址：https://blog.****.net/qq_26230421/article/details/80366649

前言

运行系统：windows10

JDK版本：1.8

Elasticsearch版本：5.6.6

插件：kibana、elasticsearch-head

工具：postman

本文介绍高级搜索命令，建议首先参考简单的命令：点击打开链接

五、高级查询

高级查询有很多种，下面介绍常用的几种：

1. 精准查询（短语搜索）

与简单的查询 点击打开链接 里面的4.3的模糊查询（全文搜索）正好相反，这个是精确匹配

1. POST /people/_search

2. {

3.   "query": {

4.     "match_phrase": {

5.       "name": "叶良辰"

6.     }

7.   }

8. }

2. 多字段匹配查询

注意：这样的查询也是模糊查询，会把“叶良辰”拆分成“叶”、“良”和“辰”进行查询；并且在多个字段里查询！

1. POST /people/_search

2. {

3.   "query": {

4.     "multi_match": {

5.       "query": "叶良辰",

6.       "fields": ["name","desc"]

7.     }

8.   }

9. }

3. 语法查询

注意：“叶良辰 AND 风”会先把“叶良辰”拆分成“叶”、“良”和“辰”，然后后面必须有“风”；

1. POST /people/_search

2. {

3.   "query": {

4.     "query_string": {

5.       "query": "叶良辰 AND 风"

6.     }

7.   }

8. }

下面的语法匹配，自行脑补

1. POST /people/_search

2. {

3.   "query": {

4.     "query_string": {

5.       "query": "(叶良辰 AND 火) OR (赵日天 AND 风)",

6.       "fields": ["name","desc"]

7.     }

8.   }

9. }

4. 字段查询（结构化查询）

下面的是精准查询：

1. POST /people/_search

2. {

3.   "query": {

4.     "term": {

5.       "name": "叶良辰"

6.     }

7.   }

8. }

5. 分页查询

1. GET /people/_search

2. {

3. "query": {

4. "match_all": {}

5. },

6. "from": 1,

7. "size": 1

8. }

6. 范围查询

6.1 数字类型

1. POST /people/_search

2. {

3.   "query": {

4.     "range": {

5.       "age": {

6.         "gt": 16,

7.         "lte": 30

8.       }

9.     }

10.   }

11. }

6.2 日期类型

1. POST /people/_search

2. {

3.   "query": {

4.     "range": {

5.       "birthday": {

6.         "gte": "2013-01-01",

7.         "lte": "now"

8.       }

9.     }

10.   }

11. }

7. 过滤查询

两种方式：一种是通过constant_score：

1. POST /people/man/_search

2. {

3. "query": {

4. "constant_score": {

5. "filter": {

6. "range": {

7. "age": {

8. "gte": 20,

9. "lte": 30

10. }

11. }

12. },

13. "boost": 1.2

14. }

15. }

16. }

另一种是通过bool：

1. POST /people/_search

2. {

3.   "query": {

4.     "bool": {

5.       "filter": {

6.         "term": {

7.           "age": 18

8.         }

9.       }

10.     }

11.   }

12. }

8. 分数查询

1. POST /people/_search

2. {

3.   "query": {

4.     "constant_score": {

5.       "filter": {

6.         "match": {

7.           "name": "叶良辰"

8.         }

9.       },

10.       "boost": 2

11.     }

12.   }

13. }

9. 布尔查询

注意：条件可以是数组[ ]，也可以是单个条件{ }

9.1 should查询

注意：should相当于 或 ，里面的match也是模糊匹配

1. POST /people/_search

2. {

3.   "query": {

4.     "bool": {

5.       "should": [

6.         {

7.           "match": {

8.             "name": "叶良辰"

9.           }

10.         },

11.         {

12.           "match": {

13.             "desc": "赵日天"

14.           }

15.         }

16.       ]

17.     }

18.   }

19. }

9.2 must查询

注意：两个条件都要满足，并且这里也会把must里面的“叶良辰”拆分成“叶”、“良”和“辰”进行查询；“赵日天”拆分成“赵”、“日”、和“天”！

1. POST /people/_search

2. {

3.   "query": {

4.     "bool": {

5.       "must": [

6.         {

7.           "match": {

8.             "name": "叶良辰"

9.           }

10.         },

11.         {

12.           "match": {

13.             "desc": "赵日天"

14.           }

15.         }

16.       ]

17.     }

18.   }

19. }

9.3 must与filter相结合

这里也会把must里面的“叶良辰”拆分成“叶”、“良”和“辰”进行查询

1. POST /people/_search

2. {

3.   "query": {

4.     "bool": {

5.       "must": [

6.         {

7.           "match": {

8.             "name": "叶良辰"

9.           }

10.         },

11.         {

12.           "match": {

13.             "desc": "赵日天"

14.           }

15.         }

16.       ],

17.       "filter": [

18.         {

19.           "term": {

20.             "age": 18

21.           }

22.         }

23.       ]

24.     }

25.   }

26. }

9.4 must_not

注意：下面语句是精准匹配

1. POST /people/_search

2. {

3.   "query": {

4.     "bool": {

5.       "must_not": {

6.         "term": {

7.           "name": "叶良辰"

8.         }

9.       }

10.     }

11.   }

12. }

10. 高亮查询

10.1 默认标签<em>

1. GET people/_search

2. {

3. "query": {

4. "match": {

5. "name": "叶良辰"

6. }

7. },

8. "highlight": {

9. "fields": {

10. "name": {}

11. }

12. }

13. }

查询结果中会有<em>标签标识，可以结合上面的查询方式查看

10.2 指定标签

设置pre_tags和post_tags的属性

1. GET people/_search

2. {

3. "query": {

4. "match": {

5. "name": "叶良辰"

6. }

7. },

8. "highlight": {

9. "pre_tags": ["<b>"],

10. "post_tags": ["</b>"],

11. "fields": {

12. "name": {}

13. }

14. }

15. }

11 聚合查询

11.1 根据字段类型查询

1. GET /people/man/_search

2. {

3. "size": 0,

4. "aggs": {

5. "group_by_age": {

6. "terms": {

7. "field": "age"

8. }

9. }

10. }

11. }

 

11.2 查询总体值

1. POST /people/_search

2. {

3.   "aggs": {

4.     "grads_age": {

5.       "stats": {

6.         "field": "age"

7.       }

8.     }

9.   }

10. }

11.3 查询最小值

1. POST /people/_search

2. {

3.   "aggs": {

4.     "grads_age": {

5.       "min": {

6.         "field": "age"

7.       }

8.     }

9.   }

10. }

11.4 先分组后计算

根据国家分组，然后计算年龄平均值：

1. GET /people/man/_search

2. {

3. "size": 0,

4. "aggs": {

5. "group_by_age": {

6. "terms": {

7. "field": "country"

8. },

9. "aggs": {

10. "avg_age": {

11. "avg": {

12. "field": "age"

13. }

14. }

15. }

16. }

17. }

18. }

执行之后，发现报错：

解决：上面的reason里面说的很清楚，将fielddata设置为true就行了：

1. POST /people/_mapping/man

2. {

3. "properties": {

4. "country": {

5. "type": "text",

6. "fielddata": true

7. }

8. }

9. }

然后重新执行命令，得到下面的结果：

12.排序查询

排序查询通常没有排到我们想要的结果，因为字段分词后，有很多单词，再排序跟我们想要的结果又出入

解决办法：把需要排序的字段建立两次索引，一个排序，另一个不排序。

如下面的案例：把title.raw的fielddata设置为true，是排序的；而title的fielddata默认是false，可以用来搜索

index: true 是在title.raw建立索引可以被搜索到，

fielddata: true是让其可以排序

1. PUT /blog

2. {

3. "mappings": {

4. "article": {

5. "properties": {

6. "auther": {

7. "type": "text"

8. },

9. "title": {

10. "type": "text",

11. "fields": {

12. "raw":{

13. "type": "text",

14. "index": true,

15. "fielddata": true

16. }

17. }

18. },

19. "content":{

20. "type": "text",

21. "analyzer": "english"

22. },

23. "publishdate": {

24. "type": "date"

25. }

26. }

27. }

28. }

29. }

对应的搜索命令：

1. GET /blog/article/_search

2. {

3. "query": {

4. "match_all": {}

5. },

6. "sort": [

7. {

8. "title.raw": {

9. "order": "desc"

10. }

11. }

12. ]

13. }

13 scroll查询

当搜索量比较大的时候，我们在短时间内不可能一次性搜索完然后展示出来

这个时候，可以使用scroll进行搜索

比如下面的案例，可以先搜索3条数据，然后结果中会有一个_scroll_id，下次搜索就可以直接用这个_scroll_id进行搜索了：

step1 搜索：

1. GET test_index/test_type/_search?scroll=1m

2. {

3.   "query": {

4.     "match_all": {}

5.   },

6.   "sort": "_doc", 

7.   "size": 3

8. }

step2 复制结果中的_scroll_id：

step3 把scroll_id粘贴到下面的命令中再次搜索

1. GET _search/scroll

2. {

3. "scroll": "1m",

4. "scroll_id": "DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAAAA6FnZPSl9sbVR4UVVDU1NLb2wxVXJlbWcAAAAAAAAAPhZ2T0pfbG1UeFFVQ1NTS29sMVVyZW1nAAAAAAAAADsWdk9KX2xtVHhRVUNTU0tvbDFVcmVtZwAAAAAAAAA8FnZPSl9sbVR4UVVDU1NLb2wxVXJlbWcAAAAAAAAAPRZ2T0pfbG1UeFFVQ1NTS29sMVVyZW1n"

5. }

后面的操作重复step3就OK了！

14 分词查询

14.1 随便写一个句子进行分词

1. GET _analyze

2. {

3. "analyzer": "standard",

4. "text": "this is a test for analyzer"

5. }

14.2 自定义分词器

char_filter是映射字符过滤器，该例子是把&符号转化为and

filter中使用停止词过滤器，移除自定义的停止词列表中包含的词

1. PUT /my_index

2. {

3. "settings": {

4. "analysis": {

5. "char_filter": {

6. "&_to_and": {

7. "type": "mapping",

8. "mappings": ["&=> and "]

9. }

10. },

11. "filter": {

12. "my_stopwords": {

13. "type": "stop",

14. "stopwords": ["the","a"]

15. }

16. },

17. "analyzer": {

18. "my_analyzer": {

19. "type": "custom",

20. "char_filter": ["html_strip","&_to_and"],

21. "tokenizer": "standard",

22. "filter": ["lowercase","my_stopwords"]

23. }

24. }

25. }

26. }

27. }

然后就可以使用下列命令来测试该分词器：

1. GET my_index/_analyze

2. {

3. "analyzer": "my_analyzer",

4. "text": "Tom&Jerry are the best friends"

5. }

结果：大写转为了小写；&转为了and；the已经被去掉