1. 查询

上一篇文章展示了ElasticSearch的一些基本操作，下面主要介绍ElasticSearch的查询相关操作

查询所有：

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GET /{index}/_search

根据id查询：

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GET /{index}/{type}/{id}

除了上述简单查询之外。elasticsearch作为搜索引擎，最复杂最强大的功能就是搜索查询功能。包括：匹配查询、词条查询、模糊查询、组合查询、范围查询、高亮、排序、分页等等查询功能。

基本查询语法如下：

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GET /索引库名/_search
{
    "query":{
        "查询类型":{
            "查询条件":"查询条件值"
        }
    }
}

这里的query代表一个查询对象，里面可以有不同的查询属性

  • 查询类型：
    • 例如：match_all， match，term ， range 等等
  • 查询条件：查询条件会根据类型的不同，写法也有差异，后面详细讲解

查询结果：

  • took：查询花费时间，单位是毫秒
  • time_out：是否超时
  • _shards：分片信息
  • hits：搜索结果总览对象
    • total：搜索到的总条数
    • max_score：所有结果中文档得分的最高分
    • hits：搜索结果的文档对象数组，每个元素是一条搜索到的文档信息
      • _index：索引库
      • _type：文档类型
      • _id：文档id
      • _score：文档得分
      • _source：文档的源数据

1.1. 数据准备

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POST /mall/goods/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{ "title":"小米手机", "images":"http://image.jd.com/12479122.jpg", "price":1999, "stock": 200, "attr": { "category": "手机", "brand": "小米" } }
{"index":{"_id":2}}
{"title":"超米手机", "images":"http://image.jd.com/12479122.jpg", "price":2999, "stock": 300, "attr": { "category": "手机", "brand": "小米" } }
{"index":{"_id":3}}
{ "title":"小米电视", "images":"http://image.jd.com/12479122.jpg", "price":3999, "stock": 400, "attr": { "category": "电视", "brand": "小米" } }
{"index":{"_id":4}}
{ "title":"小米笔记本", "images":"http://image.jd.com/12479122.jpg", "price":4999, "stock": 200, "attr": { "category": "笔记本", "brand": "小米" } }
{"index":{"_id":5}}
{ "title":"华为手机", "images":"http://image.jd.com/12479122.jpg", "price":3999, "stock": 400, "attr": { "category": "手机", "brand": "华为" } }
{"index":{"_id":6}}
{ "title":"华为笔记本", "images":"http://image.jd.com/12479122.jpg", "price":5999, "stock": 200, "attr": { "category": "笔记本", "brand": "华为" } }
{"index":{"_id":7}}
{ "title":"荣耀手机", "images":"http://image.jd.com/12479122.jpg", "price":2999, "stock": 300, "attr": { "category": "手机", "brand": "华为" } }
{"index":{"_id":8}}
{ "title":"oppo手机", "images":"http://image.jd.com/12479122.jpg", "price":2799, "stock": 400, "attr": { "category": "手机", "brand": "oppo" } }
{"index":{"_id":9}}
{ "title":"vivo手机", "images":"http://image.jd.com/12479122.jpg", "price":2699, "stock": 300, "attr": { "category": "手机", "brand": "vivo" } }
{"index":{"_id":10}}
{ "title":"华为nova手机", "images":"http://image.jd.com/12479122.jpg", "price":2999, "stock": 300, "attr": { "category": "手机", "brand": "华为" } }

1.2. 匹配查询（match）

匹配所有

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GET /mall/_search
{
    "query":{
        "match_all": {}
    }
}
  • query：代表查询对象
  • match_all：代表查询所有

条件匹配

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GET /mall/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "小米手机"
    }
  }
}

查询出很多数据，不仅包括小米手机，而且与小米或者手机相关的都会查询到，说明多个词之间是or的关系。

某些情况下，我们需要更精确查找，我们希望这个关系变成and，可以这样做：

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GET /mall/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": {
        "query": "小米手机",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}
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{
  "took" : 26,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 2,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 1,
    "max_score" : 1.7037868,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "atguigu",
        "_type" : "goods",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.7037868,
        "_source" : {
          "title" : "小米手机",
          "images" : "http://image.jd.com/12479122.jpg",
          "price" : 1999,
          "stock" : 200,
          "attr" : {
            "category" : "手机",
            "brand" : "小米"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

子属性匹配

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GET /mall/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "attr.brand": "小米"
    }
  }
}

多字段匹配

match只能根据一个字段匹配查询，如果要根据多个字段匹配查询可以使用multi_match

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GET /mall/_search
{
    "query":{
        "multi_match": {
            "query": "小米",
            "fields": ["title", "attr.brand.keyword"]
        }
	}
}

1.3. 词条查询（term）

term 查询被用于精确值 匹配，这些精确值可能是数字、时间、布尔或者那些未分词的字符串。

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GET /atguigu/_search
{
    "query":{
        "term":{
            "price": 4999
        }
    }
}

1.4. 范围查询（range）

range 查询找出那些落在指定区间内的数字或者时间

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GET /mall/_search
{
    "query":{
        "range": {
            "price": {
                "gte":  1000,
                "lt":   3000
            }
    	}
    }
}

range查询允许以下字符：

操作符 说明
gt 大于
gte 大于等于
lt 小于
lte 小于等于

1.5. 布尔组合（bool)

布尔查询又叫组合查询

bool把各种其它查询通过must（与）、must_not（非）、should（或）的方式进行组合

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GET /mall/_search
{
    "query":{
        "bool":{
        	"must": [
        	  {
        	    "range": {
        	      "price": {
        	        "gte": 1000,
        	        "lte": 3000
        	      }
        	    }
        	  },
        	  {
        	    "range": {
        	      "price": {
        	        "gte": 2000,
        	        "lte": 4000
        	      }
        	    }
        	  }
        	]
        }
    }
}

注意：一个组合查询里面只能出现一种组合，不能混用

1.6. 过滤（filter）

所有的查询都会影响到文档的评分及排名。如果我们需要在查询结果中进行过滤，并且不希望过滤条件影响评分，那么就不要把过滤条件作为查询条件来用。而是使用filter方式：

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GET /mall/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match": { "title": "小米手机" }
      },
      "filter": {
        "range": {
          "price": { "gt": 2000, "lt": 3000 }
        }
      }
    }
  }
}

注意：filter中还可以再次进行bool组合条件过滤。

1.7. 排序（sort）

sort 可以让我们按照不同的字段进行排序，并且通过order指定排序的方式

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GET /mall/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "小米手机"
    }
  },
  "sort": [
    {
      "price": { "order": "desc" }
    },
    {
      "_score": { "order": "desc"}
    }
  ]
}

1.8. 分页（from/size）

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GET /mall/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "小米手机"
    }
  },
  "from": 2,
  "size": 2
}

from：从那一条开始

size：取多少条

1.9. 高亮（highlight）

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GET /mall/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "小米"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {"title": {}}, 
    "pre_tags": "<em>",
    "post_tags": "</em>"
  }
}

fields：高亮字段

pre_tags：前置标签

post_tags：后置标签

1.10. 结果过滤（_source）

默认情况下，elasticsearch在搜索的结果中，会把文档中保存在_source的所有字段都返回。

如果我们只想获取其中的部分字段，可以添加_source的过滤

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GET /atguigu/_search
{
  "_source": ["title","price"],
  "query": {
    "term": {
      "price": 2699
    }
  }
}

返回结果，只有两个字段：

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{
  "took" : 9,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 2,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 1,
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "atguigu",
        "_type" : "goods",
        "_id" : "9",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "price" : 2699,
          "title" : "vivo手机"
        }
      }
    ]
  }
}