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ღゝ◡╹)ノ♡

ElasticSearch-匹配查询

发布于 2021-07-10 BigData  ElasticSearch 

¶ ElasticSearch 匹配查询

环境版本:
ElasticSearch 7.11.1

注意: 其请求头为:
Content-Type: application/x-ndjson

¶ 基本查询

查询当前索引下所有文档

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GET {{url}}/library/_search

按条件查询所有文档

1
GET {{url}}/_search?q=title:guide

按条件查询文档

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GET {{url}}/library/_search?q=title:guide
GET {{url}}/library/_search?q=name.last:mohan
GET {{url}}/library/_search?q=name.last:*a*

term 查询 (精确查询)

term 查询不会有分析器分析的过程,文档中必须包含整个搜索的词汇

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GET {{url}}/library/_search
{{HEAD}}

{
  "query": {
    "term": {
      "title": "guide"
    }
  }
}

terms 查询

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GET {{url}}/library/_search
{{HEAD}}

{
  "query": {
    "term": {
      "title": ["elasticsearch", "kibana"]
    }
  }
}

分页查询

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# from定义了目标数据的偏移值，size定义当前返回的事件数目
GET {{url}}/library/_search
{{HEAD}}

{
  "from": 0,
  "size": 2
}

返回版本号 _version

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GET {{url}}/library/_search
{{HEAD}}

{
  "from": 0,
  "size": 2,
  "version": true
}

¶ 组合查询

¶ match 查询

match 查询时，elasticsearch 会根据你给定的字段提供合适的分析器进行分词，比如"宝马多少马力"会被分词为"宝马 多少 马力", 所有有关"宝马 多少 马力", 那么所有包含这三个词中的一个或多个的文档就会被搜索出来。

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GET {{url}}/library/_search
{{HEAD}}

{
  "query": {
    "match": {
      "title": "and"
    }
  }
}

¶ match_phrase 查询

match_phrase 上一个例子中，一个文档"我的保时捷马力不错"也会被搜索出来，那么想要精确匹配所有同时包含"宝马 多少 马力"的文档怎么做？就要使用 match_phrase 了, 完全匹配可能比较严，我们会希望有个可调节因子，少匹配一个也满足，那就需要使用到slop。

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GET {{url}}/library/_search
{{HEAD}}

{
  "query": {
   "match_phrase": {
     "title": {
       "query": "Elasticsearch guide",
    #    slop 定义的是关键词之间隔多少未知单词
       "slop": 1
     }
   }
  }
}

¶ multi_match 查询

如果我们希望两个字段进行匹配，其中一个字段有这个文档就满足的话，使用 multi_match

比如查询 title 和 preview 这两个字段里都包含 elasticsearch 关键词的文档

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GET {{url}}/library/_search
{{HEAD}}

{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "elasticsearch",
      "fields": ["title"]
    }
  }
}

¶ 指定返回字段

注意: 只能返回 store 为 yes 的字段

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GET {{url}}/library/_search
{{HEAD}}

{
    # ↓↓↓
  "_source": ["title"],
  "query": {
    "match": {
      "title": "elasticsearch"
    }
  }
}

¶ prefix 前缀匹配查询

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GET {{url}}/library/_search
{{HEAD}}

{
  "query": {
    "prefix": {
      "title": {
        "value": "ela"
      }
    }
  }
}

¶ fuzzy 模糊查询

value 查询关键字
boost 设置查询的权值，默认为 1.0, 默认为 0.5，对于字符串，取值为 0~1(包含 0 和 1)，对于数值可能大于 1，对于日期型取值为 1d,2d,1m 这样，1d 代表一天
min_similarity 设置匹配的最小相似度
prefix_length 指明区分词的共同前缀长度，默认是 0
max_expansions 指明查询的词项可扩展的数目，默认可以无限大 
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GET {{url}}/library/_search
{{HEAD}}

{
  "query": {
    "fuzzy": {
      "title": "ank"
    }
  }
}

¶ more_like_this 查询

fields 定义字段组。默认是 _all
like_text 定义要查询的关键词
percent_terms_to_match 该参数指明一个文档必须匹配多大比例的词项才被视为相似。默认值是 0.3，意思是30%的比例
min_term_freq 该参数指明在生成的查询中查询词项的最大数目。默认为 25
stop_words 该参数指明将被忽略的单词集合
min_doc_freq 该参数指明词项应至少在多少个文档中出现才不会被忽略。默认是 5
max_doc_freq 该参数指明出现词项的最大数目。以避免词项被忽略。默认是无限大
min_word_len 该参数指明单个单词的最小长度，低于该值的单词将被忽略，默认值是e
max_word_len 指明单个单词的最大长度.高于该值的单词将被忽略。默认是无限大
boost_terms 该参数指明提升每个单词的权重时使用的权值默认是 1
boost 指明提升一个查询的权值。默认是 1.0
analyer 指定用于分析的分析器 
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GET {{url}}/library/_search
{{HEAD}}

{
  "query": {
    "more_like_this": {
      "fields": [
        "title"
      ],
      "like": "elasticsearch",
      "min_term_freq": 1,
      "max_query_terms": 12
    }
  }
}

¶ 布尔过滤查询

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# 格式
{
  "bool": {
    "must": [],
    "should": [],
    "must_not": []
  }
}
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# 建立测试数据
POST {{url}}/store/_bulk
{{head_bulk}}

{"index":{"_id":1}}
{"price":10,"productID":"SD1002136"}
{"index":{"_id":2}}
{"price":10,"productID":"SD2678421"}
{"index":{"_id":3}}
{"price":10,"productID":"SD8897573"}
{"index":{"_id":4}}
{"price":10,"productID":"SD4535233"}
{"index":{"_id":5}}
{"price":10,"productID":"SD4310944"}
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# 最简单 filter 查询
GET {{url}}/store/_search
{{HEAD}}

{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "term": {
            "price": {
              "value": "20"
            }
          }
        },
        {
          "term": {
            "productID": "sd4535233"
          }
        }
      ],
      "must_not": [
        {
          "term": {
            "price": {
              "value": "30"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}
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# 嵌套查询
GET {{url}}/store/_search
{{HEAD}}

{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "term": {
            "price": {
              "value": "10"
            }
          }
        },
        {
          "bool": {
            "must": [
              {
                "term": {
                  "productID": {
                    "value": "SD4535233"
                  }
                }
              }
            ]
          }
        }
      ]
    }
  }
}

¶ range 范围查询

范围查询用于匹配某些字段的字段值位于特定范围内的文档。Lucene查询的类型依赖于字段的类型，对于字符串字段，是TermRangeQuery，而对于数字/日期字段，查询是NumericRangeQuery。

参数 释义
gte 大于等于
gt 大于
lte 小于等于
lt 小于
boost 设置查询的推动值（boost），默认为1.0 
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# 查询price字段大于等于10小于等于20的文档。
GET {{url}}/store/_search
{{HEAD}}

{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "gte": 10,
        "lte": 20
      }
    }
  }
}

¶ 分析器

查看分析器解析的结果

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GET {{url}}/_analyze
{{HEAD}}

{
  "text": "SD4310944"
}
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GET {{url}}/_analyze
{{HEAD}}

{
  "text": ["SD2678421", "SD1002136"]
}
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# 重新建立一个映射，让 productID 处于 not_analyzed 模式
PUT {{url}}/store
{{HEAD}}

{
  "mappings": {
    "properties": {
      "productID": {
        "type": "text",
        "index": "not_analyzed"
      }
    }
  }
}

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