Elasticsearch查询类型
Elasticsearch支持两种类型的查询:基本查询和复合查询。 基本查询,如词条查询用于查询实际数据。 复合查询,如布尔查询,可以合并多个查询, 然而,这不是全部。除了这两种类型的查询,你还可以用过滤查询,根据一定的条件缩小查询结果。不像其他查询,筛选查询不会影响得分,而且通常非常高效。 更加复杂的情况,查询可以包含其他查询。此外,一些查询可以包含过滤器,而其他查询可同时包含查询和过滤器。这并不是全部,但暂时先解释这些工作。
1.简单查询
这种查询方式很简单,但比较局限。 查询last_name字段中含有smith一词的文档,可以这样写:
http://127.0.0.1:9200/megacorp/employee/_search
{
"query" : {
"query_string" : {
"query" : "last_name:smith"
}
}
}
返回格式如下:
{
"took": 15,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 2,
"max_score": 0.30685282,
"hits": [
{
"_index": "megacorp",
"_type": "employee",
"_id": "2",
"_score": 0.30685282,
"_source": {
"first_name": "Jane",
"last_name": "Smith",
"age": 32,
"about": "I like to collect rock albums",
"interests": [
"music"
]
}
},
{
"_index": "megacorp",
"_type": "employee",
"_id": "1",
"_score": 0.30685282,
"_source": {
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"age": 25,
"about": "I love to go rock climbing",
"interests": [
"sports",
"music"
]
}
}
]
}
}
pretty=true参数会让Elasticsearch以更容易阅读的方式返回响应。
2.分页和结果集大小(form、size)
Elasticsearch能控制想要的最多结果数以及想从哪个结果开始。下面是可以在请求体中添加的两个额外参数。 from:该属性指定我们希望在结果中返回的起始文档。它的默认值是0,表示想要得到从第一个文档开始的结果。 size:该属性指定了一次查询中返回的最大文档数,默认值为10。如果只对切面结果感兴趣,并不关心文档本身,可以把这个参数设置成0。 如果想让查询从第2个文档开始返回20个文档,可以发送如下查询:
{
"version" : true,//返回版本号
"from" : 1,//从哪个文档开始(数组所以有0)
"size" : 20,//返回多少个文档
"query" : {
"query_string" : {
"query" : "last_name:smith"
}
}
}
选择返回字段(fields)
只返回age,about和last_name字段
{
"fields":[ "age", "about","last_name" ],
"query" : {
"query_string" : {
"query" : "last_name:Smith"
}
}
}
返回格式如下:
{
"took": 3,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 2,
"max_score": 0.30685282,
"hits": [
{
"_index": "megacorp",
"_type": "employee",
"_id": "2",
"_score": 0.30685282,
"fields": {
"about": [
"I like to collect rock albums"
],
"last_name": [
"Smith"
],
"age": [
32
]
}
},
{
"_index": "megacorp",
"_type": "employee",
"_id": "1",
"_score": 0.30685282,
"fields": {
"about": [
"I love to go rock climbing"
],
"last_name": [
"Smith"
],
"age": [
25
]
}
}
]
}
}
- 如果没有定义fields数组,它将用默认值,如果有就返回_source字段;
- 如果使用_source字段,并且请求一个没有存储的字段,那么这个字段将从_source字段中提取(然而,这需要额外的处理);
- 如果想返回所有的存储字段,只需传入星号()作为字段名字。 *从性能的角度,返回_source字段比返回多个存储字段更好。
部分字段(include、exclude)
Elasticsearch公开了部分字段对象的include和exclude属性,所以可以基于这些属性来包含或排除字段。例如,为了在查询中包括以titl开头且排除以chara开头的字段,发出以下查询:
{
"partial_fields" : {
"partial1" : {
"include" : [ "titl*" ],
"exclude" : [ "chara*" ]
}
},
"query" : {
"query_string" : { "query" : "title:crime" }
}
}
脚本字段(script_fields)
在JSON的查询对象中加上script_fields部分,添加上每个想返回的脚本值的名字。若要返回一个叫correctYear的值,它用year字段减去1800计算得来,运行以下查询:
{
"script_fields" : {
"correctYear" : {
"script" : "doc['year'].value - 1800"
}
},
"query" : {
"query_string" : { "query" : "title:crime" }
}
}
上面的示例中使用了doc符号,它让我们捕获了返回结果,从而让脚本执行速度更快,但也导致了更高的内存消耗,并且限制了只能用单个字段的单个值。如果关心内存的使用,或者使用的是更复杂的字段值,可以用_source字段。使用此字段的查询如下所示
{
"script_fields" : {
"correctYear" : {
"script" : "_source.year - 1800"
}
},
"query" : {
"query_string" : { "query" : "title:crime" }
}
}
返回格式如下:
{
"took" : 1,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 5,
"successful" : 5,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : 1,
"max_score" : 0.15342641,
"hits" : [ {
"_index" : "library",
"_type" : "book",
"_id" : "4",
"_score" : 0.15342641,
"fields" : {
"correctYear" : [ 86 ]
}
} ]
}
}
传参数到脚本字段中(script_fields)
一个脚本字段的特性:可传入额外的参数。可以使用一个变量名称,并把值传入params节中,而不是直接把1800写在等式中。这样做以后,查询将如下所示:
{
"script_fields" : {
"correctYear" : {
"script" : "_source.year - paramYear",
"params" : {
"paramYear" : 1800
}
}
},
"query" : {
"query_string" : { "query" : "title:crime" }
}
}
基本查询
单词条查询:
最简单的词条查询如下所示:
{
"query" : {
"term" : {
"last_name" : "smith"
}
}
}
多词条查询:
假设想得到所有在tags字段中含有novel或book的文档。运行以下查询来达到目的:
{
"query" : {
"terms" : {
"tags" : [ "novel", "book" ],
"minimum_match" : 1
}
}
}
上述查询返回在tags字段中包含一个或两个搜索词条的所有文档.minimum_match属性设置为1;这意味着至少有1个词条应该匹配。如果想要查询匹配所有词条的文档,可以把minimum_match属性设置为2。
match_all 查询
如果想得到索引中的所有文档,只需运行以下查询:
{
"query" : {
"match_all" : {}
}
}
match 查询
{
"query" : {
"match" : {
"title" : "crime and punishment"
}
}
}
上面的查询将匹配所有在title字段含有crime、and或punishment词条的文档。
match查询的几种类型
1 布尔值匹配查询(operator)
{
"query" : {
"match" : {
"title" : {
"query" : "crime and punishment",
"operator" : "and"
}
}
}
}
operator参数可接受or和and,用来决定查询中的所有条件的是or还是and。
2 match_phrase查询(slop)
这个可以查询类似 a+x+b,其中x是未知的。即知道了a和b,x未知的结果也可以查询出来。
{
"query" : {
"match_phrase" : {
"title" : {
"query" : "crime punishment",
"slop" : 1
}
}
}
}
注意,我们从查询中移除了and一词,但因为slop参数设置为1,它仍将匹配我们的文档。
slop:这是一个整数值,该值定义了文本查询中的词条和词条之间可以有多少个未知词条,以被视为跟一个短语匹配。此参数的默认值是0,这意味着,不允许有额外的词条,即上面的x可以是多个。
3 match_phrase_prefix查询
{
"query" : {
"match_phrase_prefix" : {
"title" : {
"query" : "crime and punishm",
"slop" : 1,
"max_expansions" : 20
}
}
}
}
注意,我们没有提供完整的“crime and punishment”短语,而只是提供“crime and punishm”,该查询仍将匹配我们的文档。
multi_match 查询
multi_match查询和match查询一样,但是可以通过fields参数针对多个字段查询。当然,match查询中可以使用的所有参数同样 可以在multi_match查询中使用。所以,如果想修改match查询,让它针对title和otitle字段运行,那么运行以下查询:
{
"query" : {
"multi_match" : {
"query" : "crime punishment",
"fields" : [ "title", "otitle" ]
}
}
}
前缀查询
想找到所有title字段以cri开始的文档,可以运行以下查询:
{
"query" : {
"prefix" : {
"title" : "cri"
}
}
}
通配符查询
这里?表示任意字符:
{
"query" : {
"wildcard" : {
"title" : "cr?me"
}
}
}
范围查询
- gte:范围查询将匹配字段值大于或等于此参数值的文档。
- gt:范围查询将匹配字段值大于此参数值的文档。
- lte:范围查询将匹配字段值小于或等于此参数值的文档。
- lt:范围查询将匹配字段值小于此参数值的文档。
举例来说,要找到year字段从1700到1900的所有图书,可以运行以下查询:
{
"query" : {
"range" : {
"year" : {
"gte" : 1700,
"lte" : 1900
}
}
}
}
复合查询
布尔查询
- should:被它封装的布尔查询可能被匹配,也可能不被匹配。被匹配的should节点数由minimum_should_match参数控制。
- must:被它封装的布尔查询必须被匹配,文档才会返回。
- must_not:被它封装的布尔查询必须不被匹配,文档才会返回。
假设我们想要找到所有这样的文档:在title字段中含有crime词条,并且year字段可以在也可以不在1900~2000的范围里,在otitle字段中不可以包含nothing词条。用布尔查询的话,类似于下面的代码:
{
"query" : {
"bool" : {
"must" : {
"term" : {
"title" : "crime"
}
},
"should" : {
"range" : {
"year" : {
"from" : 1900,
"to" : 2000
}
}
},
"must_not" : {
"term" : {
"otitle" : "nothing"
}
}
}
}
}
过滤器(不太理解过滤器的作用)
返回给定title的所有文档,但结果缩小到仅在1961年出版的书。使用filtered查询。如下:
{
"query": {
"filtered" : {
"query" : {
"match" : { "title" : "Catch-22" }
},
"filter" : {
"term" : { "year" : 1961 }
}
}
}
}
http://my.oschina.net/wsyblog/blog/702841
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