• 最重要的查询过滤语句
  • term 过滤
  • terms 过滤
  • range 过滤
  • exists 和 missing 过滤
  • bool 过滤
  • match_all 查询
  • match 查询
  • multi_match 查询
  • bool 查询

    最重要的查询过滤语句

    Elasticsearch 提供了丰富的查询过滤语句，而有一些是我们较常用到的。
    我们将会在后续的《深入搜索》中展开讨论，现在我们快速的介绍一下
    这些最常用到的查询过滤语句。

    term 过滤

    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)：

    1.     { "term": { "age":    26           }}
    2.     { "term": { "date":   "2014-09-01" }}
    3.     { "term": { "public": true         }}
    4.     { "term": { "tag":    "full_text"  }}

    terms 过滤

    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：

    1. {
    2.     "terms": {
    3.         "tag": [ "search", "full_text", "nosql" ]
    4.         }
    5. }

    range 过滤

    range过滤允许我们按照指定范围查找一批数据：

    1. {
    2.     "range": {
    3.         "age": {
    4.             "gte":  20,
    5.             "lt":   30
    6.         }
    7.     }
    8. }

    范围操作符包含：

    gt :: 大于

    gte:: 大于等于

    lt :: 小于

    lte:: 小于等于

    exists 和 missing 过滤

    exists 和 missing 过滤可以用于查找文档中是否包含指定字段或没有某个字段，类似于SQL语句中的IS_NULL条件

    1. {
    2.     "exists":   {
    3.         "field":    "title"
    4.     }
    5. }

    这两个过滤只是针对已经查出一批数据来，但是想区分出某个字段是否存在的时候使用。

    bool 过滤

    bool 过滤可以用来合并多个过滤条件查询结果的布尔逻辑，它包含一下操作符：

    must :: 多个查询条件的完全匹配,相当于 and。

    must_not :: 多个查询条件的相反匹配，相当于 not。

    should :: 至少有一个查询条件匹配, 相当于 or。

    这些参数可以分别继承一个过滤条件或者一个过滤条件的数组：

    1. {
    2.     "bool": {
    3.         "must":     { "term": { "folder": "inbox" }},
    4.         "must_not": { "term": { "tag":    "spam"  }},
    5.         "should": [
    6.                     { "term": { "starred": true   }},
    7.                     { "term": { "unread":  true   }}
    8.         ]
    9.     }
    10. }

    match_all 查询

    使用match_all 可以查询到所有文档，是没有查询条件下的默认语句。

    1. {
    2.     "match_all": {}
    3. }

    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

    match 查询

    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：

    1. {
    2.     "match": {
    3.         "tweet": "About Search"
    4.     }
    5. }

    如果用match下指定了一个确切值，在遇到数字，日期，布尔值或者not_analyzed 的字符串时，它将为你搜索你给定的值：

    1. { "match": { "age":    26           }}
    2. { "match": { "date":   "2014-09-01" }}
    3. { "match": { "public": true         }}
    4. { "match": { "tag":    "full_text"  }}

    提示：
    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。

    不像我们在《简单搜索》中介绍的字符查询，match查询不可以用类似”+usid:2 +tweet:search”这样的语句。
    它只能就指定某个确切字段某个确切的值进行搜索，而你要做的就是为它指定正确的字段名以避免语法错误。

    multi_match 查询

    multi_match查询允许你做match查询的基础上同时搜索多个字段：

    1. {
    2.     "multi_match": {
    3.         "query":    "full text search",
    4.         "fields":   [ "title", "body" ]
    5.     }
    6. }

    bool 查询

    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。

    以下查询将会找到 title 字段中包含 “how to make millions”，并且 “tag” 字段没有被标为 spam。
    如果有标识为 “starred” 或者发布日期为2014年之前，那么这些匹配的文档将比同类网站等级高：

    1. {
    2.     "bool": {
    3.         "must":     { "match": { "title": "how to make millions" }},
    4.         "must_not": { "match": { "tag":   "spam" }},
    5.         "should": [
    6.             { "match": { "tag": "starred" }},
    7.             { "range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }}}
    8.         ]
    9.     }
    10. }

    提示：
    如果bool 查询下没有must子句，那至少应该有一个should子句。但是
    如果有must子句，那么没有should子句也可以进行查询。