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#使用match_all，匹配所有文档，默认只会返回10条数据。
#原因：_search查询默认采用的是分页查询，每页记录数size的默认值为10。如果想显示更多数据，指定size
GET /es_db/_search
{
"query":{
# 使用match_all，匹配所有文档，默认只会返回10条数据。
# 原因：_search查询默认采用的是分页查询，每页记录数size的默认值为10。如果想显示更多数据，指定size
"match_all":{}
}
# _source 关键字: 是一个数组,在数组中用来指定展示那些字段
"_source": ["name","address"]
# 不查看源数据，仅查看元字段
# "_source": false,
# 只看以obj.开头的字段
# "_source": "obj.*",
# size 关键字: 指定查询结果中返回指定条数。 默认返回值10条
"size": 100
# from 关键字用来指定起始返回位置，和size关键字连用可实现分页效果，默认是 0
"from": 0,
# 指定字段排序sort，会让得分失效
"sort": [
{
"age": "desc"
}
]
}GET /es_db/_search
{
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"term": {
"address.keyword": "广州白云山公园"
}
}
}
}
}?注意：最好不要在term查询的字段中使用text字段，因为text字段会被分词，这样做既没有意义，还很有可能什么也查不到。
在Elasticsearch中可以使用exists进行查询，以判断文档中是否存在对应的字段
GET / es_db / _search {
"query": {
"exists": {
"field": "remark"
}
}
}ids 关键字 :?值为数组类型,用来根据一组id获取多个对应的文档
GET /es_db/_search
{
"query": {
"ids": {
"values": [1, 2]
}
}
}range：范围关键字
POST /es_db/_search
{
"query": {
"range": {
"age": {
"gte": 25,
"lte": 28
}
}
}
}
GET /product/_search
{
"query": {
"range": {
"date": {
"gte": "now-2y"
}
}
}
}GET /es_db/_search
{
"query": {
"prefix": {
"address": {
"value": "广州"
}
}
}
}通配符查询：工作原理和prefix相同，只不过它不是只比较开头，它能支持更为复杂的匹配模式。
GET /es_db/_search
{
"query": {
"wildcard": {
"address": {
"value": "*白*"
}
}
}
}在实际的搜索中，我们有时候会打错字，从而导致搜索不到。在Elasticsearch中，我们可以使用fuzziness属性来进行模糊查询，从而达到搜索有错别字的情形。
fuzzy 查询会用到两个很重要的参数，fuzziness，prefix_length
fuzziness：表示输入的关键字通过几次操作可以转变成为ES库里面的对应field的字段
操作是指：新增一个字符，删除一个字符，修改一个字符，每次操作可以记做编辑距离为1;如中文集团到中威集团编辑距离就是1，只需要修改一个字符；如果fuzziness值在这里设置成2，会把编辑距离为2的东东集团也查出来。
该参数默认值为0，即不开启模糊查询; fuzzy 模糊查询 最大模糊错误必须在0-2之间
prefix_length：表示限制输入关键字和ES对应查询field的内容开头的第n个字符必须完全匹配，不允许错别字匹配;如这里等于1，则表示开头的字必须匹配，不匹配则不返回;默认值也是0;
加大prefix_length的值可以提高效率和准确率。
GET /es_db /_search
{
"query": {
"fuzzy": {
"address": {
"value": "白运山",
"fuzziness": 1
}
}
}
}match在匹配时会对所查找的关键词进行分词，然后按分词匹配查找。
match支持以下参数：
#match 分词后or的效果
GET /es_db/_search
{
"query": {
"match": {
"address": "广州白云山公园"
}
}
}
# 分词后 and的效果
GET /es_db/_search
{
"query": {
"match": {
"address": {
"query": "广州白云山公园",
"operator": "and"
}
}
}
}在match中的应用： 当operator参数设置为or时，minnum_should_match参数用来控制匹配的分词的最少数量。
# 最少匹配广州，公园两个词
GET /es_db/_search
{
"query": {
"match": {
"address": {
"query": "广州公园",
"minimum_should_match": 2
}
}
}
}对于match查询，其底层逻辑的概述：
多字段查询，可以根据字段类型，决定是否使用分词查询，得分最高的在前面
GET /es_db/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "长沙张龙",
"fields": [
"address",
"name"
]
}
}
}?注意：字段类型分词,将查询条件分词之后进行查询，如果该字段不分词就会将查询条件作为整体进行查询。
? ? ? ? 短语搜索(match phrase)会对搜索文本进行文本分析，然后到索引中寻找搜索的每个分词并要求分词相邻，你可以通过调整slop参数设置分词出现的最大间隔距离。match_phrase 会将检索关键词分词。可以借助slop参数，slop参数告诉match_phrase查询词条能够相隔多远(位置偏移量，不是隔多少个分词)时仍然将文档视为匹配。
GET /es_db/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"address": {
"query": "广州云山",
"slop": 2
}
}
}
}? ? ? 允许我们在单个查询字符串中指定AND | OR | NOT条件，同时也和 multi_match query 一样，支持多字段搜索。和match类似，但是match需要指定字段名，query_string是在所有字段中搜索，范围更广泛。
注意:?查询字段分词就将查询条件分词查询，查询字段不分词将查询条件不分词查询
# 未指定字段查询
# AND 要求大写
GET /es_db/_search
{
"query": {
"query_string": {
"query": "赵六 AND 橘子洲"
}
}
}
# 指定单个字段查询
#Query String
GET /es_db/_search
{
"query": {
"query_string": {
"default_field": "address",
"query": "白云山 OR 橘子洲"
}
}
}
# 指定多个字段查询
GET /es_db/_search
{
"query": {
"query_string": {
"fields": ["name","address"],
"query": "张三 OR (广州 AND 王五)"
}
}
}类似Query String，但是会忽略错误的语法,同时只支持部分查询语法，不支持AND OR NOT，会当作字符串处理。支持部分逻辑：
GET /es_db/_search
{
"query": {
"simple_query_string": {
"fields": ["name", "address"],
"query": "广州公园",
"default_operator": "AND"
}
}
}
GET /es_db/_search
{
"query": {
"simple_query_string": {
"fields": ["name", "address"],
"query": "广州 + 公园"
}
}
}布尔查询可以按照布尔逻辑条件组织多条查询语句，只有符合整个布尔条件的文档才会被搜索出来。
在布尔条件中，可以包含两种不同的上下文。
1. 搜索上下文(query context)：使用搜索上下文时，Elasticsearch需要计算每个文档与搜索条件的相关度得分，这个得分的计算需使用一套复杂的计算公式，有一定的性能开销，带文本分析的全文检索的查询语句很适合放在
搜索上下文中。
2. 过滤上下文(filter context)：使用过滤上下文时，Elasticsearch只需要判断搜索条件跟文档数据是否匹配，例如使用Term query判断一个值是否跟搜索内容一致，使用Range query判断某数据是否位于某个区间等。过滤上下文的查询不需要进行相关度得分计算，还可以使用缓存加快响应速度，很多术语级查询语句都适合放在过滤上下文中。
布尔查询一共支持4种组合类型:
| 类型 | 说明 |
| filter | 可包含多个过滤条件，每个条件均满足的文档才能被搜索到，每个过滤条件不计算相关度得分，结果在一定条件下会被缓存， 属于过滤上下文 |
| must | 可包含多个查询条件，每个条件均满足的文档才能被搜索到，每次查询需要计算相关度得分，属于搜索上下文 |
| must_not | 可包含多个过滤条件，每个条件均不满足的文档才能被搜索到，每个过滤条件不计算相关度得分，结果在一定条件下会被缓存， 属于过滤上下文 |
| should | 可包含多个查询条件，不存在must和fiter条件时，至少要满足多个查询条件中的一个，文档才能被搜索到，否则需满足的条件数量不受限制,匹配到的查询越多相关度越高，也属于搜索上下文 |
GET /books/_search
{
"query ": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
title ": "java编程"
}
}, {
"match": {
"description": "性能优化"
}
}
]
}
}
}
GET /books/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [{
"match": {
"title": "java编程"
}
}, {
"match": {
"description": "性能优化"
}
}],
"minimum_should_match": 1
}
}
}
GET /books/_search
{
"query": {
"bool": {
"filter": [{
"term": {
"language": "java"
}
},
{
"range": {
"publish_time": {
"gte": "2010-08-01"
}
}
}
]
}
}
}