Elasticsearch 查询语句概述

目录

1. Match Query

2. Term Query

3. Terms Query

4. Range Query

5. Bool Query

6. Wildcard Query

7. Fuzzy Query

8. Prefix Query

9. Aggregation Query

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? ? ?Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索引擎，提供了丰富的查询DSL（Domain Specific Language）用于执行搜索操作。以下是Elasticsearch中常用的查询语句类型、作用、使用场景、注意事项以及每种查询的实际例子。

1. Match Query

• 作用：对文本进行全文搜索，包括模糊匹配。
• 使用场景：适用于搜索文本字段。
• 注意事项：默认情况下，对于多词搜索会采用OR操作符，可以通过operator参数修改。
• 例子：

  {
    "query": {
      "match": {
        "message": "this is a test"
      }
    }
  }

2. Term Query

• 作用：用于精确值匹配，不会对搜索词进行分词。
• 使用场景：适用于关键字、数字、日期等精确值字段的精确查询。
• 注意事项：不适用于文本字段，因为文本字段会在索引时分词。

• 例子：

  {
    "query": {
      "term": {
        "status": {
          "value": "active"
        }
      }
    }
  }

3. Terms Query

• 作用：与term query类似，但允许指定多个精确值。
• 使用场景：当需要匹配多个精确值时使用。
• 注意事项：与term query相同，不适用于文本字段。
• 例子：

  {
    "query": {
      "terms": {
        "status": ["active", "pending"]
      }
    }
  }

4. Range Query

• 作用：用于查找在某个范围内的值。
• 使用场景：适用于数字、日期等类型的范围查询。
• 注意事项：可以使用gt、lt、gte、lte等操作符指定范围。
• 例子：

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

5. Bool Query

• 作用：允许组合多个查询，如must、should、must_not。
• 使用场景：当需要执行复杂的查询逻辑时使用。
• 注意事项：should子句在没有must或filter时至少需要匹配一个条件。
• 例子：

  {
    "query": {
      "bool": {
        "must": [
          { "match": { "title": "search" } },
          { "match": { "content": "Elasticsearch" } }
        ],
        "must_not": [
          { "range": { "age": { "gte": 30 } } }
        ],
        "should": [
          { "term": { "tag": "wow" } },
          { "term": { "tag": "elasticsearch" } }
        ],
        "minimum_should_match": 1,
        "boost": 1.0
      }
    }
  }

6. Wildcard Query

• 作用：支持使用通配符的模糊查询。
• 使用场景：在不确定完整词项时使用。
• 注意事项：通配符查询可能会影响性能，应谨慎使用。
• 例子：

  {
    "query": {
      "wildcard": {
        "user": {
          "value": "ki*y"
        }
      }
    }
  }

7. Fuzzy Query

• 作用：基于Levenshtein编辑距离的模糊查询。
• 使用场景：在处理用户输入错误的情况下很有用。
• 注意事项：模糊查询会消耗更多的资源，应适度使用。
• 例子：

  {
    "query": {
      "fuzzy": {
        "name": {
          "value": "kiim",
          "fuzziness": 2
        }
      }
    }
  }

8. Prefix Query

• 作用：搜索具有指定前缀的词项。
• 使用场景：适用于自动补全功能。
• 注意事项：与通配符查询一样，可能会影响性能。
• 例子：

  {
    "query": {
      "prefix": {
        "user": {
          "value": "ki"
        }
      }
    }
  }

9. Aggregation Query

• 作用：用于执行复杂的数据分析和汇总。
• 使用场景：统计分析，如计数、平均值、最大/最小值等。
• 注意事项：聚合查询可以消耗大量资源，应合理设计。
• 例子：

  {
    "size": 0,
    "aggs": {
      "group_by_state": {
        "terms": {
          "field": "state.keyword"
        }
      }
    }
  }