Elasticsearch搜索引擎的常用方法(二) term和terms，match，range，sort等

妖狐艹你老母 2023-02-16 06:55 18阅读 0赞

1、term和terms  
term和terms等查询，不会对查询对字段进行分词处理，适合于date、num、id等确切数据进行搜索

如果需要查询keywords，则查询等keywords必须是查询字段中可以分出来的词，如果不是，则无法查询到数据。

例如：age字段包含的值为80后、90后。使用term查询，\{"term":\{"age":"80后"\}\} 这样是无法查询到age是"80后"的数据的，因为term不会对"80后"进行分词，而es中存储的age字段，会把"80后"分成“80”和“后”，没有“80后”，所以使用term无法查询到

term查询某一个关键词的数据：

# 查询content含有“学习”关键词的数据
     
    GET index_1/_search
     
    {
      "query": {
        "bool": {
          "filter": {
            "term": {
              "content": "学习"
            }
          }
        }
      }
    }

terms查询某些关键词的数据：

# 查询content中含有“学习”和“生活”的数据
     
    GET index_1/_search
     
    {
      "query": {
        "bool": {
          "filter": {
            "terms": {
              "content": [
                "学习",
                "生活"
              ]
            }
          }
        }
      }
    }

2、match  
match的所有方法，都会对字段进行分词，所查询的字段数据只要包含分词后结果的一个，就会被查询到

例如：age的数据包含有80后、90后，使用 \{"match":\{"age":"80后"\}\} 查询，会把所有的数据都查询出来。

分析：match会把“80后”分词为“80”和“后”，而es也会讲age分词为“80“、“后”，“90”、“后”，所有数据都包含”后“，所以会被全部查找出来

match查找age是80后的字段：

GET index_1/_search
     
    {
      "query": {
        "bool": {
          "filter": {
            "match": {
              "age": "80后"
            }
          }
        }
      }
    }
     
     
    结果：
    {
      "took": 4,
      "timed_out": false,
      "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "failed": 0
      },
      "hits": {
        "total": 6433,
        "max_score": 0,
        "hits": [
          {
            "_index": "index_1",
            "_type": "type_1",
            "_id": "1",
            "_score": 0,
            "_source": {
              "age": "70后"
              ...}
          },
          {
            "_index": "index_1",
            "_type": "type_1",
            "_id": "2",
            "_score": 0,
            "_source": {
              "age": "80后"
              ...}
          },
          {
            "_index": "index_1",
            "_type": "type_1",
            "_id": "2",
            "_score": 0,
            "_source": {
              "age": "90后"
              ...}
          }
        ]
      }
    }

match\_phrase：短语匹配查询，必须匹配短语中的所有分词，并且保证各个分词的相对位置不变

例如：age的数据包含有80后、90后，使用 \{"match\_phrase":\{"age":"80后"\}\} 查询，只会把age字段是“80后”的数据查询出来。

分析：match\_phrase会把“80后”分词为“80”和“后”，而es也会讲age分词为“80“、“后”，“90”、“后”，查询的时候，只会查询“80”后面的分词是“后”的数据

match\_phrase查找age是80后的字段：

GET index_1/_search
     
    {
      "query": {
        "bool": {
          "filter": {
            "match_phrase": {
              "age": "80后"
            }
          }
        }
      }
    }
     
     
    结果：
    {
      "took": 4,
      "timed_out": false,
      "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "failed": 0
      },
      "hits": {
        "total": 6433,
        "max_score": 0,
        "hits": [
          {
            "_index": "index_1",
            "_type": "type_1",
            "_id": "1",
            "_score": 0,
            "_source": {
              "age": "80后"
              ...}
          },
          {
            "_index": "index_1",
            "_type": "type_1",
            "_id": "2",
            "_score": 0,
            "_source": {
              "age": "80后"
              ...}
          },
          {
            "_index": "index_1",
            "_type": "type_1",
            "_id": "2",
            "_score": 0,
            "_source": {
              "age": "80后"
              ...}
          }
        ]
      }
    }

multi\_match：查询多个字段包含某个关键词的数据

# 查询content或education中含有"大学"的数据
     
    GET index_1/_search
     
    {
      "query": {
        "bool": {
          "filter": {
            "multi_match": {
              "query": "大学",
              "fields": ["content", "education"]
            }
          }
        }
      }
    }

match\_all：查询所有文档

GET index_1/_search
     
    {
      "query": {
        "match_all": {}
      }
    }

3、range  
range范围查找，查找某一范围的所有数据

gt：大于

gte：大于等于

lt：小于

lte：小于等于

\# 查询时间大于等于2019-08-10 10:08:29，小于等于2019-08-13 10:08:29的数据

GET index_4/_search
     
    {
      "query": {
        "bool": {
          "filter": {
            "range": {
              "date": {
                "gte": "2019-08-10 10:08:29", 
                "lte": "2019-08-13 10:08:29"
              }    
            }
          }
        }
      }
    }

4、sort  
sort按照某些字段对数据进行排序，可以是一个字段，也可以是多个字段

desc：降序

asc：生序

# 查询数据按照时间的降序排列
     
    GET index_1/_search
     
    {
      "sort": [
        {
          "date": {
            "order": "desc"
          }
        }
      ], 
      "query": {
        "match_all": {}
      }
    }

5、\_source  
对于搜索的结果，只关注某些字段的值

# 查询所有的数据的name和age
     
    GET index_1/_search
     
    {
      "_source": ["name", "age"], 
      "query": {
        "match_all": {}
      }
    }

6、from和size  
from：从某个位置开始查询，最小为0，某些情况下可以为-1（下一篇说明）

size：查询长度

from+size不能大于10000，否则es会报错（下一篇解决）

# 查询前20条数据，并按照date的降序排列
     
    GET index_1/_search
     
    {
      "from": 0,
      "size": 20, 
      "sort": [
        {
          "date": {
            "order": "desc"
          }
        }
      ], 
      "query": {
        "match_all": {}
      }
    }

7、fuzzy  
模糊匹配

value：查询包含某关键字

boost：增加查询的权值，默认值是1.0，必须于value同用，涉及字段\_score（es默认按照\_score排序）

fuzziness：设置匹配的最小相似度，默认值0.5，对于字符串，取值0-1(包括0和1)；对于数值，取值可能大于1；对于日期取值为1d,1m等

prefix\_length：公共前缀长度，默认为0

max\_expansions：指定可被扩大到的最大词条数，默认为无限制

GET index_4/_search
     
    {
      "query": {
       "fuzzy": {
         "type": {
           "value": "分期", 
           "boost": 0.5
         }
       }
      }
    }

8、wildcard  
通配符查询

\*：匹配0或多个字符

?：匹配任意字符

注意：使用wildcard的字段类型需要是keyword，切不分词；尽量少用，效率较低

GET index_1/_search
     
    {
      "query": {
        "wildcard": {
          "content": {
            "value": "*学习*"
          }
        }
      }
    }