查询表达式
- 空查询（empty search） —{}— 在功能上等价于使用 match_all 查询， 正如其名字一样，匹配所有文档：
GET /_search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
- 查询语句的结构，完整的查询请求如下：
GET /_search
{
"query": {
"match": {
"tweet": "elasticsearch"
}
}
}
- 合并查询语句
{
"bool": {
"must": { "match": { "email": "business opportunity" }},
"should": [
{ "match": { "starred": true }},
{ "bool": {
"must": { "match": { "folder": "inbox" }},
"must_not": { "match": { "spam": true }}
}}
],
"minimum_should_match": 1
}
}
查询与过滤
Elasticsearch 使用的查询语言（DSL） 拥有一套查询组件，这些组件可以以无限组合的方式进行搭配。这套组件可以在以下两种情况下使用：
-
过滤情况。
查询被设置成一个“不评分”或者“过滤”查询。即，这个查询只是简单的问一个问题：“这篇文档是否匹配？”。回答也是非常的简单，yes 或者 no ，二者必居其一。
-
查询情况。结果会被缓存到内存中以便快速读取。
查询就变成了一个“评分”的查询。和不评分的查询类似，也要去判断这个文档是否匹配，同时它还需要判断这个文档匹配的有 多好（匹配程度如何）。查询结果并不缓存。
最重要的查询
-
match_all查询
match_all 查询简单的 匹配所有文档。在没有指定查询方式时，它是默认的查询：
-
match查询
- 如果你在一个全文字段上使用 match 查询，在执行查询前，它将用正确的分析器去分析查询字符串：
{ "match": { "tweet": "About Search" }}
- 如果在一个精确值的字段上使用它， 例如数字、日期、布尔或者一个 not_analyzed 字符串字段，那么它将会精确匹配给定的值：
{ "match": { "age": 26 }}
{ "match": { "date": "2014-09-01" }}
{ "match": { "public": true }}
{ "match": { "tag": "full_text" }}
-
multi_match查询
multi_match 查询可以在多个字段上执行相同的 match 查询：
{
"multi_match": {
"query": "full text search",
"fields": [ "title", "body" ]
}
}
- range查询
range 查询找出那些落在指定区间内的数字或者时间：
{
"range": {
"age": {
"gte": 20,
"lt": 30
}
}
}
-
term查询
term查询被用于精确值 匹配，这些精确值可能是数字、时间、布尔或者那些 not_analyzed 的字符串。
{ "term": { "age": 26 }}
{ "term": { "date": "2014-09-01" }}
{ "term": { "public": true }}
{ "term": { "tag": "full_text" }}
term 查询对于输入的文本不 分析 ，所以它将给定的值进行精确查询。
-
terms查询
terms 查询和 term 查询一样，但它允许你指定多值进行匹配。如果这个字段包含了指定值中的任何一个值，那么这个文档满足条件：
{ "terms": { "tag": [ "search", "full_text", "nosql" ] }}
-
exits查询和missing查询
exists 查询和 missing 查询被用于查找那些指定字段中有值 (exists) 或无值 (missing) 的文档。这与SQL中的 IS_NULL (missing) 和 NOT IS_NULL (exists) 在本质上具有共性：
{
"exists": {
"field": "title"
}
}
组合查询
你可以用 bool 查询来实现你的需求。这种查询将多查询组合在一起，成为用户自己想要的布尔查询。它接收以下参数：
-
must
文档 必须 匹配这些条件才能被包含进来。
-
must_not
文档 必须不 匹配这些条件才能被包含进来。
-
should
如果满足这些语句中的任意语句，将增加 _score ，否则，无任何影响。它们主要用于修正每个文档的相关性得分。
-
filter
必须 匹配，但它以不评分、过滤模式来进行。这些语句对评分没有贡献，只是根据过滤标准来排除或包含文档。
下面的查询用于查找 title 字段匹配 how to make millions 并且不被标识为 spam 的文档。那些被标识为 starred 或在2014之后的文档，将比另外那些文档拥有更高的排名。如果 两者 都满足，那么它排名将更高：
{
"bool": {
"must": { "match": { "title": "how to make millions" }},
"must_not": { "match": { "tag": "spam" }},
"should": [
{ "match": { "tag": "starred" }},
{ "range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }}}
]
}
}
如果没有 must 语句，那么至少需要能够匹配其中的一条 should 语句。但，如果存在至少一条 must 语句，则对 should 语句的匹配没有要求。
- 增加带过滤器的查询
如果我们不想因为文档的时间而影响得分，可以用 filter 语句来重写前面的例子：
{
"bool": {
"must": { "match": { "title": "how to make millions" }},
"must_not": { "match": { "tag": "spam" }},
"should": [
{ "match": { "tag": "starred" }}
],
"filter": {
"range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }}
}
}
}
如果你需要通过多个不同的标准来过滤你的文档，bool 查询本身也可以被用做不评分的查询。简单地将它放置到 filter 语句中并在内部构建布尔逻辑：
{
"bool": {
"must": { "match": { "title": "how to make millions" }},
"must_not": { "match": { "tag": "spam" }},
"should": [
{ "match": { "tag": "starred" }}
],
"filter": {
"bool": {
"must": [
{ "range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }}},
{ "range": { "price": { "lte": 29.99 }}}
],
"must_not": [
{ "term": { "category": "ebooks" }}
]
}
}
}
}
验证查询
查询可以变得非常的复杂，尤其 和不同的分析器与不同的字段映射结合时，理解起来就有点困难了。不过 validate-query API 可以用来验证查询是否合法。
GET /gb/tweet/_validate/query
{
"query": {
"tweet" : {
"match" : "really powerful"
}
}
}
-
理解错误信息
为了找出 查询不合法的原因，可以将 explain 参数 加到查询字符串中：
GET /gb/tweet/_validate/query?explain
{
"query": {
"tweet" : {
"match" : "really powerful"
}
}
}
-
理解查询语句
对于合法查询，使用 explain 参数将返回可读的描述，这对准确理解 Elasticsearch 是如何解析你的 query 是非常有用的
