Java知识体系

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ES中常见的搜索语句

搜索入门 ​

搜索全部 ​

  • 最简单的搜索，使用match_all来表示，例如搜索全部；
GET /bank/_search
{
  "query": { "match_all": {} }
}

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分页搜索 ​

  • 分页搜索，from表示偏移量，从0开始，size表示每页显示的数量；
GET /bank/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "from": 0,
  "size": 10
}

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搜索排序 ​

  • 搜索排序，使用sort表示，例如按balance字段降序排列；
GET /bank/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "sort": { "balance": { "order": "desc" } }
}

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搜索返回指定字段 ​

  • 搜索并返回指定字段内容，使用_source表示，例如只返回account_number和balance两个字段内容：
GET /bank/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "_source": ["account_number", "balance"]
}

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条件搜索 ​

精确匹配（Term/Terms） ​

term：精确匹配字段值（不分词），如查找name为"python"的文档

{ "query": { "term": { "name": "python" } } }

terms：匹配多个值，如name为"python"或"android"

{ "query": { "terms": { "name": ["python", "android"] } } }

范围查询 Range ​

查询数字或日期范围，如age在18到30之间

{ 
  "query": { 
    "range": { 
      "age": { "gte": 18, "lte": 30 } 
    } 
  } 
}

全文搜索 ​

Match查询​​

对文本字段进行分词搜索

  • 条件搜索，使用match表示匹配条件，例如搜索出account_number为20的文档：
GET /bank/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "account_number": 20
    }
  }
}

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  • 文本类型字段的条件搜索，例如搜索address字段中包含mill的文档，对比上一条搜索可以发现，对于数值类型match操作使用的是精确匹配，对于文本类型使用的是模糊匹配；
GET /bank/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "address": "mill"
    }
  },
  "_source": [
    "address",
    "account_number"
  ]
}

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多字段匹配（Multi-match） ​

在多个字段中搜索同一关键词，如name和addr包含"深圳"

{ 
  "query": { 
    "multi_match": { 
      "query": "深圳", 
      "fields": ["name", "addr"] 
    } 
  } 
}

短语匹配搜索 ​

  • 短语匹配搜索，使用match_phrase表示，例如搜索address字段中同时包含mill和lane的文档：
GET /bank/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "address": "mill lane"
    }
  }
}

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模糊匹配（Fuzzy/Wildcard） ​

fuzzy：容忍拼写错误，如"iphon"匹配"iphone"

{ "query": { "fuzzy": { "name": { "value": "iphon", "fuzziness": "AUTO" } } } }

wildcard：通配符匹配，如name以"app"开头

{ "query": { "wildcard": { "name": "app*" } } }

组合搜索/复合查询（Bool） ​

通过逻辑组合多个条件：

  • must：所有条件必须满足（AND逻辑）。

  • should：至少满足一个条件（OR逻辑）。

  • must_not：排除满足条件的文档。

  • filter：类似must但不影响评分，性能更高。

  • 组合搜索，使用bool来进行组合，must表示同时满足，例如搜索address字段中同时包含mill和lane的文档；

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "address": "mill" } },
        { "match": { "address": "lane" } }
      ]
    }
  }
}

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  • 组合搜索，should表示满足其中任意一个，搜索address字段中包含mill或者lane的文档；
GET /bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        { "match": { "address": "mill" } },
        { "match": { "address": "lane" } }
      ]
    }
  }
}

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  • 组合搜索，must_not表示同时不满足，例如搜索address字段中不包含mill且不包含lane的文档；
GET /bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": [
        { "match": { "address": "mill" } },
        { "match": { "address": "lane" } }
      ]
    }
  }
}

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  • 组合搜索，组合must和must_not，例如搜索age字段等于40且state字段不包含ID的文档；
GET /bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "age": "40" } }
      ],
      "must_not": [
        { "match": { "state": "ID" } }
      ]
    }
  }
}

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过滤搜索 ​

  • 搜索过滤，使用filter来表示，例如过滤出balance字段在20000~30000的文档；
GET /bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": { "match_all": {} },
      "filter": {
        "range": {
          "balance": {
            "gte": 20000,
            "lte": 30000
          }
        }
      }
    }
  }
}

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搜索聚合 ​

  • 对搜索结果进行聚合，使用aggs来表示，类似于MySql中的group by，例如对state字段进行聚合，统计出相同state的文档数量；
GET /bank/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "group_by_state": {
      "terms": {
        "field": "state.keyword"
      }
    }
  }
}

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  • 嵌套聚合，例如对state字段进行聚合，统计出相同state的文档数量，再统计出balance的平均值；
GET /bank/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "group_by_state": {
      "terms": {
        "field": "state.keyword"
      },
      "aggs": {
        "average_balance": {
          "avg": {
            "field": "balance"
          }
        }
      }
    }
  }
}

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  • 对聚合搜索的结果进行排序，例如按balance的平均值降序排列；
GET /bank/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "group_by_state": {
      "terms": {
        "field": "state.keyword",
        "order": {
          "average_balance": "desc"
        }
      },
      "aggs": {
        "average_balance": {
          "avg": {
            "field": "balance"
          }
        }
      }
    }
  }
}

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  • 按字段值的范围进行分段聚合，例如分段范围为age字段的[20,30] [30,40] [40,50]，之后按gender统计文档个数和balance的平均值；
GET /bank/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "group_by_age": {
      "range": {
        "field": "age",
        "ranges": [
          {
            "from": 20,
            "to": 30
          },
          {
            "from": 30,
            "to": 40
          },
          {
            "from": 40,
            "to": 50
          }
        ]
      },
      "aggs": {
        "group_by_gender": {
          "terms": {
            "field": "gender.keyword"
          },
          "aggs": {
            "average_balance": {
              "avg": {
                "field": "balance"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

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参考