每日一博 | Elasticsearch 查询详解

Elasticsearch查询类型

Elasticsearch支持两种类型的查询：基本查询和复合查询。 基本查询，如词条查询用于查询实际数据。 复合查询，如布尔查询，可以合并多个查询， 然而，这不是全部。除了这两种类型的查询，你还可以用过滤查询，根据一定的条件缩小查询结果。不像其他查询，筛选查询不会影响得分，而且通常非常高效。 更加复杂的情况，查询可以包含其他查询。此外，一些查询可以包含过滤器，而其他查询可同时包含查询和过滤器。这并不是全部，但暂时先解释这些工作。

1.简单查询

这种查询方式很简单，但比较局限。 查询last_name字段中含有smith一词的文档，可以这样写：

http://127.0.0.1:9200/megacorp/employee/ search

` { "query" : { "query_string" : { "query" : "last_name:smith" } } }

返回格式如下: ``

name": "Smith", "age": 25, "about": "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] } } ] } } ``` pretty=true参数会让Elasticsearch以更容易阅读的方式返回响应。

2.分页和结果集大小（form、size）

Elasticsearch能控制想要的最多结果数以及想从哪个结果开始。下面是可以在请求体中添加的两个额外参数。 from：该属性指定我们希望在结果中返回的起始文档。它的默认值是0，表示想要得到从第一个文档开始的结果。 size：该属性指定了一次查询中返回的最大文档数，默认值为10。如果只对切面结果感兴趣，并不关心文档本身，可以把这个参数设置成0。 如果想让查询从第2个文档开始返回20个文档，可以发送如下查询：

` { "version" : true,//返回版本号 "from" : 1,//从哪个文档开始（数组所以有0） "size" : 20,//返回多少个文档 "query" : { "query_string" : { "query" : "last_name:smith" } } }

`

选择返回字段（fields）

只返回age，about和last name字段

` { "fields":[ "age", "about","last_name" ], "query" : { "query_string" : { "query" : "last_name:Smith" } } }

返回格式如下: ``

*

部分字段（include、exclude）

Elasticsearch公开了部分字段对象的include和exclude属性，所以可以基于这些属性来包含或排除字段。例如，为了在查询中包括以titl开头且排除以chara开头的字段，发出以下查询：

` { "partial_fields" : { "partial1" : { "include" : [ "titl*" ], "exclude" : [ "chara*" ] } }, "query" : { "query_string" : { "query" : "title:crime" } } }

`

脚本字段(script_fields)

在JSON的查询对象中加上script fields部分，添加上每个想返回的脚本值的名字。若要返回一个叫correctYear的值，它用year字段减去1800计算得来，运行以下查询：

` { "script_fields" : { "correctYear" : { "script" : "doc['year'].value - 1800" } }, "query" : { "query_string" : { "query" : "title:crime" } } }

上面的示例中使用了doc符号，它让我们捕获了返回结果，从而让脚本执行速度更快，但也导致了更高的内存消耗，并且限制了只能用单个字段的单个值。如果关心内存的使用，或者使用的是更复杂的字段值，可以用_source字段。使用此字段的查询如下所示 ``

string" : { "query" : "title:crime" } } }

` 返回格式如下:

{ "took" : 1, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 5, "successful" : 5, "failed" : 0 }, "hits" : { "total" : 1, "max_score" : 0.15342641, "hits" : [ { "_index" : "library", "_type" : "book", "_id" : "4", "_score" : 0.15342641, "fields" : { "correctYear" : [ 86 ] } } ] } } ``

一个脚本字段的特性：可传入额外的参数。可以使用一个变量名称，并把值传入params节中，而不是直接把1800写在等式中。这样做以后，查询将如下所示：

` { "script_fields" : { "correctYear" : { "script" : "_source.year - paramYear", "params" : { "paramYear" : 1800 } } }, "query" : { "query_string" : { "query" : "title:crime" } } }

`

基本查询

单词条查询:

最简单的词条查询如下所示：

` { "query" : { "term" : { "last_name" : "smith" } } }

假设想得到所有在tags字段中含有novel或book的文档。运行以下查询来达到目的：

` { "query" : { "terms" : { "tags" : [ "novel", "book" ], "minimum_match" : 1 } } }

match属性设置为2。

match_all 查询

如果想得到索引中的所有文档，只需运行以下查询：

` { "query" : { "match_all" : {} } }

**match 查询** ``

{ "query" : { "match" : { "title" : "crime and punishment" } } } ``` 上面的查询将匹配所有在title字段含有crime、and或punishment词条的文档。

match查询的几种类型

1 布尔值匹配查询（operator）

` { "query" : { "match" : { "title" : { "query" : "crime and punishment", "operator" : "and" } } } }

` operator参数可接受or和and,用来决定查询中的所有条件的是or还是and。

2 match_phrase查询（slop）

这个可以查询类似 a+x+b，其中x是未知的。即知道了a和b，x未知的结果也可以查询出来。

` { "query" : { "match_phrase" : { "title" : { "query" : "crime punishment", "slop" : 1 } } } }

` 注意，我们从查询中移除了and一词，但因为slop参数设置为1，它仍将匹配我们的文档。

slop：这是一个整数值，该值定义了文本查询中的词条和词条之间可以有多少个未知词条，以被视为跟一个短语匹配。此参数的默认值是0，这意味着，不允许有额外的词条，即上面的x可以是多个。

3 match phrase prefix查询

` { "query" : { "match_phrase_prefix" : { "title" : { "query" : "crime and punishm", "slop" : 1, "max_expansions" : 20 } } } }

` 注意，我们没有提供完整的“crime and punishment”短语，而只是提供“crime and punishm”，该查询仍将匹配我们的文档。

multi_match 查询

multi match查询和match查询一样，但是可以通过fields参数针对多个字段查询。当然，match查询中可以使用的所有参数同样可以在multi match查询中使用。所以，如果想修改match查询，让它针对title和otitle字段运行，那么运行以下查询：

` { "query" : { "multi_match" : { "query" : "crime punishment", "fields" : [ "title", "otitle" ] } } }

`

前缀查询

想找到所有title字段以cri开始的文档，可以运行以下查询：

` { "query" : { "prefix" : { "title" : "cri" } } }

`

通配符查询

这里?表示任意字符：

` { "query" : { "wildcard" : { "title" : "cr?me" } } }

`

范围查询

• gte：范围查询将匹配字段值大于或等于此参数值的文档。
• gt：范围查询将匹配字段值大于此参数值的文档。
• lte：范围查询将匹配字段值小于或等于此参数值的文档。
• lt：范围查询将匹配字段值小于此参数值的文档。

举例来说，要找到year字段从1700到1900的所有图书，可以运行以下查询：

` { "query" : { "range" : { "year" : { "gte" : 1700, "lte" : 1900 } } } }

`

复合查询

布尔查询- should：被它封装的布尔查询可能被匹配，也可能不被匹配。被匹配的should节点数由minimum should match参数控制。 - must：被它封装的布尔查询必须被匹配，文档才会返回。 - must_not：被它封装的布尔查询必须不被匹配，文档才会返回。

假设我们想要找到所有这样的文档：在title字段中含有crime词条，并且year字段可以在也可以不在1900~2000的范围里，在otitle字段中不可以包含nothing词条。用布尔查询的话，类似于下面的代码：

` { "query" : { "bool" : { "must" : { "term" : { "title" : "crime" } }, "should" : { "range" : { "year" : { "from" : 1900, "to" : 2000 } } }, "must_not" : { "term" : { "otitle" : "nothing" } }<br /> } } }

`

过滤器（不太理解过滤器的作用）

返回给定title的所有文档，但结果缩小到仅在1961年出版的书。使用filtered查询。如下：

` { "query": { "filtered" : { "query" : { "match" : { "title" : "Catch-22" } }, "filter" : { "term" : { "year" : 1961 } } } } }

`

Demo

1.查询wechat_customer表中mid等于$mid,且subscribe=1的人。

http://localhost:9200/wechat v6 count/wechat customer/ search?search_type=count

` //php代码 $esjson = array(); $esjson['query']['bool']['must'][] = array("term" => array("mid" => $mid)); $esjson['query']['bool']['must'][] = array("term" => array("subscribe" => 1)); $esjson['aggs'] = array("type_count" => array("value_count" => array("field" => "id")));

``

{ "query":{ "bool":{ "must":[ {

count":{"field":"id"} } } } ``` 2.查询wechat_customer 中midd等于$mid,$rule大于等于$start，且subscribe等于1的人数。

``` $esjson['query']['bool']['must'][] = array("range" => array($rule => array("gte"=>$start))); $esjson['query']['bool']['must'][] = array("term" => array("mid" => $mid)); $esjson['aggs'] = array("type count" => array("value count" => array("field" => "id"))); $esjson = json encode($esjson); $esresult = ElasticsearchClient::searchForCount($esjson); $result = $esresult['aggregations']['type count']['value'];

//原来的sql //$sql = "SELECT count(*) as 'cnt' from wechat_customer where mid =:mid AND " . $rule . ">=:start AND subscribe=1;"; //$params = array(':mid' => $mid, ':start' => $start);

` esjson

{ "query":{ "bool":{ "must":[ { "range":{ "action_count":{"gte":"15"} } }, { "term":{"mid":"55"} } ] } }, "aggs":{ "type_count":{ "value_count":{"field":"id"} } } } ``