• 6、Elasticsearch 检索文档的方式

    接着上一篇，继续梳理 ES 检索文档的两种方式，即结构化检索和全文检索。

    结构化检索，建议参考官方文档：Term-level queries | Elasticsearch Guide [6.8] | Elastic

    全文检索，也建议参考官方文档：Full text queries | Elasticsearch Guide [6.8] | Elastic

    一、结构化检索

    1、精准搜索之term/terms查询

    term query 表示单个精准值查询，而 terms query 表示多个精准值查询。请注意，字段的数据类型是 text 或 keyword 类型。

    1. GET mytest_index_0626/_search?pretty&track_total_hits=true
    2. {
    3.   "query": {
    4.     "term": {
    5.       "pkey": "15556905959_10011" //单个精准值查询
    6.     }
    7.   }
    8. }
    9.  
    10. GET mytest_index_0626/_search?pretty&track_total_hits=true
    11. {
    12.   "query": {
    13.     "terms": {
    14.       "pkey": ["15556905959_10011","15556905756_10010"] //多个精准值查询
    15.     }
    16.   }
    17. }

    2、精准搜索之bool filter查询

    bool query 查询选项有：must、must_not、should、filter，它们的区别如下：

    • must：所有都必须匹配，相当于and；
    1. GET mytest_index_0626/_search?pretty&track_total_hits=true
    2. {
    3.   "query": {
    4.     "bool": {
    5.       "must": [
    6.         {"term": {"status": "U"}},
    7.         {"term": {"myObj.sign_no": "10010"}}
    8.       ]
    9.     }
    10.   }
    11. }
    • must_not：所有都必须不被匹配，相当于not；
    1. # 索引的文档，①不存在，使用must_not查询，会输出所有包含flag=0的文档
    2. GET mytest_index_0626/_search?pretty&track_total_hits=true
    3. {
    4.   "query": {
    5.     "bool": {
    6.       "must_not": [
    7.          {"term": {"flag": 1}} //①
    8.       ]
    9.     }
    10.   }
    11. }
    • should：至少有一个匹配，相当于or；
    1. # 索引的文档，①不存在，②存在一条，使用should查询会输出一条结果
    2. GET mytest_index_0626/_search?pretty&track_total_hits=true
    3. {
    4.   "query": {
    5.     "bool": {
    6.       "should": [
    7.         {"term": {"flag": 1}}, //①
    8.         {"term": {"myObj.user_id": "15556905756"}} //②
    9.       ]
    10.     }
    11.   }
    12. }
    • filter：必须匹配，运行在非评分&过滤模式。
    1. # 索引的文档，①不存在，②存在一条，使用filter查询不到结果
    2. GET mytest_index_0626/_search?pretty&track_total_hits=true
    3. {
    4.   "query": {
    5.     "bool": {
    6.       "filter": [
    7.         {"term": {"flag": 1}}, //①
    8.         {"term": {"myObj.user_id": "15556905756"}} //②
    9.       ]
    10.     }
    11.   }
    12. }

    3、前缀搜索（prefix query）

    1. GET mytest_index_0626/_search?pretty&track_total_hits=true
    2. {
    3.   "query": {
    4.     "prefix": {
    5.       "myObj.user_id": "155" //匹配 myObj.user_id 前缀包含155字符串的文档
    6.     }
    7.   }
    8. }

    4、模糊搜索（fuzzy query）

    查找在模糊度中指定的最大编辑距离内的所有可能匹配项，再检查术语字典，以找出在索引中实际存在待检索的关键词：

    1. # 索引中存在一条pkey=15556905954_10010的文档
    2. GET mytest_index_0626/_search?pretty&track_total_hits=true
    3. {
    4.   "query": {
    5.     "fuzzy": {
    6.        //"pkey": "15556905954" //匹配找不到对应结果
    7.        //"pkey": "15556905954_10" //仍然匹配找不到对应结果 
    8.          "pkey": "15556905954_1001"
    9.     }
    10.   }
    11. }

    5、范围搜索（range query）

    适合数值类型的字段进行范围查询，范围比较的关键字有：

    • gt: > 大于（greater than）
    • lt: < 小于（less than）
    • gte: >= 大于或等于（greater than or equal to）
    • lte: <= 小于或等于（less than or equal to）
    1. # 查询 myObj.pay_amount 的支付金额值，范围为[20,50)
    2. GET mytest_index_0626/_search?pretty&track_total_hits=true
    3. {
    4.    "query": {
    5.        "range": {
    6.            "myObj.pay_amount": {
    7.                 "gte": "20",
    8.                 "lt": "50"
    9.             }
    10.         }  
    11.     }
    12. }
    13.  
    14. # 多个字段值得范围查询
    15. GET mytest_index_0626/_search?pretty&track_total_hits=true
    16. {
    17.   "query": {
    18.         "bool": {
    19.             "filter": [
    20.                 {
    21.                   "range": {
    22.                         "myObj.pay_amount": {
    23.                             "gte": "20",
    24.                             "lt": "50"
    25.                         }
    26.                     }
    27.                 },
    28.                 {
    29.                   "range": {
    30.                         "myObj.pay_amount1": {
    31.                             "gte": "30",
    32.                             "lte": "45"
    33.                         }
    34.                     }
    35.                 }
    36.             ]
    37.         }
    38.     }
    39. }

    6、通配符搜索（wildcard query）

    通配符有：* 表示匹配任何字符序列（包括空字符序列），？表示匹配任何单个字符。

    1. GET mytest_index_0626/_search?pretty&track_total_hits=true
    2. {
    3.   "query": {
    4.     "wildcard": {
    5.       "myObj.user_id": "155*"
    6.     }
    7.   }
    8. }

    7、类型搜索（type query）

    在 8.x 版本中已不再支持 type query 。

    1. # 返回指定type的文档信息
    2. GET mytest_index_0626/_search?pretty&track_total_hits=true
    3. {
    4.    "query": {
    5.         "type": {
    6.             "value":"_doc"
    7.         }
    8.     }
    9. }

    8、存在搜索（exists query）

    查询某个或多个字段是否存在：

    1. GET mytest_index_0626/_search?pretty&track_total_hits=true
    2. {
    3.   "query": {
    4.     "exists": {
    5.        "field": "collection_url"
    6.     }
    7.   }
    8. }
    9.  
    10. GET mytest_index_0626/_search?pretty&track_total_hits=true
    11. {
    12.   "query": {
    13.     "bool": {
    14.       "filter": [
    15.         {"exists": {"field": "status"}},
    16.         {"exists": {"field": "collection_url"}}
    17.       ]
    18.     }
    19.   }
    20. }

    请注意，如果查询字段不存在，可以使用前面的 must_not 实现；

    另外，如果要求 exists 查询能匹配到 null 类型，需要设置mapping，以 status 字段为例：

    1. "status": {
    2.     "type": "keyword",
    3.     "null_value": "_null_"
    4. }

    9、正则搜索（regexp query）

    使用.*?+通配符查询的正则检索，性能是会非常低的。

    1. # 返回指定id的文档信息
    2. GET mytest_index_0626/_search?pretty&track_total_hits=true
    3. {
    4.     "query": {
    5.         "regexp": {
    6.             "collection_url":"https.*/hangzhou/"
    7.         }
    8.     }
    9. }

    10、id 搜索（ids query）

    1. # 返回指定id的文档信息
    2. GET mytest_index_0626/_search?pretty&track_total_hits=true
    3. {
    4.     "query": {
    5.         "ids": {
    6.             "type": "_doc",
    7.             "values":["axEwmoEBTXtCd1dvuDqv","gxHImYEBTXtCd1dv3Dfj"]
    8.         }
    9.     }
    10. }

    二、全文检索

    我们知道 keyword 类型不支持分词，该类型的字段使用全文检索时，必须使用全部字符串匹配才能被查找到；而 text 类型的字段适合于全文检索，支持分词，同时要考虑具体分词器，因为不同的分词器对相同的文本字符长的分解词项可能不一样。

    下面使用 wheater_infos_2022 索引演示，在该索引里新增了6.1号~6.3号、四座城市的共12条天气记录数据~

    1、匹配搜索（match query）

    match 匹配查询，查询时会分词处理，接受文本/数字/日期等数据类型。

    1. # today_weather.temperature_range，该字段是text类型
    2. # temperature_range 原文本字符串为"26-344℃"，此处会使用到默认的standard分词方式
    3. # 匹配 today_weather.temperature_range 包含 26 或 44
    4. GET wheater_infos_2022/_search?pretty&track_total_hits=true
    5. {
    6.    "query": {
    7.         "match": {
    8.             "today_weather.temperature_range": "26 44"
    9.         }
    10.     }
    11. }
    12.  
    13. # 上面的写法看不明白？上面的写法等同于下面的这种写法：
    14. GET wheater_infos_2022/_search?pretty&track_total_hits=true
    15. {
    16.    "query": {
    17.         "match": {
    18.             "today_weather.temperature_range": {
    19.                 "query": "26 44",
    20.                 "operator": "or" //默认or操作
    21.             }
    22.         }
    23.     }
    24. }

    如果需要了解更多的参数设置（比如 fuzziness/zero_terms_query/cutoff_frequency 等），可参考官网文档：Match Query | Elasticsearch Guide [6.8] | Elastic

    2、匹配解析搜索（match_phrase query）

    match_phrase 查询分析文本，并从分析文本中创建分词（该查询方式，首先将查询的文本字符串解析成一个词项列表，然后对这些词项进行搜索，但只保留那些包含全部搜索词项，且位置与搜索词项相同的文档）。

    请注意，这句话的理解，只保留那些包含全部搜索词项，位置与搜索词项相同的文档，也就是说，我把 today_weather.temperature_range 的 "26 344"，修改成 "344 26"，返回查询的结果则会为空。

    1. GET wheater_infos_2022/_search?pretty&track_total_hits=true
    2. {
    3.     "query": {
    4.         "match_phrase": {
    5.             "today_weather.temperature_range": "26 344" 
    6.         }
    7.     }
    8. }

    如果需要了解更多的参数设置（比如 analyzer），可参考官网文档：Match Phrase Query | Elasticsearch Guide [6.8] | Elastic

    3、匹配解析前缀搜索（match_phrase_prefix query）

    match_phrase_prefix 与 match_phrase 原理相同，不同的是 match_phrase_prefix 允许文本中最后一个术语可以前缀匹配。

    1. GET wheater_infos_2022/_search?pretty&track_total_hits=true
    2. {
    3.    "query": {
    4.         "match_phrase_prefix": {
    5.             "today_weather.temperature_range": "34*" 
    6.         }
    7.     }
    8. }

    如果需要了解更多的参数设置（比如 max_expansions），可参考官网文档：Match Phrase Prefix Query | Elasticsearch Guide [6.8] | Elastic

    4、多字段匹配搜索（multi_math query）

    multi_math 能在多个字段上反复执行相同的查询。默认情况下，查询的类型是 best_fields（它会为每个字段生成一个 match 查询），也支持 most_fields、cross_fields、phrase、phrase_prefix 等查询类型。

    1. GET wheater_infos_2021/_search?pretty&track_total_hits=true
    2. {
    3.    "query": {
    4.         "multi_match": {
    5.            "query": "26 AND 344", //查询字符串，支持指定AND | OR | NOT条件
    6.             "fields": [
    7.                 "today_weather.temperature",
    8.                 "today_weather.temperature_*",
    9.                 "today_weather.pm_value^2" //^2表示提示查询该字段的权重
    10.             ]
    11.         }
    12.     }
    13. }

    如果需要了解更多的参数设置（比如 type/tie_breaker 等），可参考官网文档：Multi Match Query | Elasticsearch Guide [6.8] | Elastic

    5、匹配搜索（query_string query）

    query_string 许在单个查询字符串中指定AND | OR | NOT条件，同时也和 multi_match query 一样，支持多字段搜索。

    请注意，query_string 不支持 keyword 类型字段查询，返回的查询结果则为空，query_string 适用于查询 text 类型的字段，且查询的分词和顺序无关，分词也不需要连续，比如 "query" 使用 "26 AND 344"  和  "344 AND 26" 查询效果是一样的！

    1. GET wheater_infos_2021/_search?pretty&track_total_hits=true
    2. {
    3.    "query": {
    4.         "query_string": {
    5.             "query": "26 AND 344", //查询字符串，支持指定AND | OR | NOT条件
    6.             "fields": [
    7.                 "today_weather.temperature"
    8.             ]
    9.         }
    10.     }
    11. }
    12.  
    13.  
    14. GET wheater_infos_2021/_search?pretty&track_total_hits=true
    15. {
    16.    "query": {
    17.         "query_string": {
    18.             "query": "26 AND 344", //查询字符串，支持指定AND | OR | NOT条件
    19.             "fields": [
    20.                 "today_weather.temperature",
    21.                 "today_weather.temperature_*",
    22.                 "today_weather.pm_value^2" //^2表示提示查询该字段的权重
    23.             ]
    24.         }
    25.     }
    26. }

    如果需要了解更多的参数设置，可参考官网文档：Query String Query | Elasticsearch Guide [6.8] | Elastic

    6、简单字符串搜索（simple_query_string query）

    与 query_string 相比，simple_query_string 不会抛出异常，并丢弃查询的无效部分，不支持使用 AND、OR、NOT 作为连接符，而是支持下面这些方式：

    • + 表示与运算，相当于query_string 的 AND；
    • | 表示或运算，相当于query_string  的 OR（默认）；
    • - 表示取反运算，相当于query_string 的 NOT；
    • "" 表示对检索词进行 match_phrase query；
    • * 字词末尾表示前缀查询；
    • ( and )表示优先级；
    1. GET wheater_infos_2021/_search?pretty&track_total_hits=true
    2. {
    3.     "query": {
    4.         "simple_query_string": {
    5.             "query": "26 + 34", //查询字符串，+相当于query_string的AND
    6.             "fields": [
    7.                 "today_weather.temperature",
    8.                 "today_weather.temperature_*",
    9.                 "today_weather.pm_value^2" //^2表示提示查询该字段的权重
    10.             ]
    11.         }
    12.     }
    13. }

    如果需要了解更多的参数设置，可参考官网文档：Simple Query String Query | Elasticsearch Guide [6.8] | Elastic

    最后

    随着 ES 版本不断的更新，term-level queries 和 full-text queries 也在调整文档查询方式。比如，与 6.8 版本相比，在最新版本的 8.x 中，term-level queries 不再支持 type query，新增支持 terms_set query；又比如，full-text queries 与 6.8 版本相比新增了 intervals query、match_bool_prefix query、combined_fields query 等类型的查询。因此，平时要注意，根据自己当前使用的 ES 版本，并结合官方文档加以学习和使用。

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  • 原文地址：https://blog.csdn.net/qq_29119581/article/details/114713597