elasticsearh中查询类型，term、match、match_all、multi_match、range、bool、boosting等

查询方式有如下几种：

GET //_search
GET /_search
POST //_search
POST /_search
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一般分为如下几类查询：

• 叶子查询语句，如：match,term,range 可以单独使用
• 复合查询语句，组合多个叶子、复合查询为一个查询，例如:bool、dis_max、constant_score
• 昂贵的子查询，一般比较耗时的查询，比如script queries、fuzzy queries、regexp queries

返回查询结果示例说明：

{
  "took" : 159,             //响应时间，毫秒
  "timed_out" : false,      // 是否超时
  "_shards" : {             // 分片信息
    "total" : 5,            //总数
    "successful" : 5,       //成功
    "skipped" : 0,          //忽略
    "failed" : 0            // 失败
  },
  "hits" : {                //搜索命中结果
    "total" : {             //搜索条件匹配的文档总数
      "value" : 1,          // 总命中计数的值
      "relation" : "eq"     // 计数规则，eq表示准确，qte表示不准确
    },
    "max_score" : 1.0,      //匹配度分之
    "hits" : [              // 命中结果集合
      {
        "_index" : "goods_info",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "doc" : {
            "name" : "ThinkPad 联想 E14 11代i5/I7 2G独显 轻薄便携商务办公学生网课IBM笔记本电脑 i7-1165G7 32G内存 1T固态 定制 2G独显 WiFi6 FHD屏幕 雷电接口"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

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match_all查询

match_all没有任何条件，检索文档全部数据，但是可以进行一些排序之类的

match查询

匹配查询，会将查询条件进行分词，然后进行查询， 多个分词后查询的关系是or

GET /goods_info/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "华为电脑"
    }
  }
}
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这里是es官方关于match查询的详细介绍match查询，其中我们可以看到，有一个operator选项，在这里我们可以指定分词后查询的关系，默认是上面or，表示指定的查询语分词后只要匹配到其中一个就行，还有一个是and表示必须匹配到所有的分词：

GET /goods_info/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "detail": {
        "query": "华为笔记本电脑",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}
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这里可以对比下查询后和上面默认的or选项的差别。
同时在查询的时候我们可以指定查询条件的关键词的分词器，通过analyzer参数指定。

GET /goods_info/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "detail": {
        "query": "华为笔记本电脑",
        "analyzer": "standard", 
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}
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multi_match查询

与match类似，不同的是可以在多个字段中查询：

GET /goods_info/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "华为电脑",
      "fields": ["name","detail"]
    }
  }
}
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term精确查询

term关键字查询，精确匹配，不会对查询条件进行分词：
例如：

GET /goods_info/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "brand": {
        "value": "笔记本"
      }
    }
  }
}
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term查询有点类似SQL中的等值查询，上面的match有点类似SQL中的like模糊匹配。
这个时候如果我们用term去查询name字段，将查询不到信息：

GET /goods_info/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "name": {
        "value": "笔记本"
      }
    }
  }
}
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但是match查询则是可以。

terms多关键字精确查询

terms支持多个关键字精确查询：

GET /goods_info/_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "brand": [
        "笔记本",
        "手机"
      ]
    }
  }
}

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range范围查询

range可以进行范围查询，比如日期，价格：

GET /goods_info/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "gte": 4000,
        "lte": 6000
      }
    }
  }
}
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这里我们查询电脑价格在4000到6000价格区间的商品.
range查询中：

• gt 大于
• gte 大于等于
• lt 小于
• lte小于等于

match_phrase查询

match_phrase查询主要特性在如下两点：

1. 查询条件分词后都必须匹配，类似match中的operator=and
2. 文档匹配的顺序必须与查询条件分词匹配后一致

这是官方介绍地址match_phrase

match_phrase_prefix查询

match_phrase_prefix基本上和match_phrase查询差不多，但是会对查询条件分词后的最后一个词项进行prefix前缀匹配查询

match_bool_prefix查询

match_bool_prefix查询类似于match_phrase_prefix，不同的是，match_bool_prefix没有对查询条件分词后匹配的顺序有限制。

intervals查询

intervals允许用户精确控制查询词在文档中出现的先后关系，实现了对terms顺序、terms之间的距离以及它们之间的包含关系的灵活控制，通过intervals query(间隔搜索) 我们可以完成各个terms在于不同位置的灵活搜索

query_string查询

query_string查询是一个贴近于luncene语法的查询，可以在一个查询中使用多个特殊关键字（如AND |OR|NOT），需要熟悉lucene语法

simple_query_string查询

simple_query_string查询与query_string查询类似，但是提供更多的选项

bool查询

boot查询是一个复合多条件查询，可以指定多个查询条件

POST _search
{
  "query": {
    "bool" : {
      "must" : {
        "term" : { "user.id" : "kimchy" }
      },
      "filter": {
        "term" : { "tags" : "production" }
      },
      "must_not" : {
        "range" : {
          "age" : { "gte" : 10, "lte" : 20 }
        }
      },
      "should" : [
        { "term" : { "tags" : "env1" } },
        { "term" : { "tags" : "deployed" } }
      ],
      "minimum_should_match" : 1,
      "boost" : 1.0
    }
  }
}

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可以指定如下几个条件：

• must 必须满足条件，会增加_score评分
• must not必须不满足
• should 满不满足无所谓，但是如果满足会增加_score评分，主要用于修正文档的相关性评分
• filter 必须满足条件，但是不会增加评分
  比如查询笔记本电脑但不要显示苹果相关产品，优先展示2022-08-01之后上的产品

Filter和Query的区别:

• filter和must_not属于Filter Context，不会对_score结果产生影响；
• must和should属于Query Context，会对_score结果产生影响

boosting查询

boosting用来调节查询的_score分值，有如下几个分值调节选项：

• positive必须匹配上，匹配上会放入返回的结果列表
• negative 匹配上positive在匹配上negative的文档会被减分
• negative_boost减分的系数，0到1之间，如果negative匹配上之后，这时候会将negative匹配的文档分数乘以negative_boost的系数

GET /goods_info/_search
{
  "query": {
    "boosting": {
      "positive": {
        "match": {
          "name": "笔记本电脑"
        }
      }
      , "negative": {
        "match": {
          "detail": "苹果"
        }
      }
      , "negative_boost": 0.2
    }
  }
}
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这里我们依旧查询笔记本电脑，但是如果商品是包含苹果关键字，则会降低评分.
详细见： boosting query

constant_score查询

constant_score查询会忽略文档默认的_score相关性评分，而是采用一个统一固定的评分，默认是1.0。

GET /goods_info/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "term": {
          "brand": "笔记本"
        }
      },
      "boost": 1.2
    }
  }
}
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返回的匹配文档的_score会设置为指定的boost评分

dis_max查询

dis_max查询可以指定多个查询条件，这些查询条件之间是or的关系，但是针对不同条件可以指定不同的boost算分，将查询结果的最大分数优先返回，除了最大分数，还会讲除最大分数外的其他结果的分数和tie_breaker相乘并和最大分数比较，看哪个大。

GET /goods_info/_search
{
  "query": {
    "dis_max": {
      "tie_breaker": 0.7,
      "queries": [
        {
          "match": {
            "name": "笔记本"
          }
        },
        {
          "match": {
            "detail": {
              "query": "华为",
              "boost": 1.5
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}
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详见： dis_max query

function_score查询

function_score查询提供了让用户自定义匹配查询结果的相关性评分，提供了如下几组自定义评分机制：

• script_score
• weight
• random_score
• field_value_factor
• decay functions: gauss, linear, exp
  详见：score-functions

exists查询

对于指定的查询，过滤返回的结果的某个索引字段必须有值
类似如下查询：

GET /goods_info/_search
{
  "query": {
    "exists": {
      "field":"name"
    }
  }
}
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这里查询的是所有索引必须name字段有值。一般会和其他查询条件组合使用：

GET /goods_info/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": {
        "match": {
          "name": "笔记本"
        }
      },
      "must": {
        "exists": {
          "field": "brand"
        }
      }
    }
  }
}
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这里查询商品必须品牌不为空，在这个条件下，商品名称匹配笔记本
需要注意的是，exists是属于term查询，不会进行分词

fuzzy查询

fuzzy查询有点类似于模糊匹配的功能，但是ES能够对待匹配的值进行一些修成，比如appla能够进行修正匹配文档中的apple

GET /goods_info/_search
{
  "query": {
    "fuzzy": {
      "detail": {
        "value": "thinkpadjk",
        "prefix_length": 0
      }
    }
  }
}
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详见： fuzzy query

ids查询

根据给定的文档id查询

GET /goods_info/_search
{
  "query": {
    "ids": {
      "values": [1,2,3,4,5,6]
    }
  }
}
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prefix查询

prefix查询包含指定的前缀内容

GET /goods_info/_search
{
  "query": {
    "prefix": {
      "brand": {
        "value": "笔记"
      }
    }
  }
}
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wildcard查询

wildcard是可以使用通配符的查询，类似于SQL中like功能

GET /goods_info/_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "brand": "*笔记*"
    }
  }
}
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但是需要注意的是使用wildcard查询的字段必须是keyword类型
另外就是wildcard查询比较耗费性能。

regexp查询

regexp查询正则表达式查询

指定返回字段

默认情况下，ES会把匹配到的文档在_source中的字段都返回，我们可以在请求中通过_source返回指定的字段：

GET /goods_info/_search
{
  "_source": ["name","detail"], 
  "query": {
    "match": {
      "name": "华为电脑"
    }
  }
}
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另外我们可以在_source通过includes和excludes来指定想要显示和不想要显示的字段：

GET /goods_info/_search
{
  "_source":{
    "includes": ["name","detail"]
  },
  "query": {
    "match": {
      "name": "华为电脑"
    }
  }
}
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通过excludes指定不想要现实字段：

GET /goods_info/_search
{
  "_source":{
    "excludes": ["name","detail"]
  },
  "query": {
    "match": {
      "name": "华为电脑"
    }
  }
}
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collapse返回结果折叠

collapse关键字会对返回的结果，按照sort排序后只取第一条。

GET /goods_info/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "笔记本电脑"
    }
  },
  "collapse": {
    "field": "brand"
  },
  "sort": [
    {
      "create_time": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}
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这里我们查询华为笔记本电脑，返货结果按照create_time排序，并且通过collapse每个brand只取排序后的数据的第一条。

highlight高亮显示返回结果

我们可以针对返回的某些字段增加额外的标签，达到高亮显示效果,ES会对查询的条件分词后再结果字段匹配的部分增加标签：

GET /goods_info/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "华为笔记本电脑"
    }
  }
 , "highlight": {
   "pre_tags": "",
   "post_tags": "",
   "fields": {"name":{}}
 } 
}
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选取其中一条结果查看：

 {
        "_index" : "goods_info",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "8",
        "_score" : 2.3662727,
        "_source" : {
          "name" : "华为笔记本电脑MateBook D 14 2022 12代酷睿版 i5 16G 512G 锐炬显卡/轻薄本/14英寸护眼全面屏/超级终端 灰",
          "detail" : "华为笔记本电脑MateBook D 14 2022 12代酷睿版 i5 16G 512G 锐炬显卡/轻薄本/14英寸护眼全面屏/超级终端 灰",
          "brand" : "笔记本",
          "price" : 5299,
          "sales_count" : 100000,
          "picture" : "https://item.jd.com/100039356468.html",
          "click_url" : "https://item.jd.com/100039356468.html",
          "create_time" : "2022-08-14"
        },
        "highlight" : {
          "name" : [
            "华为笔记本电脑MateBook D 14 2022 12代酷睿版 i5 16G 512G 锐炬显卡/轻薄本/14英寸护眼全面屏/超级终端 灰"
          ]
        }
      }
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详见 highlighting

分页查询

在查询的时候我们可以通过from、size来对结果进行分页：

GET /goods_info/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "华为笔记本电脑"
    }
  },
  "from": 0,
  "size": 2
  
}
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from默认从0开始，size是每页的大小。
需要注意的是，默认情况下，使用分页，也不能查询超过10000条数据

如果需要分页查询更多的数据，那么可以使用scroll或者search_after

详见paginate-search-results