Elasticsearch(6) — Query查询和Filter查询
- 2019 年 10 月 3 日
- 筆記
Elasticsearch(6) — Query查询和Filter查询
说明：该博客对于的Elasticsearch 的版本为7.3。
这篇博客主要分为 ：Query查询和Filter查询。有关复合查询、聚合查询也会单独写篇博客。
一、概念
1、概念
一个查询语句究竟具有什么样的行为和得到什么结果，主要取决于它到底是处Query还是Filter。两者有很大区别，我们来看下：
Query context 查询上下文 这种语句在执行时既要计算文档是否匹配，还要计算文档相对于其他文档的匹配度有多高，匹配度越高，_score 分数就越高
Filter context 过滤上下文 过滤上下文中的语句在执行时只关心文档是否和查询匹配，不会计算匹配度，也就是得分。
看下官方的例子
GET /_search { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "title": "Search" }}, { "match": { "content": "Elasticsearch" }} ], "filter": [ { "term": { "status": "published" }}, { "range": { "publish_date": { "gte": "2015-01-01" }}} ] } } }对上面的例子分析下：
query参数表示整个语句是处于 query context 中bool和match语句被用在 query context 中，也就是说它们会计算每个文档的匹配度（_score)filter参数则表示这个子查询处于 filter context 中filter语句中的term和range语句用在 filter context 中，它们只起到过滤的作用，并不会计算文档的得分。
2、查询数据准备
1）创建索引
PUT student { "settings":{ "number_of_shards":1, "number_of_replicas":1 }, "mappings":{ "properties":{ "name":{"type":"text"}, "address":{"type":"keyword"}, "age":{"type":"integer"}, "interests":{"type":"text"}, "birthday":{"type":"date"} } } }2）添加测试数据
POST /student/_doc/1 { "name":"徐小小", "address":"杭州", "age":3, "interests":"唱歌 画画 跳舞", "birthday":"2017-06-19" } POST /student/_doc/2 { "name":"刘德华", "address":"香港", "age":28, "interests":"演戏 旅游", "birthday":"1980-06-19" } POST /student/_doc/3 { "name":"张小斐", "address":"北京", "age":28, "interests":"小品 旅游", "birthday":"1990-06-19" } POST /student/_doc/4 { "name":"王小宝", "address":"德州", "age":63, "interests":"演戏 小品 打牌", "birthday":"1956-06-19" } POST /student/_doc/5 { "name":"向华强", "address":"香港", "age":31, "interests":"演戏 主持", "birthday":"1958-06-19" }看是否成功
GET _cat/count/student?v
可以看出索引已经存在，并且下面有5条数据。
二、Query查询
1、match查询
match query: 知道分词器的存在，会对filed进行分词操作，然后再查询
match_all: 查询所有文档
multi_match: 可以指定多个字段
match_phrase: 短语匹配查询，ElasticSearch引擎首先分析（analyze）查询字符串，从分析后的文本中构建短语查询，这意味着必须匹配短语中的所有分词，
并且保证各个分词的相对位置不变
#1、 查询年龄为3的（命中：ID = 1) GET student/_search { "query":{ "match":{"age": 3} } } #2、查询兴趣里包含'演戏'的 （命中 ID = 2,5,4) GET student/_search { "query":{ "match":{"interests": "演戏"} } } #这里只要interests包含'演戏','演','戏'的都会命中 #3、查询索引所有文档 (命中 ID = 1,2,3,4,5) GET student/_search { "query":{ "match_all": {} } } #4、查询name和address包含'德' (命中 ID = 2) GET student/_search { "query":{ "multi_match": { "query": "德", "fields":["name","address"] } } } #说明 这里文档ID为4的address为'德州'，应该也包含'德'，但却没有被命中，原因是我们索引结构中，address属性是一个keyword类型，它是需要完全匹配，而不是包含的关系。 #如果这里query为'德州'就可以命中2条数据。 #5、查询兴趣里包含'演员'的 （命中 无) GET student/_search { "query":{ "match_phrase":{"interests": "演员"} } } # 这里和match的区别是这里是真正包含'演员'，而不是只要满足其中一个字就会被模糊命中重点 通过上面的例子有两点比较重要
1）、文档字段属性如果是一个keyword类型，那就需要完全匹配才能命中。好比这个字段值是12345，那么你不论是1234还是123456都不会命中。
2）、如果是match_phrase,那就是真正的包含关系。好比这个字段值是12345，那么你是1234就会命中，而123456不会命中。因为12345包含1234而不包含123456。
2、term查询和terms查询
term query: 会去倒排索引中寻找确切的term，它并不知道分词器的存在。这种查询适合keyword 、numeric、date。
term:查询某个字段为该关键词的文档（它是相等关系而不是包含关系）
terms:查询某个字段里含有多个关键词的文档
#1、查询地址等于'香港'的文档 （命中：ID = 2,5） GET student/_search { "query":{ "term":{ "address":"香港"} } } #如果仅检索'香'那是无法命中的，因为keyword需要完全匹配才能命中 #2、查询地址等于"香港"或"北京"的 (命中: ID =2,3,5) GET student/_search { "query":{ "terms":{ "address":["香港","北京"] } } }3、控制查询返回的数量
#返回前两条数据 （命中: ID = 2,5) GET student/_search { "from":0, "size":2, "query":{ "match":{"interests": "演戏"} } }4、指定返回的字段
GET student/_search { "_source":["name","age"], "query":{ "match":{"interests": "演戏"} } }5、显示要的字段、去除不需要的字段、可以使用通配符*
GET student/_search { "query":{ "match_all": {} }, "_source":{ "includes": "addr*", "excludes": ["name","bir*"] } }6、排序
GET student/_search { "query":{ "match_all": {} }, "sort":[{ "age":{"order": "desc"} }] }7、 范围查询
range: 实现范围查询
include_lower: 是否包含范围的左边界，默认是true
include_upper: 是否包含范围的右边界，默认是true
#1、查询生日的范围 （命中 ID = 2,4,5) GET student/_search { "query": { "range": { "birthday": { "from": "1950-01-11", "to": "1990-01-11", "include_lower": true, "include_upper": false } } } } #2、查询年纪18到28 （命中 ID = 2,3) GET student/_search { "query": { "range": { "age": { "from": 18, "to": 28, "include_lower": true, "include_upper": true } } } }8、wildcard查询
允许使用通配符* 和 ?来进行查询
* 代表0个或多个字符
? 代表任意一个字符
#1、查询姓名'徐'开头的 （命中 ID = 1) GET student/_search { "query": { "wildcard": { "name": "徐*" } } } #查不到数据 GET student/_search { "query": { "wildcard": { "name": "徐小?" } } } #疑惑：按照正常我觉得这里是可以查到数据的，因为有个name为'徐小小'可以匹配，估计是因为是中文的原因，所以没有匹配到9、fuzzy实现模糊查询
模糊查询可以在Match和 Multi-Match查询中使用以便解决拼写的错误，模糊度是基于Levenshteindistance计算与原单词的距离。使用如下：
（命中： ID = 2,5,4) GET student/_search { "query": { "fuzzy": { "interests": { "value": "演" } } } } #疑惑 :如果我把'演'改成'演员'就查不到数据了有关fuzzy描述可以参考一篇文章：Elasticsearch的误拼写时的fuzzy模糊搜索技术
10、高亮搜索结果
{ "query":{ "match":{ "interests": "演戏" } }, "highlight": { "fields": { "interests": {} } } }三、Filter查询
filter是不计算相关性的，同时可以cache。因此，filter速度要快于query。
#1、获取年龄为3的 （命中 ID = 1） GET student/_search { "post_filter":{ "term":{"age": 3} } } #2、查询年纪为3或者63的 （命中 ID = 1,4) GET student/_search { "post_filter":{ "terms":{"age":[3,63]} } }参考
1、Elasticsearch核心技术与实战—阮一鸣(eBay Pronto平台技术负责人
4、ElasticSearch——简单查询、条件查询、聚合查询
我相信，无论今后的道路多么坎坷，只要抓住今天，迟早会在奋斗中尝到人生的甘甜。抓住人生中的一分一秒，胜过虚度中的一月一年！(10）