Elasticsearch 查询语句概述
目录
1. Match Query
2. Term Query
3. Terms Query
4. Range Query
5. Bool Query
6. Wildcard Query
7. Fuzzy Query
8. Prefix Query
9. Aggregation Query
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索引擎，提供了丰富的查询DSL（Domain Specific Language）用于执行搜索操作。以下是Elasticsearch中常用的查询语句类型、作用、使用场景、注意事项以及每种查询的实际例子。
1. Match Query
- 作用：对文本进行全文搜索，包括模糊匹配。
- 使用场景：适用于搜索文本字段。
- 注意事项：默认情况下，对于多词搜索会采用OR操作符，可以通过operator参数修改。
- 例子：
{"query": {"match": {"message": "this is a test"}} }
2. Term Query
- 作用：用于精确值匹配，不会对搜索词进行分词。
- 使用场景：适用于关键字、数字、日期等精确值字段的精确查询。
- 注意事项：不适用于文本字段，因为文本字段会在索引时分词。
-
例子：
{"query": {"term": {"status": {"value": "active"}}} }
3. Terms Query
- 作用：与term query类似，但允许指定多个精确值。
- 使用场景：当需要匹配多个精确值时使用。
- 注意事项：与term query相同，不适用于文本字段。
- 例子：
{"query": {"terms": {"status": ["active", "pending"]}} }
4. Range Query
- 作用：用于查找在某个范围内的值。
- 使用场景：适用于数字、日期等类型的范围查询。
- 注意事项：可以使用gt、lt、gte、lte等操作符指定范围。
- 例子：
{"query": {"range": {"age": {"gte": 10,"lte": 20}}} }
5. Bool Query
- 作用：允许组合多个查询，如must、should、must_not。
- 使用场景：当需要执行复杂的查询逻辑时使用。
- 注意事项：should子句在没有must或filter时至少需要匹配一个条件。
- 例子：
{"query": {"bool": {"must": [{ "match": { "title": "search" } },{ "match": { "content": "Elasticsearch" } }],"must_not": [{ "range": { "age": { "gte": 30 } } }],"should": [{ "term": { "tag": "wow" } },{ "term": { "tag": "elasticsearch" } }],"minimum_should_match": 1,"boost": 1.0}} }
6. Wildcard Query
- 作用：支持使用通配符的模糊查询。
- 使用场景：在不确定完整词项时使用。
- 注意事项：通配符查询可能会影响性能，应谨慎使用。
- 例子：
{"query": {"wildcard": {"user": {"value": "ki*y"}}} }
7. Fuzzy Query
- 作用：基于Levenshtein编辑距离的模糊查询。
- 使用场景：在处理用户输入错误的情况下很有用。
- 注意事项：模糊查询会消耗更多的资源，应适度使用。
- 例子：
{"query": {"fuzzy": {"name": {"value": "kiim","fuzziness": 2}}} }
8. Prefix Query
- 作用：搜索具有指定前缀的词项。
- 使用场景：适用于自动补全功能。
- 注意事项：与通配符查询一样，可能会影响性能。
- 例子：
{"query": {"prefix": {"user": {"value": "ki"}}} }
9. Aggregation Query
- 作用：用于执行复杂的数据分析和汇总。
- 使用场景：统计分析，如计数、平均值、最大/最小值等。
- 注意事项：聚合查询可以消耗大量资源，应合理设计。
- 例子：
{"size": 0,"aggs": {"group_by_state": {"terms": {"field": "state.keyword"}}} }