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Elasticsearch中查询的多种方式

本篇内容介绍了“Elasticsearch中查询的多种方式”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!

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一、DSL查询

query DSL:Domain Specified Language,特定领域的语言

1.查询某个索引下所有的数据

语法

GET /{index}/_search
{
  "query": {"match_all": {}}
}

示例

输入:
GET /staffs/_search
{
  "query": {"match_all": {}}
}
输出
{
  "took" : 1, 消耗的时间
  "timed_out" : false, 是否超时
  "_shards" : {
    "total" : 1, 一共请求了几个shared
    "successful" : 1, 成功了几个
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 4, 查询的结果的总数量
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0, 
    "hits" : [
      {
        "_index" : "staffs", 索引的名称
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1a", 数据对应的主键
        "_score" : 1.0,就是document对于一个search的相关度的匹配分数,越相关,就越匹配,分数也高
        "_source" : { 数据的详情
          "name" : "shu xian sheng",
          "age" : 28,
          "phone" : "15711111111",
          "posittion" : "java kaifa",
          "hobby" : [
            "lanqiu",
            "zuqiu",
            "tubu"
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "staffs",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "Nq_96G0Bs8sg-pU7kn0S",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "wang xiao san",
          "age" : 21,
          "phone" : "15722222222",
          "posittion" : "web kaifa",
          "hobby" : [
            "yumaoqiu",
            "zuqiu",
            "taiqiu"
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "staffs",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "lixiansheng",
          "age" : 25,
          "phone" : "15733333333",
          "posittion" : "android",
          "hobby" : [
            "paobu",
            "zuqiu",
            "tubu"
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "staffs",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "maxiaoshuan",
          "age" : 23,
          "phone" : "15744444444",
          "posittion" : "ios",
          "hobby" : [
            "paobu",
            "yumaoqiu",
            "lanqiu"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}
2.查询名字中含有xiao 按照年龄倒叙排序的

语法

GET {index}/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "FIELD": "TEXT"  FIELD:字段的名称  TEXT:条件
    }
  },
  "sort": [
    {
      "FIELD": {       FIELD: 字段的名称
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

示例

GET staffs/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "xiao"
    }
  },
  "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}
{
  "took" : 1,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "staffs",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : null,
        "_source" : {
          "name" : "ma xiao shuai",
          "age" : 23,
          "phone" : "15744444444",
          "posittion" : "ios",
          "hobby" : [
            "paobu",
            "yumaoqiu",
            "lanqiu"
          ]
        },
        "sort" : [
          23
        ]
      },
      {
        "_index" : "staffs",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "Nq_96G0Bs8sg-pU7kn0S",
        "_score" : null,
        "_source" : {
          "name" : "wang xiao san",
          "age" : 21,
          "phone" : "15722222222",
          "posittion" : "web kaifa",
          "hobby" : [
            "yumaoqiu",
            "zuqiu",
            "taiqiu"
          ]
        },
        "sort" : [
          21
        ]
      }
    ]
  }
}
3.分页查询数据

语法

GET {index}/_search
{
  "query": {"match_all": {}},
  "from": 1,  从第几页开始查询,0:代表第一页,1:代表第二页
  "size": 1  每页显示的条数
}

示例

GET staffs/_search
{
  "query": {"match_all": {}},
  "from": 1,
  "size": 1
}
{
  "took" : 1,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 4,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "staffs",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "Nq_96G0Bs8sg-pU7kn0S",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "wang xiao san",
          "age" : 21,
          "phone" : "15722222222",
          "posittion" : "web kaifa",
          "hobby" : [
            "yumaoqiu",
            "zuqiu",
            "taiqiu"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}
4.搜索名称含有xian sheng 且年龄大于25的

语法

GET {index}}/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {
          "FIELD": "TEXT"
        }}
      ]
    }
  },
  "post_filter": {
    "range": {
      "FIELD": {
        "gte": 10
      }
    }
  }
}

示例

GET staffs/_search
{
  "query": {
    "bool": {    可以拼接多个条件的查询
      "must": [
        {"match": {
          "name": "xian sheng"
        }}
      ]
    }
  },
  "post_filter": {
    "range": {
      "age": {
        "gt": 25
      }
    }
  }
}
其实有两条 但是有一个年龄为25  所以这里只显示一条
{
  "took" : 1,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.3862944,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "staffs",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1a",
        "_score" : 1.3862944,
        "_source" : {
          "name" : "shu xian sheng",
          "age" : 28,
          "phone" : "15711111111",
          "posittion" : "java kaifa",
          "hobby" : [
            "lanqiu",
            "zuqiu",
            "tubu"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}
5.full-text search(全文检索)

示例

GET staffs/_search
{
  "query": {"match": {
    "posittion": "java kaifa"
  }}
}
{
  "took" : 1,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.6694658,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "staffs",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1a",
        "_score" : 1.6694658,
        "_source" : {
          "name" : "shu xian sheng",
          "age" : 28,
          "phone" : "15711111111",
          "posittion" : "java kaifa",
          "hobby" : [
            "lanqiu",
            "zuqiu",
            "tubu"
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "staffs",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "Nq_96G0Bs8sg-pU7kn0S",
        "_score" : 0.60996956,
        "_source" : {
          "name" : "wang xiao san",
          "age" : 21,
          "phone" : "15722222222",
          "posittion" : "web kaifa",
          "hobby" : [
            "yumaoqiu",
            "zuqiu",
            "taiqiu"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}
6.phrase search(短语搜索)
  • 和全文检索相反,全文检索会将输入的搜索串拆解开来,去倒排索引里面意义匹配,只要能匹配上任意一个拆解后的单词,就可以作为结果返回

  • 短语搜索,要求输入的搜索串,必须在制定的字段文本中,完全包含一模一样的,擦可以算匹配,才能作为结果返回

语法

GET staffs/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "FIELD": "PHRASE"
    }
  }
}

示例

GET staffs/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "posittion": "java kaifa"
    }
  }
}
{
  "took" : 30,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.6694657,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "staffs",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1a",
        "_score" : 1.6694657,
        "_source" : {
          "name" : "shu xian sheng",
          "age" : 28,
          "phone" : "15711111111",
          "posittion" : "java kaifa",
          "hobby" : [
            "lanqiu",
            "zuqiu",
            "tubu"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}
7.highlight search(高亮搜索结果)

语法

GET {index}/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "FIELD": "TEXT"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "FIELD": {}
    }
  }
}

示例

GET staffs/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "posittion": "kaifa"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "posittion": {}
    }
  }
}
{
  "took" : 54,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 0.60996956,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "staffs",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1a",
        "_score" : 0.60996956,
        "_source" : {
          "name" : "shu xian sheng",
          "age" : 28,
          "phone" : "15711111111",
          "posittion" : "java kaifa",
          "hobby" : [
            "lanqiu",
            "zuqiu",
            "tubu"
          ]
        },
        "highlight" : {
          "posittion" : [
            "java kaifa"
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "staffs",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "Nq_96G0Bs8sg-pU7kn0S",
        "_score" : 0.60996956,
        "_source" : {
          "name" : "wang xiao san",
          "age" : 21,
          "phone" : "15722222222",
          "posittion" : "web kaifa",
          "hobby" : [
            "yumaoqiu",
            "zuqiu",
            "taiqiu"
          ]
        },
        "highlight" : {
          "posittion" : [
            "web kaifa"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}
倒排索引
  • 其实保存数据的时候,其查询索引就已经创建了,使用的倒排索引

  • 例如:posittion字段,先被拆解,然后创建倒排索引

  • 拆解是根据选择的分词器构成的

拆解的单词对应的数据主键
java1a
kaifa1a,Nq_96G0Bs8sg-pU7kn0S
web1a,Nq_96G0Bs8sg-pU7kn0S
ios3
android4
查询所有的索引
GET _cat/indices?v
health status index                    uuid                   pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
green  open   .kibana_task_manager_1   Qyl1MousQLq5FyMOCBO4nw   1   0          2            0     30.5kb         30.5kb
green  open   .apm-agent-configuration qPsz40bsQxW_Zcd_4pkJJg   1   0          0            0       283b           283b
green  open   .kibana_1                yYdsQgxWQ0utXN-Ulhm5ew   1   0          9            0     35.4kb         35.4kb
yellow open   staffs                   uoo38LYwRB2PzxupYjJ66Q   1   1          4            0     17.9kb         17.9kb

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