Elasticsearch 提供了丰富的查询过滤语句,而有一些是我们较常用到的。 我们将会在后续的《深入搜索》中展开讨论,现在我们快速的介绍一下 这些最常用到的查询过滤语句。
term
主要用于精确匹配哪些值,比如数字,日期,布尔值或 not_analyzed
的字符串(未经分析的文本数据类型):
{ "term": { "age": 26 }}
{ "term": { "date": "2014-09-01" }}
{ "term": { "public": true }}
{ "term": { "tag": "full_text" }}
terms
跟 term
有点类似,但 terms
允许指定多个匹配条件。
如果某个字段指定了多个值,那么文档需要一起去做匹配:
{
"terms": {
"tag": [ "search", "full_text", "nosql" ]
}
}
range
过滤允许我们按照指定范围查找一批数据:
{
"range": {
"age": {
"gte": 20,
"lt": 30
}
}
}
范围操作符包含:
gt
:: 大于
gte
:: 大于等于
lt
:: 小于
lte
:: 小于等于
exists
和 missing
过滤可以用于查找文档中是否包含指定字段或没有某个字段,类似于SQL语句中的IS_NULL
条件
{
"exists": {
"field": "title"
}
}
这两个过滤只是针对已经查出一批数据来,但是想区分出某个字段是否存在的时候使用。
bool
过滤可以用来合并多个过滤条件查询结果的布尔逻辑,它包含一下操作符:
must
:: 多个查询条件的完全匹配,相当于 and
。
must_not
:: 多个查询条件的相反匹配,相当于 not
。
should
:: 至少有一个查询条件匹配, 相当于 or
。
这些参数可以分别继承一个过滤条件或者一个过滤条件的数组:
{
"bool": {
"must": { "term": { "folder": "inbox" }},
"must_not": { "term": { "tag": "spam" }},
"should": [
{ "term": { "starred": true }},
{ "term": { "unread": true }}
]
}
}
使用match_all
可以查询到所有文档,是没有查询条件下的默认语句。
{
"match_all": {}
}
此查询常用于合并过滤条件。
比如说你需要检索所有的邮箱,所有的文档相关性都是相同的,所以得到的_score
为1
match
查询是一个标准查询,不管你需要全文本查询还是精确查询基本上都要用到它。
如果你使用 match
查询一个全文本字段,它会在真正查询之前用分析器先分析match
一下查询字符:
{
"match": {
"tweet": "About Search"
}
}
如果用match
下指定了一个确切值,在遇到数字,日期,布尔值或者not_analyzed
的字符串时,它将为你搜索你给定的值:
{ "match": { "age": 26 }}
{ "match": { "date": "2014-09-01" }}
{ "match": { "public": true }}
{ "match": { "tag": "full_text" }}
提示: 做精确匹配搜索时,你最好用过滤语句,因为过滤语句可以缓存数据。
不像我们在《简单搜索》中介绍的字符查询,match
查询不可以用类似"+usid:2 +tweet:search"这样的语句。
它只能就指定某个确切字段某个确切的值进行搜索,而你要做的就是为它指定正确的字段名以避免语法错误。
multi_match
查询允许你做match
查询的基础上同时搜索多个字段:
{
"multi_match": {
"query": "full text search",
"fields": [ "title", "body" ]
}
}
bool
查询与 bool
过滤相似,用于合并多个查询子句。不同的是,bool
过滤可以直接给出是否匹配成功,
而bool
查询要计算每一个查询子句的 _score
(相关性分值)。
must
:: 查询指定文档一定要被包含。
must_not
:: 查询指定文档一定不要被包含。
should
:: 查询指定文档,有则可以为文档相关性加分。
以下查询将会找到 title
字段中包含 "how to make millions",并且 "tag" 字段没有被标为 spam
。
如果有标识为 "starred" 或者发布日期为2014年之前,那么这些匹配的文档将比同类网站等级高:
{
"bool": {
"must": { "match": { "title": "how to make millions" }},
"must_not": { "match": { "tag": "spam" }},
"should": [
{ "match": { "tag": "starred" }},
{ "range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }}}
]
}
}
提示: 如果
bool
查询下没有must
子句,那至少应该有一个should
子句。但是 如果有must
子句,那么没有should
子句也可以进行查询。