• ElasticSearch 常用的查询过滤语句


    query 和  filter 的区别请看: http://www.cnblogs.com/ghj1976/p/5292740.html 

    Filter DSL

    term 过滤

    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"  }}

    完整的例子, hostname 字段完全匹配成 saaap.wangpos.com 的数据:

    {
      "query": {
        "term": {
          "hostname": "saaap.wangpos.com"
        }
      }
    }

    terms 过滤

    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" ]
            }
    }

    完整的例子,所有http的状态是 302 、304 的, 由于ES中状态是数字类型的字段,所有这里我们可以直接这么写。:

    {
      "query": {
        "terms": {
          "status": [
            304,
            302
          ]
        }
      }
    }

    range 过滤

    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

    一个完整的例子, 请求页面耗时大于1秒的数据,upstream_response_time 是 nginx 日志中的耗时,ES中是数字类型。

    {
      "query": {
        "range": {
          "upstream_response_time": {
            "gt": 1
          }
        }
      }
    }

    exists 和 missing 过滤

    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

    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   }}
            ]
        }
    }

    Query DSL

    match_all 查询

    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

    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。

    match查询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

    multi_match查询允许你做match查询的基础上同时搜索多个字段,在多个字段中同时查一个:

    {
        "multi_match": {
            "query":    "full text search",
            "fields":   [ "title", "body" ]
        }
    }

    bool 查询

    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        "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。

    上面内容来自: http://es.xiaoleilu.com/054_Query_DSL/70_Important_clauses.html 

    ElasticSearch 查询(match和term)
    http://www.cnblogs.com/yjf512/p/4897294.html

    wildcards 查询

    使用标准的shell通配符查询

    参考: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-wildcard-query.html

    以下查询能够匹配包含W1F 7HW和W2F 8HW的文档:

    GET /my_index/address/_search
    {
        "query": {
            "wildcard": {
                "postcode": "W?F*HW"
            }
        }
    }

    又比如下面查询 hostname 匹配下面shell通配符的:

    {
      "query": {
        "wildcard": {
          "hostname": "wxopen*"
        }
      }
    }

    regexp 查询

    假设您只想匹配以W开头,紧跟着数字的邮政编码。使用regexp查询能够让你写下更复杂的模式:

    GET /my_index/address/_search
    {
        "query": {
            "regexp": {
                "postcode": "W[0-9].+"
            }
        }
    }

    这个正则表达式的规定了词条需要以W开头,紧跟着一个0到9的数字,然后是一个或者多个其它字符。

    下面例子是所有以 wxopen 开头的正则

    {
      "query": {
        "regexp": {
          "hostname": "wxopen.*"
        }
      }
    }

    参考: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-regexp-query.html

    prefix 查询

    以什么字符开头的,可以更简单地用 prefix,如下面的例子:

    {
      "query": {
        "prefix": {
          "hostname": "wxopen"
        }
      }
    }

    参考 : https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-prefix-query.html 

    更多的查询命令,可以看: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/term-level-queries.html#term-level-queries

    短语匹配(Phrase Matching)

    当你需要寻找邻近的几个单词时,你会使用match_phrase查询:

    GET /my_index/my_type/_search
    {
        "query": {
            "match_phrase": {
                "title": "quick brown fox"
            }
        }
    }
    和match查询类似,match_phrase查询首先解析查询字符串来产生一个词条列表。然后会搜索所有的词条,
    但只保留含有了所有搜索词条的文档,并且词条的位置要邻接。一个针对短语quick fox的查询不会匹配
    我们的任何文档,因为没有文档含有邻接在一起的quick和box词条。

    match_phrase查询也可以写成类型为phrase的match查询:

    "match": {
        "title": {
            "query": "quick brown fox",
            "type":  "phrase"
        }
    }
    参考: http://blog.csdn.net/dm_vincent/article/details/41941659
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/austinspark-jessylu/p/8023768.html
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