Query DSL
Elasticsearch提供了一个基于JSON的完整的查询DSL（领域特定语言）。它定义的查询语言由两种类型的子句组成：“叶子查询子句”和“组合查询子句”。
叶子查询子句
叶子查询子句查找特定字段中的特定值，例如 match、term 或 range 查询。
复合查询子句
复合查询子句包装其他叶子或复合查询，并用于以逻辑方式组合多个查询（如 bool 或 dis_max 查询），或更改其行为（如 constant_score 查询）。
1. Query and filter context
查询子句的行为取决于它是用在查询上下文（query context）还是用在过滤器上下文（filter context）：
1.1. Query context
在查询上下文中的查询子句回答了“这个文档与这个查询子句的匹配程度是怎样的？”问题。除了决定文档是否匹配以外，查询子句还会计算一个“_score”，它表示文档与其他文档的相关程度。
1.2. Filter context
在过滤器上下文中，一个查询子句回答了“这个文档与查询子句匹配吗？”的问题。这个答案是简单的Yes或者No，也不会计算分数。过滤上下文主要用于过滤结构化数据，例如：
- 这个timestamp在2015年到2016年的范围内吗？
- 这个status字段的值是“published”吗？
（
PS：Query VS Filter
- 查询反应的是文档与查询子句的匹配程度，而过滤反应的是文档是否匹配查询子句
- 一个是筛选是否满足条件，情况无非两种：是或不是；一个是看满足条件的记录与查询条件的匹配程度
- 哪些满足条件，这是过滤；满足条件的这些记录与条件的匹配程度，这是查询
- 过滤不会计算评分，查询会计算评分
）
频繁使用的过滤器将被Elasticsearch自动缓存，以提高性能。
当查询子句中被传递了一个filter参数时过滤器上下文就生效了。例如，bool查询中的filter参数或者must_not参数。
下面是一个查询子句的例子，这个查询将匹配满足以下所有条件的文档：
- title 字段包含单词“search”
- content 字段包含单词“elasticsearch”
- status 字段包含明确的单词“published”
- publish_date 字段的包含的日期大于或等于2015-01-01
curl -X GET "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "title": "Search" }}, { "match": { "content": "Elasticsearch" }} ], "filter": [ { "term": { "status": "published" }}, { "range": { "publish_date": { "gte": "2015-01-01" }}} ] } } } '
关于上面的查询子句作如下说明：
- quary 参数表示这是一个查询上下文
- bool 和 两个match子句用在查询上下文中，表明它们参与每条文档的打分
- filter 参数表明这是过滤器上下文
- term 和 range 子句用在过滤器上下文中，它们会过滤掉不匹配的文档，而且不会影响匹配文档的分数
（PS：类比SQL的话，match相当于模糊查询，term相当于精确查询，range相当于范围查询）
2. Match All Query
最简单的查询，匹配所有文档，使它们的_score为1.0
curl -X GET "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "match_all": {} } } '
_score可以被改变，通过用boost参数
curl -X GET "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "match_all": { "boost" : 1.2 } } } '
与match_all相反的是match_none，它不匹配任何文档
curl -X GET "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "match_none": {} } } '
3. Full text queries
3.1. Match Query
match查询接受文本/数值/日期类型的数据，分析它们，并构造一个查询。
match是一种布尔类型的查询。这意味着它对提供的文本进行分析，并在分析的过程中为提供的文本构造一个布尔查询。operator 选项可以设置为 or 或者 and 以此来控制布尔子句（默认是 or ）。例如：
curl -X GET "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "match" : { "message" : "this is a test" } } } '
注意，查询语句都是以“query”开头的，这里“message”是字段名
你也可以加一些参数，比如：
curl -X GET "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "match" : { "message" : { "query" : "this is a test", "operator" : "and" } } } } '
（PS：match是模糊查询）
3.2. Match Phrase Query
match_phrase 查询与 match类似，但是它是用于精确匹配或单词接近匹配的。例如：
curl -X GET "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "match_phrase" : { "message" : "this is a test" } } } '
当然，你也可以加参数
curl -X GET "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "match_phrase" : { "message" : { "query" : "this is a test", "analyzer" : "my_analyzer" } } } } '
这里“analyzer”是用来设置用那个分析器来分析文本
3.3. Match Phrase Prefix Query
类似于match_phrase查询，但是对最后一个单词进行通配符搜索。
match_phrase_prefix允许文本的最后一个单词进行前缀匹配
curl -X GET "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "match_phrase_prefix" : { "message" : "quick brown f" } } } '
除了match_phrase允许的那些参数外，match_phrase_prefix还可以接受一个max_expansions参数，它是用来控制最后一个单词可以扩展多少后缀（默认50）。
curl -X GET "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "match_phrase_prefix" : { "message" : { "query" : "quick brown f", "max_expansions" : 10 } } } } '
3.4. Multi Match Query
multi_match 相当于 match 的多字段版本
顾名思义，multi_match可以指定多个字段，而match只能针对一个字段
curl -X GET "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "multi_match" : { "query": "this is a test", "fields": [ "subject", "message" ] } } } '
另外，字段可以用通配符，例如下面的例子中可以查询 title ， first_name ， last_name 等字段：
curl -X GET "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "multi_match" : { "query": "Will Smith", "fields": [ "title", "*_name" ] } } } '
单个字段可以被提升，例如：
curl -X GET "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "multi_match" : { "query" : "this is a test", "fields" : [ "subject^3", "message" ] } } } '
上面的例子，subject字段的重要性是message字段的三倍
3.5. Query String Query
支持Lucene查询字符串语法，允许指定 AND | OR | NOT ，并且在单个查询字符串中进行多字段查询
curl -X GET "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "query_string" : { "default_field" : "content", "query" : "this AND that OR thus" } } } '
query_string查询解析输入并围绕操作符拆分文本，每个文本部分都是独立分析的，例如：
curl -X GET "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "query_string" : { "default_field" : "content", "query" : "(new york city) OR (big apple)" } } } '
上面的例子中，将被拆分成 “new york city” 和 “big apple” 两部分，并且每一部分都被分析器独立分析
注意，按操作符拆分
query_string的参数包括：
query 实例被解析的查询文本
default_field 如果没有指定前缀字段的话，这是默认的查询字段。（默认查询所有字段）
default_operator 如果没有明确指定操作符的话，那么这是默认的操作符。例如，如果默认操作符是OR的话，那么“my name is jack”将被翻译成“my OR name OR is OR jack”，同理，如果是AND，则被翻译成“my AND name AND is AND jack”
analyzer 用来解析查询字符串的解析器的名字
allow_leading_wildcard 如果设置了，那么 * 或 ? 允许作为第一个字符。默认是true
lenient 如果设置为true，则格式失败将被忽略
在query_string中，多字段查询应该这样写：
curl -X GET "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "query_string" : { "fields" : ["content", "name"], "query" : "this AND that" } } } '
等价于
curl -X GET "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "query_string": { "query": "(content:this OR name:this) AND (content:that OR name:that)" } } } '
上面两个是等价的
3.6. Simple Query String Query
simple_query_string 是query_string的一个更简单、更健壮、更适合面向用户的版本
使用SimpleQueryParser解析上下文的查询。与常规的query_string查询不同，simple_query_string查询永远不会抛出异常，并丢弃查询的无效部分。
curl -X GET "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "simple_query_string" : { "query": ""fried eggs" +(eggplant | potato) -frittata", "fields": ["title^5", "body"], "default_operator": "and" } } } '
3.7. 实例练习
准备数据
// 删除索引 curl -X DELETE "192.168.1.134:9200/book" // 创建索引 curl -X PUT "192.168.1.134:9200/book" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "settings" : { "number_of_shards" : 1 }, "mappings" : { "_doc" : { "properties" : { "title": { "type": "text" }, "author": { "type": "text" }, "introduction": { "type": "text" }, "publish_date": { "type": "date", "format": "yyyy-MM-dd" } } } } } ' // 查看索引 curl -X GET "192.168.1.134:9200/book?pretty" // 插入文档 curl -X PUT "192.168.1.134:9200/book/_doc/1" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "title" : "Hello Java", "author": "zhangsan", "publish_date" : "2008-11-15", "introduction" : "This is a book for novice." } ' // 查看文档 curl -X GET "192.168.1.134:9200/book/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "match_all": {} } } '
match查询（注意，match查询只能是针对单个字段）
这个例子中，我们用“Java”查询到2条，接下来用“Java入门”将查到5条
这是因为解析器会将“Java入门”拆分为“Java”和“入门”两个单词，而且默认的操作符是or
也就是说，查询的结果是title中包含“Java”或者“入门”的记录
现在变成查询title中同时包含“Java”和“入门”的记录，因此只有1条
multi_match多字段查询
match_phrase查询
对比不难发现，同样的关键字“Java从”，用match查出5条，用match_phrase只查出1条
query_string查询
4. Term level queries（单词级别查询）
全文本查询会在执行之前对查询字符串进行分析，而单词级别查询会对存储在反向索引中的精确的term进行操作。
这些查询通常用于结构化的数据，比如：numbers ， dates ，enums 等，而不是对全文本字段。
（PS：也就是说，全文本查询之前要先对文本内容进行分词，而单词级别的查询直接在相应字段的反向索引中精确查找，单词级别的查询一般用于数值、日期等类型的字段上）
4.1. Term Query
在指定的字段中查找包含指定的精确的term的文档
term查询将在反向索引（或者叫倒排索引）中查找包含特定的精确的term的文档。例如：
curl -X POST "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "term" : { "user" : "Kimchy" } } } '
上面的例子，在user字段的反向索引中查找包含精确的Kimchy的文档
还可以指定一个boost参数，使这个term查询比另一个查询具有更高的相关性得分。例如：
curl -X GET "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "bool": { "should": [ { "term": { "status": { "value": "urgent", "boost": 2.0 } } }, { "term": { "status": "normal" } } ] } } } '
这个例子中，urgent查询子句有一个boost参数值为2.0，这就意味着它的重要程度是后面的normal查询子句的两倍，normal子句默认的boost是1.0
4.2. Terms Query
查找包含指定字段中指定的任何确切term的文档
筛选出与所提供的terms中任何一个匹配的文档
curl -X GET "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "terms" : { "user" : ["kimchy", "elasticsearch"]} } } '
4.3. Range Query
查找指定字段在指定范围内包含值（日期、数字或字符串）的文档。
下面的例子返回age字段的值在10到20之间的文档：
curl -X GET "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "range" : { "age" : { "gte" : 10, "lte" : 20, "boost" : 2.0 } } } } '
range查询可以接受下列参数：
gte 大于或等于
gt 大于
lte 小于或等于
lt 小于
boost 设置boost值，默认是1.0
4.3.1. Range on date fields
当range查询用于date类型的字段时，范围可以用Date Math表示：
curl -X GET "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "range" : { "date" : { "gte" : "now-1d/d", "lt" : "now/d" } } } } '
当使用Date Math将日期四舍五入到最近的日期、月份、小时等时，四舍五入日期取决于范围的两端是包含的还是排除的。
例如：
rounded up 向上舍入
rounded down 向下舍入
gt 大于2014-11-18||/M 变成 2014-11-30T23:59:59.999
gte 大于或等于2014-11-18||/M 变成 2014-11-01
lt 小于2014-11-18||/M 变成 2014-11-01
lte 小于或等于2014-11-18||/M 变成2014-11-30T23:59:59.999
这个其实很好理解，
大于2014-11-18||/M相当于是大于2014年11月，因此大于2014-11-18||/M等价于大于2014-11-30 23:59:59
也就是说，大于11月，相当于是大于11月的最后一天，即11-30 23:59:59
同理，大于或等于2014-11-18||/M，相当于大于或等于11月，自然是11月的第一天，即2014-11-01
同理，小于2014-11-18||/M，相当于小于11月，自然是小于11月1日，故而小于2014-11-18||/M等价于小于2014-11-01
同理，小于或等于2014-11-18||/M，等于11月自然是包含11月的，意味着小于11月30日，故而小于或等于2014-11-18||/M等价于小于或等于2014-11-30 23:59:59
4.3.2. Date format in range query
在日期范围查询的时候，我们可以指定日期格式。例如：
curl -X GET "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "range" : { "born" : { "gte": "01/01/2012", "lte": "2013", "format": "dd/MM/yyyy||yyyy" } } } } '
这个例子是查询在2012-01-01到2013-12-31之间出生的人
下面看时间范围查询
curl -X GET "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "range" : { "timestamp" : { "gte": "2015-01-01 00:00:00", "lte": "now", "time_zone": "+01:00" } } } } '
4.4. Exsit Query
在特定的字段中查找非空值的文档
curl -X GET "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "exists" : { "field" : "user" } } } '
4.5. Prefix Query
查找包含带有指定前缀的term的文档
curl -X GET "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "prefix" : { "user" : "ki" } } } '
可以关联boost
curl -X GET "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "prefix" : { "user" : { "value" : "ki", "boost" : 2.0 } } } } '
4.6. Wildcard Query
支持通配符查询，*表示任意字符，?表示任意单个字符
curl -X GET "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "wildcard" : { "user" : "ki*y" } } } '
可以加boost参数
curl -X GET "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "wildcard" : { "user" : { "value" : "ki*y", "boost" : 2.0 } } } } '
4.7. Regexp Query
正则表达式查询
curl -X GET "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "regexp":{ "name.first": "s.*y" } } } '
4.8. Ids Query
用_uid字段查询
curl -X GET "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "ids" : { "type" : "_doc", "values" : ["1", "4", "100"] } } } '
4.9. 实例练习
5. 复合查询
复合查询包装其他复合查询或叶子查询，以组合它们的结果和得分，更改它们的行为，或从查询切换到筛选上下文。
5.1. 固定分数查询
curl -X GET "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "constant_score" : { "filter" : { "term" : { "user" : "kimchy"} }, "boost" : 1.2 } } } '
5.2. 布尔查询
关于should子句，特别要注意：
如果这个布尔查询位于查询上下文，并且有must或者filter子句，那么即使should子句没有匹配任何文档，也没关系
如果是位于过滤器上下文，或者既没有must也没有filter，那么至少有一个should查询必须匹配文档。
这个行为可以通过设置minimum_should_match参数来显式地控制。
举个例子：
curl -X POST "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "bool" : { "must" : { "term" : { "user" : "kimchy" } }, "filter": { "term" : { "tag" : "tech" } }, "must_not" : { "range" : { "age" : { "gte" : 10, "lte" : 20 } } }, "should" : [ { "term" : { "tag" : "wow" } }, { "term" : { "tag" : "elasticsearch" } } ], "minimum_should_match" : 1, "boost" : 1.0 } } } '
查询user为“kimchy”，并且tag为“tech”，并且age不在10~20之间，并且tag为wow或elasticsearch的文档
filter查询分数默认是0
curl -X GET "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "bool": { "filter": { "term": { "status": "active" } } } } } '
5.3. 实例练习
参考
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl.html