ElasticSearch的DSL高级查询操作

1、ES的两种查询方式

1、查询字符串搜索

GET /user/_search?q=name:张三

2、DSL查询

Elasticsearch提供丰富且灵活的查询语言叫做DSL查询(Query DSL),它允许你构建更加复杂、强大的查询。 DSL(Domain Specific Language特定领域语言)以JSON请求体的形式出现。

GET user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "张三"
    }
  }
}

平时更多采用这种方式，因为可操作性更强，处理复杂请求时更得心应手。

2、精确查询(term)

term查询不会分析查询条件，只有当词条和查询字符串完全匹配时才匹配，也就是精确查找，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)：

测试准备数据：

PUT /test/_doc/1
{
  "name":"张三",
  "age":18,
  "sex":"男",
  "address":"上海市浦东区"
}
PUT /test/_doc/2
{
  "name":"李四",
  "age":29,
  "sex":"男",
  "address":"广东省广州市"
}
PUT /test/_doc/3
{
  "name":"王五",
  "age":30,
  "sex":"男",
  "address":"广东省深圳市"
}

示例：查询年龄为29岁的用户信息

POST /test/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "age": 29
    }
  }
}

terms查询：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：

示例：查询年龄为29或者30岁的用户信息

POST /test/_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "age": [
        29,
        30
      ]
    }
  }
}

3、全文查询(match)

全文查询会分析查询条件，先将查询条件进行分词，然后查询，求并集。

term和match的区别是：match是经过analyer的，也就是说，文档首先被分析器给处理了。根据不同的分析器，分析的结果也稍显不同，然后再根据分词结果进行匹配。term则不经过分词，它是直接去倒排索引中查找了精确的值了。

match 查询语法汇总：

match_all：查询全部。
match：返回所有匹配的分词。
match_phrase：短语查询，在match的基础上进一步查询词组，可以指定slop分词间隔。
match_phrase_prefix：前缀查询，根据短语中最后一个词组做前缀匹配，可以应用于搜索提示，但注意和max_expanions搭配。其实默认是50.......
multi_match：多字段查询，使用相当的灵活，可以完成match_phrase和match_phrase_prefix的工作。

测试准备数据：

PUT /test1/_doc/1
{
  "name":"Jack",
  "age":18,
  "sex":"男",
  "address":"美国纽约州",
  "remark":"美国是世界上军事实力最强大的国家"
}
PUT /test1/_doc/2
{
  "name":"李四",
  "age":29,
  "sex":"男",
  "address":"中国广东省广州市",
  "remark":"中国是世界上人口最多的国家"
}
PUT /test1/_doc/3
{
  "name":"阿三",
  "age":30,
  "sex":"男",
  "address":"印度新德里",
  "remark":"印度的食品干净又卫生"
}
PUT /test1/_doc/4
{
  "name":"王五",
  "age":30,
  "sex":"男",
  "address":"中国北京市三里屯",
  "remark":"中国的首都是北京市"
}

1、match系列之match_all (查询全部)

GET /test1/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

这个没啥好说的。

2、match系列之match查询(单字段条件查询)

POST /test1/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "address": "中国"
    }
  }
}

从结果我们可以看到，我查询的条件是中国，虽然如期的返回了中国的文档，但是为什么含有美国的地址信息也被查询出来了，这并不是我们想要的，是怎么回事呢？因为这是elasticsearch在内部对文档做分词的时候，对于中文来说，就是一个字一个字分的，例如：'I Love You'，此时会被分为三个词分别是：I、Love、You，而中文也是一样的，例如：‘我爱中国’，会被分词为：我、爱、中、国。所以我们的查询条件也会被分为：中和国，所以中和国都符合条件，当去查询文档的时候，此时美国中的国字也符合，所以匹配上了并且将结果返回了。

而我们认为中国是个短语，是一个有具体含义的词。所以elasticsearch在处理中文分词方面比较弱势。后面会讲针对中文的分词插件。但目前我们还有办法解决，那就是使用短语查询用match_phrase来处理。

3、match系列之match_phrase（短语查询）

GET /test1/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "address": {
        "query": "中国"
      }
    }
  }
}

此时可以发现返回的结果中只包含了中国的文档数据。

4、match系列之match_phrase_prefix（最左前缀查询）智能搜索--以什么开头

示例：查询地址以印度开头的文档信息

GET /test1/_search
{
  "query": {
    "match_phrase_prefix": {
      "remark": "印度"
    }
  }
}

5、match系列之multi_match（多字段查询)

multi_match是要在多个字段中查询同一个关键字除此之外，mulit_match甚至可以当做match_phrase和match_phrase_prefix使用，只需要指定type类型即可

GET /test1/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "中国",
      "fields": ["address","remark"]
    }
  }
}

加上phrase属性，当设置属性 type:phrase 时等同于短语查询。

GET /test1/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "中国",
      "fields": ["address","remark"],
      "type": "phrase"
    }
  }
}

加上phrase_prefix属性，当设置属性 type:phrase_prefix时等同于最左前缀查询。

GET /test1/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "中国",
      "fields": ["address","remark"],
      "type": "phrase_prefix"
    }
  }
}

4、通配符查询(wildcard)

wildcard查询：会对查询条件进行分词。还可以使用通配符 ?（任意单个字符）和 * （0个或多个字符）

# wildcard 查询。查询条件分词，模糊查询
GET /test1/_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "name": {
        "value": "李*"
      }
    }
  }
}

prefix查询：前缀查询

# 前缀查询
GET /test1/_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "name": {
        "value": "三"
      }
    }
  }
}

5、排序查询(sort)

注意：需要分词的字段不可以直接排序，比如：text类型，如果想要对这类字段进行排序，需要特别设置：对字段索引两次，一次索引分词（用于搜索）一次索引不分词（用于排序），es默认生成的text类型字段就是通过这样的方法实现可排序的。

GET /test1/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

6、分页查询

Elasticsearchde 的分页查询和 SQL 使用 LIMIT 关键字返回只有一页的结果一样，Elasticsearch 接受 from 和 size 参数：

size: 结果数，默认10
from: 跳过开始的结果数，即从哪一行开始获取数据，默认0

示例：从第一页开始获取两条数据

GET /test1/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 0,
  "size": 2
}

示例：分页查询用户名为Jack的用户信息

GET /test1/_search
{
  "query": {
    "match_phrase_prefix": {
      "name": "Jack"
    }
  },
  "from": 0,
  "size": 2
}

7、范围查询(range)

range 过滤允许我们按照指定范围查找一批数据，范围操作符包含：

gt：大于，相当于关系型数据库中的 >。
gte：大于等于，相当于关系型数据库中的 >=。
lt：小于，相当于关系型数据库中的 <。
lte：小于等于，相当于关系型数据库中的 <=。

示例：查询年龄在20-30岁之间的用户信息

POST /test1/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": 20,
        "lte": 30
      }
    }
  }
}

8、布尔查询(bool)

bool 查询可以用来合并多个条件查询结果的布尔逻辑，它包含一下操作符：

must：多个查询条件必须完全匹配，相当于关系型数据库中的 and。
should：至少有一个查询条件匹配，相当于关系型数据库中的 or。
must_not：多个查询条件的相反匹配，相当于关系型数据库中的 not。
filter：过滤满足条件的数据。
- range：条件筛选范围。
  - gt：大于，相当于关系型数据库中的 >。
  - gte：大于等于，相当于关系型数据库中的 >=。
  - lt：小于，相当于关系型数据库中的 <。
  - lte：小于等于，相当于关系型数据库中的 <=。

1、must：多个查询条件必须完全匹配，相当于关系型数据库中的 and。如果有一个条件不满足则不返回数据。

实例：查询用户名称满足叫李四的用户信息

GET /test1/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "name": "李四"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

示例：查询用户名称满足叫李四并且年龄为29 的用户信息

GET /test1/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "name": "李四"
          }
        },
        {
          "match": {
            "age": 29
          }
        }
      ]
    }
  }
}

2、should：至少有一个查询条件匹配，相当于关系型数据库中的 or。只要符合其中一个条件就返回

查询用户名称叫李四或者年龄为27岁的用户信息

GET /test1/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "match": {
            "name": "李四"
          }
        },
        {
          "match": {
            "age": 27
          }
        }
      ]
    }
  }
}

3、must_not：多个查询条件的相反匹配，相当于关系型数据库中的 not。

示例：查询名称不包含李四并且年龄不包含30岁的用户信息

GET /test1/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": [
        {
          "match": {
            "name": "李四"
          }
        },
        {
          "match": {
            "age": 30
          }
        }
      ]
    }
  }
}

4、filter：条件过滤查询，过滤满足条件的数据。过滤条件的范围用range表示gt表示大于、lt表示小于、gte表示大于等于、lte表示小于等于

示例：查询出用户年龄在20-30岁之间名称为李四的用户

GET /test1/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "name": "李四"
          }
        }
      ],
      "filter": {
        "range": {
          "age": {
            "gte": 20,
            "lt": 30
          }
        }
      }
    }
  }
}

9、查询结果过滤

我们在查询数据的时候，返回的结果中，所有字段都给我们返回了，但是有时候我们并不需要那么多，所以可以对结果进行过滤处理。

示例：只查看name和age两个属性的返回值，其他不需要。

GET /test1/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "_source": [
    "name",
    "age"
  ]
}

10、高亮查询

我们平时在使用百度的时候，输入关键字查询内容后，关键字一般都是高亮显示的。

所以ES作为一个专业的搜索框架肯定也提供了这样的功能。

ES的默认高亮显示：

GET /test1/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "李四"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "name": {}
    }
  }
}

ES自定义高亮显示（在highlight中，pre_tags用来实现我们的自定义标签的前半部分，在这里，我们也可以为自定义的标签添加属性和样式。post_tags实现标签的后半部分，组成一个完整的标签。至于标签中的内容，则还是交给fields来完成）

GET /test1/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "remark": "中国"
    }
  },
  "highlight": {
    "pre_tags": "<b class='key' style='color:red'>",
    "post_tags": "</b>",
    "fields": {
      "remark": {}
    }
  }
}

# 或者
GET /test1/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "remark": "中国"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "remark": {
        "pre_tags": "<b class='key' style='color:red'>",
        "post_tags": "</b>"
      }
    }
  }
}

11、聚合查询

我们平时在使用Elasticsearch时，更多会用到聚合操作，它类似SQL中的group by操作。ES的聚合查询一定是先查出结果，然后对结果使用聚合函数做处理，常用的操作有：avg：求平均、max：最大值、min：最小值、sum：求和等。

在ES中聚合分为指标聚合和分桶聚合：

指标聚合：指标聚合对一个数据集求最大、最小、和、平均值等
分桶聚合：除了有聚合函数外，还可以对查询出的数据进行分组group by，再在组上进行游标聚合。

测试准备数据：

PUT /test2/_doc/1
{
  "name":"Jack",
  "age":18,
  "sex":"男",
  "salary":6000,
  "bithday":"1997-07-18",
  "address":"美国纽约州",
  "remark":"美国是世界上军事实力最强大的国家"
}
PUT /test2/_doc/2
{
  "name":"李四",
  "age":29,
  "sex":"男",
  "salary":12000,
  "bithday":"1997-02-07",
  "address":"中国广东省广州市",
  "remark":"中国是世界上人口最多的国家"
}
PUT /test2/_doc/3
{
  "name":"阿三",
  "age":30,
  "sex":"男",
  "salary":3000,
  "bithday":"1995-04-09",
  "address":"印度新德里",
  "remark":"印度的食品干净又卫生"
}
PUT /test2/_doc/4
{
  "name":"王五",
  "age":30,
  "sex":"男",
  "salary":16000,
  "bithday":"1997-07-07",
  "address":"中国北京市三里屯",
  "remark":"中国的首都是北京市"
}
PUT /test2/_doc/5
{
  "name":"老六",
  "age":29,
  "sex":"男",
  "salary":15000,
  "bithday":"1987-02-02",
  "address":"中国上海市浦东新区",
  "remark":"老六是中国某不知名小厂的程序员一枚"
}
PUT /test2/_doc/6
{
  "name":"七七",
  "age":20,
  "sex":"女",
  "salary":15000,
  "bithday":"1999-11-17",
  "address":"中国上海市浦东新区",
  "remark":"七七是一个漂亮的Web前端程序猿"
}

11.1、Metric 指标聚合分析

指标聚合：指标聚合对一个数据集求最大、最小、和、平均值等

单值分析，只输出一个分析结果——avg：求平均、max：最大值、min：最小值、sum：求和、cardinality：值去重计数。
多值分析，输出多个分析结果
- stats：统计了count max min avg sum5个值
- extended_stats：extended_stats比stats多很多更加高级的统计结果：如平方和、方差、标准差、平均值加/减两个标准差的区间等
- percentile：占比百分位对应的值统计，默认返回【1,5,25,50,75,95,99】分位上的值

avg示例：查询所有用户的平均年龄

GET /test2/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "avg_age": {
      "avg": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "_source": [
    "name",
    "age"
  ]
}

上例中，首先匹配查询所有的数据。在此基础上做查询平均值的操作，这里就用到了聚合函数，其语法被封装在aggs中，而avg_age则是为查询结果起个别名，封装了计算出的平均值。

如果只想看输出的值，而不关心输出的文档的话可以通过size=0来控制

GET /test2/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "avg_age": {
      "avg": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "size": 0,
  "_source": [
    "name",
    "age"
  ]
}

avg示例：查询地址在中国用户的平均工资

GET /test2/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "address": "中国"
    }
  },
  "aggs": {
    "avg_salary": {
      "avg": {
        "field": "salary"
      }
    }
  },
  "size": 0
}

max示例：查询年龄的最大值

GET /test2/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "max_age": {
      "max": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "size": 0
}

min示例：查询年龄的最小值

GET /test2/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "age_min": {
      "min": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "size": 0
}

sum示例：查询符合条件的年龄之和

GET /test2/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "age_sum": {
      "sum": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "size": 0
}

示例：查询所有用户不同年龄的数量

POST /test2/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "count_age": {
      "cardinality": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "size": 0
}

示例：查出所有用户的年龄stats信息

POST /test2/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "stats_age": {
      "stats": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "size": 0
}

示例：查出所有用户的年龄extended_stats信息

POST /test2/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "extended_stats_age": {
      "extended_stats": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "size": 0
}

示例：查出所有用户的年龄占比

POST /test2/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "pecent_age": {
      "percentiles": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "size": 0
}

11.2、Bucket 分桶聚合分析

分桶聚合：除了有聚合函数外，还可以对查询出的数据进行分组group by，再在组上进行游标聚合。

分桶group by示例：根据年龄聚合查询

GET /test2/_search
{
  "size": 0,
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "age_group": {
      "terms": {
        "field": "age"
      }
    }
  }
}

分桶group by示例：根据年龄段聚合查询

GET /test2/_search
{
  "size": 0,
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "age_group": {
      "range": {
        "field": "age",
        "ranges": [
          {
            "from": 15,
            "to": 20
          },
          {
            "from": 20,
            "to": 25
          },
          {
            "from": 25,
            "to": 30
          }
        ]
      }
    }
  }
}

分桶group by示例：根据用户出生日期的年月分组分段聚合查询

POST /test2/_search
{
  "size": 0,
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "bithday_range": {
      "date_range": {
        "field": "bithday",
        "format": "yyy-MM",
        "ranges": [
          {
            "to": "1989-01"
          },
          {
            "from": "1989-01",
            "to": "1999-01"
          },
          {
            "from": "1999-01",
            "to": "2005-01"
          },
          {
            "from": "2005-01"
          }
        ]
      }
    }
  }
}

分桶group by 进阶示例：按照年龄聚合，并且查询出这些年龄段的这些人的平均薪资

#其实就是aggs里面又加了一个aggs，第二个aggs根据第一个aggs聚合后的结果在聚合
GET /test2/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "ageAgg": {
      "terms": {
        "field": "age",
        "size": 100
      },
      "aggs": {
        "ageAvg": {
          "avg": {
            "field": "salary"
          }
        }
      }
    }
  },
  "size": 0
}

分桶group by 进阶示例：查出所有年龄分布，并且这些年龄段中性别为男的平均薪资和性别为女的平均薪资以及这个年龄的用户信息

GET /test2/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "size": 0,
  "aggs": {
    "age_agg": {
      "terms": {
        "field": "age",
        "size": 1000
      },
      "aggs": {
        "sex_agg": {
          "terms": {
            "field": "sex.keyword",
            "size": 10
          },
          "aggs": {
            "salary_avg": {
              "avg": {
                "field": "salary"
              }
            }
          }
        },
        "salary_avg": {
          "avg": {
            "field": "salary"
          }
        }
      }
    }
  }
}

12、queryString查询

会对查询条件进行分词，然后将分词后的查询条件和词条进行等值匹配，默认取并集（OR），可以指定单个字段也可多个查询字段

POST /test2/_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "default_field": "name",
      "query": "张三 OR 七七"
    }
  },
  "size": 100
}

GET /test2/_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "fields": ["name","address"],
      "query": "张三 or 中国"
    }
  }
}

13、重建索引

随着业务需求的变更，索引的结构可能发生改变。ElasticSearch的索引一旦创建，只允许添加字段，不允许改变字段。因为改变字段，需要重建倒排索引，影响内部缓存结构，性能太低。那么此时，就需要重建一个新的索引，并将原有索引的数据导入到新索引中。

原索引库：test_index_v1
新索引库：test_index_v2

# 新建test_index_v1索引，索引名称必须全部小写
PUT test_index_v1 
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "birthday":{
        "type": "date"
      }
    }
  }
}
# 查询索引
GET test_index_v1
# 添加数据
PUT test_index_v1/_doc/1
{
  "birthday":"2020-11-11"
}
# 查询数据
GET test_index_v1/_search
# 随着业务的变更，换种数据类型进行添加数据，程序会直接报错
PUT test_index_v1/_doc/1
{
  "birthday":"2020年11月11号"
}
# 业务变更，需要改变birthday数据类型为text
# 1：创建新的索引 test_index_v2
# 2：将test_index_v1 数据拷贝到 test_index_v2

# 创建新的索引
PUT test_index_v2 
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "birthday":{
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

# 2：将test_index_v1 数据拷贝到 test_index_v2
POST _reindex
{
  "source": {
    "index": "test_index_v1"
  },
  "dest": {
    "index": "test_index_v2"
  }
}

# 查询新索引库数据
GET test_index_v2/_search

# 在新的索引库里面添加数据
PUT test_index_v2/_doc/2
{
  "birthday":"2020年11月13号"
}

DELETE test_index_v1

14、别名的使用

1、查询别名

#获取指定索引的别名
GET /test2/_alias
#获取ES中所有索引的别名
GET /_alias

2、新增别名

POST /_aliases
{
  "actions": [
    {
      "add": {
        "index": "test2",
        "alias": "test2_alias_1.0"
      }
    }
  ]
}

3、删除别名

#方式一
POST /_aliases
{
  "actions": [
    {
      "remove": {
        "index": "test2",
        "alias": "test2_alias_1.0"
      }
    }
  ]
}

#方式二
DELETE /test2/_alias/test2_alias_1.0

4、重命名别名

POST /_aliases
{
  "actions": [
    {
      "remove": {
        "index": "test2",
        "alias": "test2_alias_1.0"
      }
    },
    {
      "add": {
        "index": "test2",
        "alias": "test2_alias_1.0"
      }
    }
  ]
}

5、为多个索引指定一个别名

POST /_aliases
{
  "actions": [
    {
      "add": {
        "index": "test2",
        "alias": "test2_alias_2.0"
      }
    },{
      "add": {
        "index": "test1",
        "alias": "test1_alias_2.0"
      }
    }
  ]
}

6、为同个索引指定多个别名

POST /_aliases
{
  "actions": [
    {
      "add": {
        "index": "test2",
        "alias": "test2_alias_2.1"
      }
    },{
      "add": {
        "index": "test2",
        "alias": "test2_alias_2.2"
      }
    }
  ]
}

7、通过别名读索引

GET /test2_alias_2.1

8、通过别名写索引

POST /test2_alias_2.1.0/_doc/
{
  "name": "Tom",
  "age": "26"
}

参考链接：

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原文地址：https://www.cnblogs.com/tanghaorong/p/16297788.html