elasticsearch的DSL查詢方法有哪些

這篇文章主要介紹“elasticsearch的DSL查詢方法有哪些”，在日常操作中，相信很多人在elasticsearch的DSL查詢方法有哪些問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”elasticsearch的DSL查詢方法有哪些”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

query

1. term

查詢，完全匹配，即不進行分詞器分析

{
    "query": {
        "term": {
            "<field>": "<value>"
        }
    }
}

2. match

查詢，模糊匹配，根據你給定的字段進行分詞器分析，只包含一部分關鍵字就行

{
    "query": {
        "match": {
            "<field>": "<value>"
        }
    }
}

3. match_all

查詢指定索引下的所有文檔

{
    "query": {
        "match_all": {}
    }
}

通過 match_all 過濾出所有字段，然后通過 partial 再過濾出包含 preview 的字段和排除 title,price 的字段

{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "partial_fields": {
        "partial": {
            "include": ["preview"],
            "exclude": ["title,price"]
        }
    }
}

4. match_phrase

短語查詢，slop 定義的是關鍵詞之間隔多少個未知單詞

{
    "query": {
        "match_phrase": {
            "query": "aaa,bbb",
            "slop": 2
        }
    }
}

5. multi_match

查詢，可以指定多個字段

查詢 filed1 和 filed2 這兩個字段都包含 value 關鍵字的文檔

{
    "query": {
        "multi_match": {
            "query": "<value>",
            "fileds": ["<field1>", "<field2>"]
        }
    }
}

6. bool

布爾查詢

• must: 條件必須滿足,相當于 sql 語句的 and

• should: 條件可以滿足也可以不滿足,相當于 sql 語句的 or

• must_not: 條件不需要滿足,相當于 sql 語句的 not

{
    "query": {
        "bool": {
            "should": [
                {"term": {"<field>": "<value>"}},
                {"term": {"<field>": "<value>"}}
            ],
            "must": [
                {"term": {"<field>": "<value>"}},
                {"term": {"<field>": "<value>"}}
            ],
            "must_not": [
                {"term": {"<field>": "<value>"}},
                {"term": {"<field>": "<value>"}}
            ],
        }
    }
}

7. filter

查詢同時，通過 filter 條件在不影響打分的情況下篩選出想要的數據

{
    "query": {
        "filtered": {
            "query": {
                "match_all": {},
            },
            "filter": {
                "term": {
                    "<field>": "<value>"
                }
            }
        }
    }
}

filter 之 bool 過濾查詢

• must: 條件必須滿足,相當于 sql 語句的 and

• should: 條件可以滿足也可以不滿足,相當于 sql 語句的 or

• must_not: 條件不需要滿足,相當于 sql 語句的 not

{
    "query": {
        "filtered": {
            "query": {
                "match_all": {},
            },
            "filter": {
                "bool": {
                    "should": [
                        {"term": {"<field>": "<value>"}},
                        {"term": {"<field>": "<value>"}}
                    ],
                    "must": [
                        {"term": {"<field>": "<value>"}},
                        {"term": {"<field>": "<value>"}}
                    ],
                    "must_not": [
                        {"term": {"<field>": "<value>"}},
                        {"term": {"<field>": "<value>"}}
                    ],
                }
            }
        }
    }
}

沒有 bool, 也可以直接使用 and、or、not

{
    "query": {
        "filtered": {
            "query": {
                "match_all": {},
            },
            "filter": {
                "and": [
                    {"term": {"<field>": "<value>"}},
                    {"term": {"<field>": "<value>"}}
                ],
                "or": [
                    {"term": {"<field>": "<value>"}},
                    {"term": {"<field>": "<value>"}}
                ],
                "not": [
                    {"term": {"<field>": "<value>"}},
                    {"term": {"<field>": "<value>"}}
                ],
            }
        }
    }
}

filter 之 range 范圍查詢

• gt: 大于

• lt: 小于

• gte: 大于等于

• lte: 小于等于

{
    "query": {
        "filtered": {
            "query": {
                "match_all": {},
            },
            "filter": {
                "range": {
                    "<field>": {
                        "gt": "<value>",
                        "gte": "<value>",
                        "lt": "<value>",
                        "lte": "<value>",
                    }
                }
            }
        }
    }
}

8. boost

固定分數查詢 我們查詢到的每一個文檔都有一個_score 參數，這是匹配度打分

• constant_score: 固定分數查詢關鍵字（它支持 filter, 不支持 match）

• boost: 指定固定分數字段

{
    "query": {
        "constant_score": {
            "filter": {
                "match": {
                    "<field>": "<value>"
                }
            },
            "boost": 1
        }
    }
}

agg

聚合分析

1. terms

分組，對應 sql 語句中的 group by

{
    "aggs": {
        "<tag_name>": {
            "terms": {
                "field": "<value>"
            }
        }
    }
}

2. cardinality

去重，對應 sql 語句中的 distinct

{
    "aggs": {
        "<tag_name>": {
            "cardinality": {
                "field": "<value>"
            }
        }
    }
}

3. avg

求平均值

{
    "aggs": {
        "<tag_name>": {
            "avg": {
                "field": "<value>"
            }
        }
    }
}

4. max

求平均值

{
    "aggs": {
        "<tag_name>": {
            "max": {
                "field": "<value>"
            }
        }
    }
}

5. min

求平均值

{
    "aggs": {
        "<tag_name>": {
            "min": {
                "field": "<value>"
            }
        }
    }
}

6. sum

求平均值

{
    "aggs": {
        "<tag_name>": {
            "sum": {
                "field": "<value>"
            }
        }
    }
}

7. range

按照指定區間分組

{
    "aggs": {
        "<tag_name>": {
            "field": "<value>",
            "range": [
                {"from": 0, "to": 20},
                {"from": 20, "to": 40},
                {"from": 40, "to": 60}
            ]
        }
    }
}

8. date_histogram

按時間統計

• min_doc_count: 強制返回所有 buckets，即使 buckets 可能為空

• extended_bounds: 只返回你的數據中最小值和最大值之間的 buckets

{
   "aggs": {
      "<tag_name>": {
         "date_histogram": {
            "<field>": "<value>",
            "interval": "month",
            "format": "yyyy-MM-dd",
            "min_doc_count" : 0,
            "extended_bounds" : {
                "min" : "2014-01-01",
                "max" : "2014-12-31"
            }
         }
      }
   }
}

collapse

使用collapse字段后，查詢結果中[hits]中會出現[fields]字段，其中包含了去重后的user_id

ES5.3版本之后才發布的
聚合&折疊只能針對keyword類型有效；

到此，關于“elasticsearch的DSL查詢方法有哪些”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！