elasticsearch Query DSL(二)
本文參考官方提供api提煉出來的
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search.html
Term Level Queries
Term Query
term query查詢包含倒排索引中指定的確切term的文件。
GET _search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"term": {
"status": {
"value": "urgent",
"boost": 2.0
}
}
},
{
"term": {
"status": "normal"
}
}
]
}
}
}為什麼term查詢不符合我的文件？
字串欄位可以是型別text（視為全文，如電子郵件正文），或keyword（視為確切的值，如電子郵件地址或郵政編碼）。確切的值（如數字，日期和關鍵字）具有在新增到倒排索引的欄位中指定的確切值，以便使它們可搜尋。
term查詢查詢的確切領域的倒排索引項-它不知道該欄位的分析什麼。這使得在關鍵字欄位或數字或日期欄位中查詢值非常有用。查詢全文欄位時，請改用 match查詢，該查詢瞭解欄位的分析方式。
Terms Query
篩選包含與任何提供的terms (not analyzed)匹配的欄位的文件
GET /_search
{
"query": {
"terms" : { "user" : ["kimchy", "elasticsearch"]}
}
}terms 查詢機制支援以下選項：
|
|
從中獲取term值的索引。 |
|
|
從中獲取term值的型別。 |
|
|
要從中獲term語值的文件的ID。 |
|
|
該欄位指定為獲取 |
|
|
檢索外部terms doc時要使用的自定義路由值。 |
Terms Set Query
返回與至少一個或多個提供的terms匹配的任何文件。這些terms未經過分析，因此必須完全匹配。必須匹配的terms數量因文件而異，並且由最小匹配欄位控制或每個文件計算至少應匹配指令碼。
GET /my-index/_search
{
"query": {
"terms_set": {
"codes" : {
"terms" : ["abc", "def", "ghi"],
"minimum_should_match_field": "required_matches"
}
}
}
}
Range Query
匹配具有特定範圍內的欄位的欄位的文件。Lucene查詢的型別取決於欄位型別，對於string 欄位TermRangeQuery，而對於數字/日期欄位，查詢是一個NumericRangeQuery。
GET _search
{
"query": {
"range" : {
"age" : {
"gte" : 10,
"lte" : 20,
"boost" : 2.0
}
}
}
}
rangequery接受以下引數：
|
|
大於或等於 |
|
|
比...更棒 |
|
|
小於或等於 |
|
|
少於 |
|
|
設定查詢的提升值，預設為 |
Date Range Query
GET _search
{
"query": {
"range" : {
"date" : {
"gte" : "now-1d/d",
"lt" : "now/d"
}
}
}
}
使用日期數學將日期舍入到最近的日，月，小時等時，舍入日期取決於範圍的結尾是包含還是排除。
向上舍入移動到舍入範圍的最後一毫秒，並向下舍入到舍入範圍的第一毫秒。例如：
|
|
大於日期舍入： |
|
|
大於或等於向下舍入的日期： |
|
|
小於向下舍入的日期： |
|
|
小於或等於向上舍入的日期： |
範圍查詢中的時區
通過在日期值本身中指定時區（如果format 接受它），可以將日期從另一個時區轉換為UTC ，或者可以將其指定為time_zone引數：
GET _search
{
"query": {
"range" : {
"timestamp" : {
"gte": "2015-01-01 00:00:00",
"lte": "now",
"time_zone": "+01:00"
}
}
}
}
查詢範圍欄位
range查詢可以在型別的欄位上使用range，允許將查詢中指定的範圍與文件中的範圍欄位值進行匹配。該relation引數控制這兩個範圍的匹配方式：
|
|
匹配範圍欄位完全在查詢範圍內的文件。 |
|
|
匹配範圍欄位完全包含查詢範圍的文件。 |
|
|
匹配範圍欄位與查詢範圍相交的文件。這是查詢範圍欄位時的預設值。 |
Exists Query
返回在原始欄位中至少有一個非空值的documents。
GET /_search
{
"query": {
"exists" : { "field" : "user" }
}
}
沒有missing查詢。而是exists在must_not子句中使用查詢 ，如下所示：
GET /_search
{
"query": {
"bool": {
"must_not": {
"exists": {
"field": "user"
}
}
}
}
}
Prefix Query
匹配包含具有指定字首（not analyzed）的術語的欄位的文件。
GET /_search
{ "query": {
"prefix" : { "user" : { "value" : "ki", "boost" : 2.0 } }
}
}
Wildcard Query
查詢指定欄位包含與指定模式匹配的術語的文件，其中模式支援單字元萬用字元（?）和多字元萬用字元（*）
GET /_search
{
"query": {
"wildcard" : { "user" : { "wildcard" : "ki*y", "boost" : 2.0 } }
}
}
Regexp Query
查詢指定欄位包含與指定的正則表示式匹配的術語的文件 。
GET /_search
{
"query": {
"regexp":{
"name.first":{
"value":"s.*y",
"boost":1.2
}
}
}
}
Fuzzy Query
查詢指定欄位包含與指定術語模糊相似的術語的文件。
GET /_search
{
"query": {
"fuzzy" : {
"user" : {
"value": "ki",
"boost": 1.0,
"fuzziness": 2,
"prefix_length": 0,
"max_expansions": 100
}
}
}
}
引數
|
|
|
|
|
不會“模糊化”的初始字元數。這有助於減少必須檢查的術語數量。預設為 |
|
|
|
|
|
是否支援模糊轉置（ |
如果prefix_length設定為0，則此查詢可能非常重，如果 max_expansions設定為高數字。這可能導致索引中的每個術語都被檢查！
Type Query
查詢指定型別的文件。
GET /_search/_search
{{
"query": {"query": {
"type" : {"type" : {
"value" : "_doc""value" : "_doc"
}}
}}
}}
Ids Query
查詢具有指定型別和ID的文件。
GET /_search
{
"query": {
"ids" : {
"type" : "_doc",
"values" : ["1", "4", "100"]
}
}
}