前言

隨著使用es場景的增多，工作當(dāng)中避免不了去使用es進行數(shù)據(jù)的存儲，在數(shù)據(jù)存儲到es當(dāng)中以后就需要使用DSL語句進行數(shù)據(jù)的查詢、聚合等操作，DSL對SE的意義就像SQL對MySQL一樣，學(xué)會如何編寫查詢語句決定了后期是否能完全駕馭ES，所以至關(guān)重要，本專題主要是分享常用的DSL語句，拿來即用。

一、match

如果match 查詢數(shù)字，日期，布爾值或者not_analyzed 的字符串時，會精確匹配搜索值，不做分詞解析；如果match 查詢?nèi)谋?，會對查詢詞做分詞解析，然后搜索。

比如對keyword 類型的tag 查詢，"京東總部"不會分詞，必須完全相等的詞才會被搜索出來

{
  "query": {
    "match": {
        "content" : {
            "tag" : "京東總部"
        }
    }
  }
}

比如"寶馬多少馬力"會被分詞為"寶馬 多少 馬力", 所有有關(guān)"寶馬 多少 馬力", 那么所有包含這三個詞中的一個或多個的文檔就會被搜索出來。并且根據(jù)lucene的評分機制(TF/IDF)來進行評分

{
  "query": {
    "match": {
        "content" : {
            "query" : "寶馬多少馬力"
        }
    }
  }
}

二、match_phrase

如果想要精確匹配所有同時包含"寶馬 多少 馬力"的文檔，就要使用 match_phrase 了

{
  "query": {
    "match_phrase": {
        "content" : {
            "query" : "寶馬多少馬力"
        }
    }
  }
}

三、mult_match

如果我們希望兩個字段進行匹配，其中一個字段有這個文檔就滿足的話，使用multi_match

{
  "query": {
    "multi_match": {
        "query" : "我的寶馬多少馬力",
        "fields" : ["title", "content"]
    }
  }
}

四、term

關(guān)鍵字精確匹配，不分詞解析。注意 term 包含（contains） 操作，而非 等值（equals）判斷。如果文檔包含full_text 及其他詞，也會命中返回。

使用term要確定的是這個字段是否“被分析”(analyzed)，默認的字符串是被分析的。

比如下面的例子，其中的full_text是被分析過的，所以full_text的索引中存的就是[quick, foxes]，而extra_value中存的是[Quick Foxes!]

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "my_type": {
      "properties": {
        "full_text": {
          "type":  "string"
        },
        "exact_value": {
          "type":  "string",
          "index": "not_analyzed"
        }
      }
    }
  }
}
PUT my_index/my_type/1
{
  "full_text":   "Quick Foxes!",
  "exact_value": "Quick Foxes!"  
}

請求不出數(shù)據(jù)的，因為full_text分詞后的結(jié)果中沒有[Quick Foxes!]這個分詞

GET my_index/my_type/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "full_text": "Quick Foxes!"
    }
  }
}

五、terms

指定多值精確匹配，如果字段包含了指定值中的任何一個值，那么文檔滿足條件。類似sql中的in

{
    "terms": {
        "tag": [
            "search",
            "full_text",
            "nosql"
        ]
    }
}

六、range

數(shù)字/時間的區(qū)間查詢，操作符：

•gt > greater than

•gte >=

•lt < litter than

•lte <=

{
  "query":{
    "range": {
        "age": {
            "gte":  20,
            "lt":   30
        }
    }
  }
}

七、wildcard

通配符索引。* 表示全匹配，？ 表示單一匹配。掃描所有倒排索引，性能較差

{ 
  "query": { 
    "wildcard": { 
      "companyName": "*京東*" 
    } 
  } 
}

八、regexp

正則索引。掃描所有倒排索引，性能較差

{ 
    "query": { 
        "regexp": { 
            "postcode": "W[0-9].+" 
        } 
    } 
}

九、組合多查詢（bool查詢）

bool 查詢后面可以跟這四種匹配模式

•must 必須匹配

•must_not 必須不匹配

•should 匹配任意，等價or

•filter 必須匹配：過濾模式

比如我們想要請求"content 中帶寶馬，但是tag 中不帶寶馬"這樣類似的需求，就需要用到bool 聯(lián)合查詢。

{
    "query":{
        "bool":{
            "must":{
                "term":{
                    "content":"寶馬"
                }
            },
            "must_not":{
                "term":{
                    "tags":"寶馬"
                }
            }
        }
    }
}

十、聚合

聚合包含一下兩種：

1、 指標(biāo)聚合（Metric Aggregation）：一些數(shù)學(xué)運算，可以對文檔字段進行統(tǒng)計分析

•輸出一個值

?min

?max

?sum

?avg

? value_count 統(tǒng)計某字段有值的文檔數(shù)

? cardinality 某字段值去重計數(shù)

•輸出多個值

?stats

?percentiles

?percentile_ranks

2、桶聚合（Bucket Aggregation） ：一些列滿足特定條件的文檔的集合，相當(dāng)于sql 的groupby

•terms 對某個字段統(tǒng)計每個不同的內(nèi)容，以及出現(xiàn)文檔的個數(shù)

•range 某個范圍內(nèi)文檔的個數(shù)

默認聚合范圍是全文，但是如果有query查詢，那么聚合的范圍就是query查詢的結(jié)果。

value_count 統(tǒng)計某字段有值的文檔數(shù)

{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "count": {
      "value_count": {
        "field": "companyName"
      }
    }
  }
}

指定查詢語句進行統(tǒng)計

{
  "query": {
    "term": {
      "companyName": "安徽科達智慧能源科技有限公司"
    }
  },
  "aggs": {
    "count": {   //自定義名稱
      "terms": {
        "field": "companyName"
      }
    }
  }
}

以上就是本期分享的DSL語句，小伙伴們結(jié)合自己的使用查詢場景進行操練起來吧。

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