快捷導(dǎo)航

Elasticsearch(ES)多種查詢方式案例

更新時(shí)間：2023年09月19日 10:21:02 作者：sunnyday0426

Elasticsearch是一個(gè)分布式的RESTful搜索和分析引擎,可讓您輕松地大規(guī)模存儲(chǔ),搜索和分析,這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Elasticsearch(ES)多種查詢方式的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下

3.1 products的索引
3.2 Match Query（匹配查詢）
3.3 Term Query（精確查詢）
3.4 Range Query（范圍查詢）
3.5 Bool Query（布爾查詢）
3.6 Match Phrase Query（短語(yǔ)匹配查詢）
3.7 Prefix Query（前綴查詢）
3.8 Wildcard Query（通配符查詢）
3.9 Fuzzy Query（模糊查詢）
3.10 Nested Query（嵌套查詢）
3.11 Aggregation Query（聚合查詢）

附：時(shí)間范圍查詢

總結(jié)

1. Elasticsearch的查詢方式

Elasticsearch（ES）提供了多種查詢方式，可以根據(jù)不同的需求和場(chǎng)景選擇合適的查詢類型。

2. 常用的ES查詢方式

Match Query（匹配查詢）： 根據(jù)字段中的內(nèi)容進(jìn)行全文匹配查詢，可以使用match、multi_match等。
Term Query（精確查詢）： 根據(jù)字段中的精確值進(jìn)行查詢，適用于keyword類型或者已經(jīng)執(zhí)行過(guò)分詞器的字段。
Range Query（范圍查詢）： 根據(jù)字段中的范圍值進(jìn)行查詢，可以用來(lái)查詢數(shù)字或日期范圍，例如大于、小于、范圍內(nèi)等。
Bool Query（布爾查詢）： 通過(guò)邏輯運(yùn)算符（must、must_not、should）組合多個(gè)查詢條件，實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的查詢邏輯。
Match Phrase Query（短語(yǔ)匹配查詢）： 根據(jù)字段中連續(xù)的短語(yǔ)進(jìn)行查詢，適用于需要保持短語(yǔ)順序的查詢。
Prefix Query（前綴查詢）： 根據(jù)字段中的前綴進(jìn)行查詢，適用于需要按照前綴匹配查詢的場(chǎng)景。
Wildcard Query（通配符查詢）： 根據(jù)通配符模式進(jìn)行查詢，支持通配符符號(hào)（*和?）進(jìn)行模糊匹配。
Fuzzy Query（模糊查詢）： 根據(jù)字段中的模糊匹配進(jìn)行查詢，可以通過(guò)設(shè)置fuzziness參數(shù)來(lái)控制模糊程度。
Nested Query（嵌套查詢）： 根據(jù)嵌套對(duì)象進(jìn)行查詢，以便查詢嵌套在文檔中的相關(guān)信息。
Aggregation Query（聚合查詢）： 用于計(jì)算、統(tǒng)計(jì)和分析數(shù)據(jù)，包括求和、平均值、最小值、最大值、分組等操作。

以上只是一些常見的查詢方式，ES還提供了更多的查詢類型和功能，如復(fù)雜查詢、地理位置查詢、正則表達(dá)式查詢等，可根據(jù)實(shí)際需求選擇合適的查詢方式。

3. 查詢案例

下面是一個(gè)包含各種查詢案例的示例：

3.1 products的索引

product_name：產(chǎn)品名稱，類型為text

category：產(chǎn)品類別，類型為keyword

price：產(chǎn)品價(jià)格，類型為float

description：產(chǎn)品描述，類型為text

tags：產(chǎn)品標(biāo)簽，類型為keyword

創(chuàng)建索引products：

PUT /products
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 1,
    "number_of_replicas": 1
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "product_name": {
        "type": "text"
      },
      "category": {
        "type": "keyword"
      },
      "price": {
        "type": "float"
      },
      "description": {
        "type": "text"
      },
      "tags": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}

創(chuàng)建了一個(gè)名為products的索引。 number_of_shards定義了主分片數(shù)為1。
number_of_replicas定義了副本數(shù)為1。 mappings定義了索引中的字段類型和屬性。

3.2 Match Query（匹配查詢）

POST /products/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "product_name": "laptop"
    }
  }
}

使用match查詢來(lái)進(jìn)行全文匹配查詢。在product_name字段中匹配關(guān)鍵詞"laptop"。
返回與"laptop"相關(guān)度最高的文檔。

3.3 Term Query（精確查詢）

POST /products/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "category": "electronics"
    }
  }
}

使用term查詢進(jìn)行精確匹配查詢。在category字段中精確匹配"electronics"。
返回與"electronics"完全一致的文檔。

3.4 Range Query（范圍查詢）

POST /products/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "gte": 100,
        "lte": 500
      }
    }
  }
}

使用range查詢進(jìn)行范圍查詢。在price字段中查詢價(jià)格在100到500之間的文檔。返回價(jià)格在100到500之間的文檔。

3.5 Bool Query（布爾查詢）

POST /products/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "product_name": "laptop" } },
        { "term": { "category": "electronics" } }
      ],
      "must_not": [
        { "range": { "price": { "gte": 2000 } } }
      ],
      "should": [
        { "match": { "description": "lightweight" } },
        { "match": { "tags": "portable" } }
      ]
    }
  }
}

使用bool查詢進(jìn)行多條件查詢邏輯。
must子句中同時(shí)滿足product_name為"laptop"和category為"electronics"的文檔。
must_not子句中排除價(jià)格大于等于2000的文檔。
should子句中滿足description包含"lightweight"或tags包含"portable"的文檔。
返回符合以上條件的文檔。

3.6 Match Phrase Query（短語(yǔ)匹配查詢）

POST /products/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "product_name": "red laptop"
    }
  }
}

使用match_phrase查詢進(jìn)行短語(yǔ)匹配查詢。在product_name字段中匹配短語(yǔ)"red laptop"。返回包含短語(yǔ)"red
laptop"的文檔。

3.7 Prefix Query（前綴查詢）

POST /products/_search
{
  "query": {
    "prefix": {
      "product_name": "ca"
    }
  }
}

使用prefix查詢進(jìn)行前綴匹配查詢。在product_name字段中匹配以"ca"開頭的文檔。返回以"ca"開頭的產(chǎn)品名稱的文檔。

3.8 Wildcard Query（通配符查詢）

POST /products/_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "product_name": "l*t"
    }
  }
}

使用wildcard查詢進(jìn)行通配符模式匹配查詢。在product_name字段中匹配帶有"l"和"t"之間任意字符的文檔。
返回符合通配符模式的文檔。

3.9 Fuzzy Query（模糊查詢）

POST /products/_search
{
  "query": {
    "fuzzy": {
      "product_name": {
        "value": "laptop",
        "fuzziness": 2
      }
    }
  }
}

使用fuzzy查詢進(jìn)行模糊匹配查詢。在product_name字段中匹配與"laptop"相似的文檔。
fuzziness參數(shù)設(shè)置了相似度為2。返回與"laptop"相似的文檔。

3.10 Nested Query（嵌套查詢）

POST /products/_search
{
  "query": {
    "nested": {
      "path": "reviews",
      "query": {
        "match": {
          "reviews.comment": "good"
        }
      }
    }
  }
}

使用nested查詢進(jìn)行嵌套查詢。在reviews嵌套字段中根據(jù)reviews.comment字段的值查詢"good"的文檔。
返回包含滿足嵌套查詢條件的文檔。

3.11 Aggregation Query（聚合查詢）

POST /products/_search
{
  "size": 0,
  "aggregations": {
    "avg_price": {
      "avg": {
        "field": "price"
      }
    },
    "max_price": {
      "max": {
        "field": "price"
      }
    },
    "category_count": {
      "terms": {
        "field": "category"
      }
    }
  }
}

使用aggregations進(jìn)行聚合查詢。 avg聚合計(jì)算了price字段的平均值。 max聚合計(jì)算了price字段的最大值。
terms聚合按category字段進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì)。返回計(jì)算和統(tǒng)計(jì)結(jié)果，包括平均價(jià)格、最高價(jià)格和每個(gè)分類的文檔數(shù)量。

附：時(shí)間范圍查詢

簡(jiǎn)單示例

GET /_search
{
  "query": {
    "range": {
      "timestamp": {
        "gte": "now-1d/d", // 當(dāng)前時(shí)間的上一天, 四舍五入到最近的一天
        "lte": "now/d" // 當(dāng)前時(shí)間, 四舍五入到最近的一天
      }
    }
  }
}