Search API

Search

搜索条件可以通过查询字符串，也可以在请求体中传递。

搜索接口支持从多个索引中查找文档vj。

基本格式：

# 单索引内检索文档
GET /{index}/_search?q={field}:xxx# 多索引内检索文档
GET /{index1, index2}/_search?q={field}: xxx# 全部索引内检索文档
GET /_all_/_search?q={field}: xxx

URI Search

通过URI传参的方式比较简单，但是不能支持所有的搜索选项。

RUI支持传参如下：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.2/search-uri-request.html

Request Body Search

搜索请求可以使用search DSL，并包含Query DSL，比如：

GET /twitter/_search
{"query": {"term": {"user": "kimchy"}}
}

注意：其实GET请求也是可以带请求体的。考虑到不是所有的客户端支持GET携带请求体，因此，也上请求也可以通过POST发送。

返回结果如下：

{"took" : 5,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 1,"successful" : 1,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : {"value" : 2,"relation" : "eq"},"max_score" : 0.47000363,"hits" : [{"_index" : "twitter","_type" : "_doc","_id" : "A6y0umsBAkV3IICsYCLL","_score" : 0.47000363,"_source" : {"user" : "kimchy","post_date" : "2009-11-15T14:12:12","message" : "trying out Elasticsearch"}},{"_index" : "twitter","_type" : "_doc","_id" : "BKzNumsBAkV3IICsUCJn","_score" : 0.47000363,"_routing" : "kimchy","_source" : {"user" : "kimchy","post_date" : "2009-11-15T14:12:12","message" : "trying out Elasticsearch"}}]}
}

如果只是想知道是否有匹配条件的文档，可以设置size参数为0，这表示你并不需要搜索的结果。或者，将terminate_after设置为1，表示只要找到一个一个文档，查询操作就可以结束了。

curl -X GET "localhost:9200/_search?q=message:number&size=0&terminate_after=1"

如果查询时不指定任何条件，将返回所有结果，比如：

GET /twitter/_search

查询的方式：

match 查询，针对全文检索
term 查询，词条精确搜索

查询的逻辑运算：

搜索时如果有多个关键字，ES默认他们是或的关系：

GET twitter/_search
{"query": {"match": {"message": "out me"}}
}

以上搜索查找message字段中包含out或me的文档。

如果要指定and搜索，需要使用布尔查询：

GET twitter/_search
{"query": {"bool":{"must": [{"match": {"field1": "out"}},{"match": {"field2": "me"}}]}}
}

`docvalue fields` 字段的文档值

为每个命中返回字段的文档值表示，比如：

GET /_search
{"query" : {"match_all": {}},"docvalue_fields" : ["my_ip_field", // 直接用字段名{"field": "my_keyword_field"   // 也可以使用对象标记},{"field": "my_date_field",  // 字段名也支持通配符，比如 *_date_field"format": "epoch_millis"   // 在对象标记中可以自定义格式}]
}

docvalue_fields支持两种两种用法：

直接指定字段名
对象标记

docvalue_fields支持所有启动了文档值的字段，无论这些字段是否被存储。

如果docvalue_fields中指定了未启用文档值的字段，它将尝试从字段数据的缓存中加载值，从而导致该字段的词条加载到内存中，消耗更多的内存。

另外，大部分字段类型不支持自定义格式，但是：

Date类型的字段可以指定日期格式
Numeric类型的字段可以指定Decimal样式

注意：

docvalue_fields不能加载嵌套对象中的字段，如果某字段的路径中包含嵌套对象，那么无法返回任何数据。要访问嵌套的字段，只能在inner_hits块中使用docvalue_fields

什么是`doc values`？

大部分字段会被默认索引，以备查询。倒排索引允许查找词条，并找到包含词条的相关文档。但是排序，聚合，以及在脚本中访问字段的值要使用的不同的数据访问模式，我们需要查找文档并找到字段中的词条，而不是先找到词条，再找到文档。

文档值是磁盘存储的数据结构，在文档索引时构建。其值与_source字段相同，但是是以列的方式，使其对排序和聚合操作更高效。几乎所有的字段类型都支持文档值，除了analyzed字符串字段。

支持文档值的字段默认都已开启这一特性。如果你确定不需要基于某字段进行排序、聚合，或者在脚本中访问该字段的值，你可以禁用这一特性，以节约磁盘空间。

PUT my_index
// curl -X PUT "localhost:9200/my_index" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{"mappings": {"properties": {"status_code": {  // 默认启用文档值"type":       "keyword"},"session_id": { "type":       "keyword","doc_values": false  // 禁用文档值}}}
}

`Explain`详细信息

指定explain为true可以查看每次命中的详细计算

GET twitter/_search
{"explain": true, "query": {"term": {"user": "kimchy"}}
}

`collapese` 字段折叠

基于字段的值折叠搜索结果，相当于分组并排序后，取每组第一个文档。比如下面的查询检索每个用户获赞最高的tweet：

GET /twitter/_search
{"query": {"match": {"message": "elasticsearch"}},"collapse" : {"field" : "user" // 根据user字段折叠},"sort": ["likes"],
}

`From, Size`

from指定偏移，size指定返回的命中数，可以用于分页

GET /_search
{"from" : 0, "size" : 10,"query" : {"term" : { "user" : "kimchy" }}
}

注意：from + size 不能大于index.max_result_window的默认值10000

###highlight高亮

基本用法：高亮需要指定字段

GET /_search
{"query": {"match": {"content": "mate"}},"highlight": {"fields": {"content":{}}  // 使用默认样式高亮content字段}
}

返回结果如下，默认样式是加<em>标签：

{"took" : 261,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 18,"successful" : 18,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : {"value" : 2,"relation" : "eq"},"max_score" : 0.8328784,"hits" : [{"_index" : "article","_type" : "_doc","_id" : "2","_score" : 0.8328784,"_source" : {"content" : "huawei mate pro 销量一飞冲天"},"highlight" : {"content" : ["huawei <em>mate</em> pro 销量一飞冲天"]}},{"_index" : "article","_type" : "_doc","_id" : "3","_score" : 0.7942397,"_source" : {"content" : "mate pro 销量以前销量普通"},"highlight" : {"content" : ["<em>mate</em> pro 销量以前销量普通"]}}]}
}

指定高亮文本的摘要长度：

GET post001/_search
{"query": {"multi_match": {"fields": ["title", "content"],"query": "考研"}},"highlight": {"fields": {"content": {"number_of_fragments": 3,  // 返回几个匹配的摘要"fragment_size": 50  // 每个摘要的长度},"title": {}}}}

更多自定义设置参考官网

`indices_boost` 索引提升

为不同的索引（集）设置不同的提升级别，当一个索引的命中结果比其他索引的命中结果更重要时，可以使用。

GET /_search
{"indices_boost" : [{ "index1" : 1.4 },{ "index2" : 1.3 }]
}

如果指定的索引不存在，会报错。

`inner_hits`内部命中

join父子字段和nested嵌套字段（对象数组）可以返回不同域内匹配的文档。

inner_hits可以告诉你哪个嵌套对象或者父/子文档导致了特定信息被返回。inner_hits可以定义在nested, has_child, has_parent查询和过滤中。

nested inner hits

示例：

// 定义test001，comments字段类别为nested
PUT test001
{"mappings": {"properties": {"comments": {"type": "nested"}}}
}// 索引文档
PUT test/_doc/1
{"title": "Test title","comments": [  // 对象数组{"author": "kimchy","number": 1},{"author": "nik9000","number": 2}]
}//
POST test001/_search
{"query": {"nested": {  // nested查询"path": "comments","query": {"match": {"comments.number" : 2}},"inner_hits": {} }}
}// 查询结果如下：
{"took" : 34,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 1,"successful" : 1,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : {"value" : 1,"relation" : "eq"},"max_score" : 1.0,"hits" : [{"_index" : "test001","_type" : "_doc","_id" : "1","_score" : 1.0,"_source" : {"title" : "Test title","comments" : [{"author" : "kimchy","number" : 1},{"author" : "nik9000","number" : 2}]},"inner_hits" : {"comments" : {"hits" : {"total" : {"value" : 1,"relation" : "eq"},"max_score" : 1.0,"hits" : [{"_index" : "test001","_type" : "_doc","_id" : "1","_nested" : {  // 内部命中了哪个对象"field" : "comments","offset" : 1},"_score" : 1.0,"_source" : {  // 这个资源是 _nested中命中的那个对象"author" : "nik9000","number" : 2}}]}}}}]}
}

上面的例子中，_nested元数据很关键，因为它定义了这个内部命中来自哪个内部嵌套对象：这里是comments字段中，偏移为1的那个嵌套对象。不过，由于排序和打分，命中位置通常和该对象定义时的位置不一致。

特别要注意的是，嵌套对象存储在根文档中，而根文档在_source字段下，嵌套对象其实没有_source字段。为嵌套对象返回这个字段是有性能开销的，尤其是在size和内部命中的size设置的比默认值大的时候。为了避免这一点，可以在inner_hits中禁止包含_source字段，而是使用docvalue_fields字段。就像这样：

POST test/_search
{"query": {"nested": {"path": "comments","query": {"match": {"comments.text" : "words"}},"inner_hits": {"_source" : false,"docvalue_fields" : ["comments.number"]}}}
}

多层嵌套字段和内部命中

示例：以下comments嵌套字段中又包含一个votes嵌套字段：

// 定义mapping
PUT test
{"mappings": {"properties": {"comments": {"type": "nested","properties": {"votes": {"type": "nested"}}}}}
}// 索引文档
PUT test/_doc/1?refresh
{"title": "Test title","comments": [{"author": "kimchy","text": "comment text","votes": []},{"author": "nik9000","text": "words words words","votes": [{"value": 1 , "voter": "kimchy"},{"value": -1, "voter": "other"}]}]
}// inner hits查询
POST test/_search
{"query": {"nested": {"path": "comments.votes","query": {"match": {"comments.votes.voter": "kimchy"}},"inner_hits" : {}}}
}

返回结果如下：

{...,"hits": {"total" : {"value": 1,"relation": "eq"},"max_score": 0.6931472,"hits": [{"_index": "test","_type": "_doc","_id": "1","_score": 0.6931472,"_source": ...,"inner_hits": {"comments.votes": { "hits": {"total" : {"value": 1,"relation": "eq"},"max_score": 0.6931472,"hits": [{"_index": "test","_type": "_doc","_id": "1","_nested": {"field": "comments","offset": 1,"_nested": {"field": "votes","offset": 0}},"_score": 0.6931472,"_source": {"value": 1,"voter": "kimchy"}}]}}}}]}
}

父子内部命中

示例：

PUT test
{"mappings": {"properties": {"my_join_field": {"type": "join","relations": {"my_parent": "my_child"}}}}
}// 索引父文档
PUT test/_doc/1?refresh
{"content": "from parent balabala","my_join_field": "my_parent"
}// 索引子文档,url中的routing必须是parent的id值
PUT test/_doc/2?routing=1&refresh
{"content": "from child balabala","my_join_field": {"name": "my_child","parent": "1"}
}// has_child搜索，搜索子文档查找父文档
POST test/_search
{"query": {"has_child": {"type": "my_child","query": {"match": {"content": "from child balabala"}},"inner_hits": {}    }}
}// has_parent，基于父文档查找子文档
POST test/_search
{"query": {"has_parent": {"type": "my_parent","query": {"match": {"content": "from parent balabala"}},"inner_hits": {}    }}
}

返回结果：

{...,"hits": {"total" : {"value": 1,"relation": "eq"},"max_score": 1.0,"hits": [  // 命中父文档{"_index": "test","_type": "_doc","_id": "1",  "_score": 1.0,"_source": { "number": 1,"my_join_field": "my_parent"},"inner_hits": {"my_child": {"hits": {"total" : {"value": 1,"relation": "eq"},"max_score": 1.0,"hits": [  // 命中子文档{"_index": "test","_type": "_doc","_id": "2","_score": 1.0,"_routing": "1","_source": {"number": 1,"my_join_field": {"name": "my_child","parent": "1"}}}]}}}}]}
}

min_score

过滤打分低于指定值的文档：

GET /_search
{"min_score": 0.5,"query" : {"term" : { "user" : "kimchy" }}
}

_name 命名查询

过滤上下文和查询上下文中，可以指定_name

GET /_search
{"query": {"bool" : {"should" : [{"match" : { "name.first" : {"query" : "shay", "_name" : "first"} }},{"match" : { "name.last" : {"query" : "banon", "_name" : "last"} }}],"filter" : {"terms" : {"name.last" : ["banon", "kimchy"],"_name" : "test"}}}}
}

post_filter

在搜索结果出来后，再进行过滤（区别于搜索中过滤），具体参见官网的示例

preference

指定在哪个副本分片上执行搜索。

rescore

二次打分有助于提高查询的精度。它应用额外的算法对query和post_filter返回查询结果的TOP-N进行重新排序（不对所有查询结果应用，是为了减少开销）。rescore请求在每个分片返回其结果给协调节点前（该节点负责处理当前请求并汇总结果）执行。

TOP-N可以通过window_size参数指定，默认是10。

原始查询打分和二次打分查询的打分合并为文档的最终打分。

原始查询和二次打分查询的权重可以通过query_weight和rescore_query_weight来控制，默认是1。

示例：

POST /_search
{"query" : {"match" : {"message" : {"operator" : "or","query" : "the quick brown"}}},"rescore" : {"window_size" : 50,"query" : {"rescore_query" : {"match_phrase" : {"message" : {"query" : "the quick brown","slop" : 2}}},"query_weight" : 0.7,"rescore_query_weight" : 1.2}}
}

打分合并的方式可以由score_mode控制：

total 相加（默认值）
multiply
avg
max
min

另外，可以依次执行多个二次打分：

POST /_search
{"query" : {"match" : {// ...}}},"rescore" : [ {"window_size" : 100,"query" : {"rescore_query" : {// ...},"query_weight" : 0.7,"rescore_query_weight" : 1.2}}, {"window_size" : 10,"query" : {"score_mode": "multiply","rescore_query" : {// ...}}} ]
}

script fields

自定义字段，并根据脚本返回自定义的值：

GET /_search
{"query" : {"match_all": {}},"script_fields" : {"test1" : {"script" : {"lang": "painless","source": "doc['price'].value * 2"}},"test2" : {"script" : {"lang": "painless","source": "doc['price'].value * params.factor","params" : {"factor"  : 2.0}}}}
}

访问字段时，推荐使用doc['field'].value的方式，当然也可以通过params['_source']['field']的方式，比如：

GET /_search{"query" : {"match_all": {}},"script_fields" : {"test1" : {"script" : "params['_source']['message']"}}}

二者的区别是，doc['field'].value的方式是将目标字段的词条加载到内存并缓存，执行速度更快。另外，这种方式仅适用于简单数据类型的字段（比如，不能是json），且对于不作分词处理或者单词条的字段才有意义（也就不能是text类型）。

不推荐使用_source的方式，因为要加载并解析整个文档，会很慢。

scroll

类似于传统数据库的游标。scroll用于处理大量的数据，比如分页，比如将一个索引的文档重新索引到另一个索引，分批来索引。

示例：

POST /twitter/_search?scroll=1m  // 指定保持搜索上下文1分钟
{"size": 100,  // 指定分页大小"query": {"match" : {"title" : "elasticsearch"}}
}

要使用scroll，必须在第一次请求的查询字符串中指定?scroll，来告诉ES保持搜索上下文。ES返回的结果中，会包含一个_scroll_id，在调用scroll API时，需要传递这个id来检索下一批的结果：

POST /_search/scroll
{"scroll" : "1m", "scroll_id" : "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAAD4WYm9laVYtZndUQlNsdDcwakFMNjU1QQ=="
}

注意，这次请求不需要指定索引名，因为第一次请求中已经指定了（猜测scroll_id中包含该信息）。scroll参数告诉ES，再保持上下文1分钟。

更多查看官网

search_after

分页可以使用from和size完成，但是随着分页数越来越大，开销也将无法接受。ES默认的index.max_result_window值是10000就是出于这个考虑。相比之下，对于大的分页，更推荐使用scroll，但是scroll有上下文开销，并且不推荐用于用户的实时请求。而search_after通过实时游标可以解决这个问题，其思路是使用上一页的结果来帮助检索下一页的数据。

示例：

GET twitter/_search
{"size": 10,"query": {"match" : {"title" : "elasticsearch"}},"sort": [{"date": "asc"},{"tie_breaker_id": "asc"}      ]
}

注意：

排序的tiebreaker参数应该使用能唯一标识文档的字段，否则可能出现排序未定义，导致缺失或者重复结果。_id字段具有唯一值，但是不推荐直接作为tiebreaker使用。需要知道的是，search_after在查找文档时，只需要全部或者部分匹配tiebreaker提供的值。因此，若一个文档tiebreaker值是"654323"，而你指定search_after为"654"，那么将仍然匹配该文档，并返回它之后的结果。建议在另一个字段中重复_id字段的内容，并使用这个新字段作为tiebreaker用于排序。

以上请求的结果会包含文档排序值（sort values）的数组，这些排序值可以用在search_after参数中。比如我们可以将最后一个文档的排序值传给"search_after"，以获取下一页的数据：

GET twitter/_search
{"size": 10,"query": {"match" : {"title" : "elasticsearch"}},"search_after": [1463538857, "654323"],"sort": [{"date": "asc"},{"tie_breaker_id": "asc"}]
}

如果使用了search_after，from参数只能设置为0或者-1

search_after无法满足随意跳页的要求，类似于scroll API。不同之处在于，search_after是无状态的，因此索引的更新或者删除，可能会改变排序。

也可使用打分（搜索时默认按打分倒序）和id来排序：

"sort": [{"_score": {"order": "desc"}},{"_id": {"order":"asc"}}
]

注意：search_after和collapse不能同时使用！！！

seq_no_primary_term

返回匹配文档最后一次修改的序号和primary term（和并发加锁有关，具体参考ES的Document API）：

GET /_search
{"seq_no_primary_term": true,"query" : {"term" : { "user" : "kimchy" }}
}

sort

排序在字段上定义，对于特殊字段，_score根据打分排序，_doc根据索引排序。

示例：

PUT /my_index
{"mappings": {"properties": {"post_date": { "type": "date" },"user": {"type": "keyword"},"name": {"type": "keyword"},"age": { "type": "integer" }}}
}

GET /my_index/_search
{"sort" : [{ "post_date" : {"order" : "asc"}},"user",{ "name" : "desc" },{ "age" : "desc" },"_score"],"query" : {"term" : { "user" : "kimchy" }}
}

_doc没啥用但确是最高效的排序。如果你不关心文档返回顺序，建议使用_doc排序，在scroll中尤其如此。

sort values

每个文档的排序值会在响应中返回，可用于search_after API

sort order

asc 升序，默认排序方式
desc 倒序，根据_score排序默认是倒序

sort mode option

ES支持就数组或多值字段排序，mode选项可以控制用哪个值用来排序：

min 选择最小值
max 选择最大值
sum 加总值（仅适用于数字数组）
avg 平均值（仅适用于数字数组）
median 中位数（仅适用于数字数组）

升序排序时，默认模式是min，倒序排序时，默认模式是max

更多查看官网

_source 过滤

控制_source字段的返回，可以禁止返回，设置为flase，也可以指定返回哪些字段，丢弃哪些字段：

GET twitter/_search
{"_source": {"includes": ["user", "post_date"],  // 返回的字段"excludes": "message"  // 丢弃的字段}, "query": {"match_all": {}}
}

另外，字段还支持通配符匹配

stored_fields

stored_fields是那些在mapping中指定为stored的字段（默认false），不推荐使用。建议使用_source 过滤。

track_total_hits

计算有多少匹配文档，可以指定为true精确计算，也可以给定具体数值。具体查看官网

version

返回文档的版本

GET /_search
{"version": true,"query" : {"term" : { "user" : "kimchy" }}
}

Search Template

_search/template接口允许使用模板字符预渲染搜索请求：

GET /_search/template
{"source" : {"query": { "match" : { "{{my_field}}" : "{{my_value}}" } },"size" : "{{my_size}}"},"params" : {"my_field" : "message","my_value" : "some message","my_size" : 5}
}

或者：

GET _search/template
{"source": {"query": {"term": {"message": "{{query_string}}"}}},"params": {"query_string": "search for these words"}
}

JSON参数

toJson函数可以将字典或者数组转为为JSON表示，比如：

GET _search/template
{"source": "{ \"query\": { \"terms\": {{#toJson}}statuses{{/toJson}} }}","params": {"statuses": [ "pending", "published" ]}
}

将被渲染为：

{"query": {"terms": {"status": ["pending","published"]}}
}

_msearch

_msearch，在一个API中执行多个查询请求。

其他：

copy_to 可以将多个字段的内容合并到一个新字段，在查询中使用新字段查询。
精确值和全文本
- 精确值不需要做分词的处理，就是ES中的keyword
  - 数字，日期，状态，具体字符串（比如"apple store"），没有必要作分词处理。
- 全文本会分词，ES中的text

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`docvalue fields` 字段的文档值

什么是`doc values`？

`Explain`详细信息

`collapese` 字段折叠

`From, Size`

`indices_boost` 索引提升

`inner_hits`内部命中

nested inner hits

多层嵌套字段和内部命中

父子内部命中

min_score

_name 命名查询

post_filter

preference

rescore

script fields

scroll

search_after

seq_no_primary_term

sort

sort values

sort order

sort mode option

_source 过滤

stored_fields

track_total_hits

version

Search Template

JSON参数

_msearch

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inner_hits内部命中

nested inner hits

多层嵌套字段和内部命中

父子内部命中

min_score

_name 命名查询

post_filter

preference

rescore

script fields

scroll

search_after

seq_no_primary_term

sort

sort values

sort order

sort mode option

_source 过滤

stored_fields

track_total_hits

version

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JSON参数

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