Elasticsearch查询参数介绍

因为项目需要调用api查询elasticsearch拿数据，这边记录一下项目中常用的一些查询参数

es的查询接口为：

GET /索引名/_search

python调用data为需要传入的参数import requestsres = requests.request("POST", f"http://127.0.0.1:9200/{index}/_search", json=data)print(res.json())

一、常用查询关键字

1、match

match是模糊匹配查询，根据分词器(如果创建mapping没有指定分词器，Es将会采取默认的分词器:standard,standard分词将会把匹配的词组分成单个的字,而不是短语)将指定的query查询的语句进行分词匹配。

查询索引中name为Tom的文档：
{'query': {'match': {'name': 'Tom'}}
}

2、match_pharse

match_pharse属于短语匹配,要求查询的词句和匹配的短语顺序必须一致,并且是连续的，但可以设置 slop 值来指定查询项之间可以分隔多远的距离

查询索引中woke为程序员的文档：
{'query': {'match_pharse': {'woke': '程序员'}}
}

3、fuzzy

fuzzy查询的时候,不会根据分词器匹配,只会进行拆分,比如查询的是"海zei王",在分词器下(也就是match中)是无法匹配到单个词的，因为它不是一个短语,但是在fuzzy中是可以匹配的，并且fuzzy支持模糊和一定的容错查询匹配,因为它做的是匹配词的拆分,并不是短语。

查询索引中name为海zei王的文档：
{'query': {'fuzzy': {'name': '海zei王'}}
}

4、multi_match

多字段匹配，比如在查询test这个值的时候我们不仅需要在A这个字段中查询，同时它也有可能存在B中，按照普通的写法你可能需要写两次查询，但是使用了multi_search只需要指定具体的fields就可以实现多字段查询

同时在age字段和phone字段搜索包含38这个数字的文档：
{'query': {'multi_match': {'query': '38','fields':['age','phone']}}
}

5、regexp

正则表达式匹配，该匹配模式下我们可以按照正则表达式的符号去匹配具体的值,比如name字段，可以包含有.和*去正则匹配具体的值，?表示任一字符，*表示所有字符，还有其他的正则符号都可以使用，详情参考Regexp Query | Elasticsearch Guide [6.8] | Elastic

匹配手机号以1到9之前的开头，并且第二位是3最后一位是0或者1的手机号的文档：
{'query': {'regexp': {'phone': {'value':'[1-9]3.*[0-1]'}}}
}

6、wildcard

通配符匹配，wildcard和regexp类似,不过它们也有不同之处。regexp的实际匹配能力要大于wildcard，在进行简单的匹配时候，比如名字的*或者?的简单普通匹配,建议使用wildcard而不是regexp,wildcard的效率要高于regexp，regexp可以实现更为复杂的场景,但是效率低一些,通俗的说wildcard是regexp的简化版本.

采用通配符匹配手机的电话号
{'query': {'wildcard': {'phone': '13643091*'}}
}

7、term

term的英文含义表示是:精确的意思，在term查询中，表示做的是精确查询，整词匹配，不会对所匹配项进行拆分。直接以整词进行匹配，如果能查询到就命中该文档

查询的name为鲁班的文档
{'query': {'term': {'name': {'value':'鲁班'}}}
}

8、 terms

terms和term的区别就是terms允许匹配多个值，而term只允许匹配一个值,在进行多值匹配的场景中可以使用terms,terms匹配到其中任何一个值就会认为整个文档是匹配的,terms多个值如果多个都匹配会返回所有文档

查询age为24、66的任一值，查到就返回文档
{'query': {'terms': {'age': ['24','36']}}
}

9、range

range表示一个区间范围查找,这个范围可以是日期或者数值，ES的range比较灵活和明确,可以指定两个边界是否包含，通过参数include_lower:true 、include_upper:true来控制

查询age为20到30区间所有文档,
include_lower表示是否包含边界最小值(true表示包含),
include_upper表示是否包含边界最大值(true表示包含,false表示不包含){'query': {'range': {'age': {'from': 20,'to': 30,'include_lower':true,'include_upper':false}}}
}

查询log_time对应时间区间内的所有文档,
gt/gt表示起始时间，gte包含起始时间点,gt不包含起始时间点,
lt/lte表示结束时间，lte包结束时间点,lt不包含结束时间点{'query': {'range': {'log_time': {'gte': '2022-04-02 00:00:00','lt': '2022-04-02 23:00:00','format': 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss',}}}
}

二、组合多查询

bool （布尔）过滤器。这是个复合过滤器（compound filter），它可以接受多个其他过滤器作为参数，并将这些过滤器结合成各式各样的布尔（逻辑）组合。

1、must

文档必须must 匹配这些条件才能被包含进来，与 AND 等价。

must数组里面可以插入多个关键字查询条件
以下用例中查询sn为00000000， date_time为2022-04-02 00:00:00 到2022-04-02 23:00:00的文件
{'query': {'bool': {'must': [{'terms': { 'sn': ['00000000']}},{'range': {'date_time': {'gt': '2022-04-02 00:00:00','lt': '2022-04-02 23:00:00','format': 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss',}}}]}}
}

2、must_not

文档必须不 must_not 匹配这些条件才能被包含进来，与 NOT 等价。

用例为：查询name不为李白的文件
{'query': {'bool': {'must_not': [{'terms': { 'name': ['李白']}}]}}
}

3、should

至少有一个语句要匹配，与 OR 等价

用例为：查询name为李白或者age为12 的文件
{'query': {'bool': {'should': [{'terms': { 'name': ['李白']}},{'term': { 'age': '12'}}]}}
}

4、filter

必须匹配，但它以不评分、过滤模式来进行。这些语句对评分没有贡献，只是根据过滤标准来排除或包含文档。filter不会计算搜索条件相关度分数，也不会根据相关度分数进行排序，相对效率更高一些。

用例为：查询name为李白同的文件
{'query': {'bool': {'filter': [{'terms': { 'name': ['李白']}}]}}
}

5、must、must_not、should组合用例


以下用例中查询
sn为00000000， date_time为2022-04-02 00:00:00 到2022-04-02 23:00:00
或者name为Tom并且detail不以智能开头的文档
name为To
{'query': {'bool': {'must': [{'terms': { 'sn': ['00000000']}},{'range': {'date_time': {'gt': '2022-04-02 00:00:00','lt': '2022-04-02 23:00:00','format': 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss',}}}],'must_not': [{'regexp': {'detail':'智能*'}}],'should': [{'match': { 'name': 'Tom'}}]}}
}

三、分页和排序

分页检索，可以通过size和from来实现,size返回的条数，默认是10条，from返回的开始。

排序,可以根据sort来实现，该字段可以指定索引字段，也可以指定返回结果中的其他字段。

{"query":{"match_all":{}},"from":1,"size":10，"sort": {"age":"desc","money":"asc"}
}

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