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查询文档
- 基本语法
全文检索
- match
- multi_match
精准查询
- term
- range
地理查询
- geo_bounding_box 矩形范围
获取坐标请点击这里！
- geo_distance 圆形范围
fuction_score 算分函数
- 算分函数查询
bool query 复合查询
结果处理
- 普通字段排序
- 地理坐标排序
分页
- 基本分页
高亮

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基本语法

GET /索引库名/_search
{"query":{"查询类型":{"查询条件":"查询条件值"}}
}

这里的query代表一个查询对象，里面可以有不同的查询属性，ES提供了基于JSON的DSL来定义查询。常见的查询类型包括：

查询所有：查询出所有数据，一般测试用。例如：match_all
全文检索：利用分词器对用户输入内容分词，然后去倒排索引库中匹配。例如：match_query、multi_match_query
精确查询：根据精确词条值查找数据，一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。例如：term、range
地理查询：根据经纬度查询。例如：geo_distance、geo_bounding_box
复合查询：复合查询可以将上述各种查询条件组合起来，合并查询条件。例如：bool、function_score

#查询所有
GET /hotel/_search
{"query": {"match_all": {}}
}

效果：

{"took" : 1, //查询花费时间，单位是毫秒"timed_out" : false,  //是否超时"_shards" : {  //分片信息"total" : 1,"successful" : 1,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : { //搜索结果"total" : { //搜索到的总条数"value" : 201,"relation" : "eq"},"max_score" : 1.0, //所有结果中文档得分的最高分"hits" : [ //搜索结果的文档对象数组，每个元素是一条搜索到的文档信息{"_index" : "hotel","_type" : "_doc","_id" : "36934","_score" : 1.0,"_source" : {"address" : "静安交通路40号","brand" : "7天酒店","business" : "四川北路商业区","city" : "上海","id" : 36934,"location" : "31.251433, 121.47522","name" : "7天连锁酒店(上海宝山路地铁站店)","pic" : "https://m.tuniucdn.com/fb2/t1/G1/M00/3E/40/Cii9EVkyLrKIXo1vAAHgrxo_pUcAALcKQLD688AAeDH564_w200_h200_c1_t0.jpg","price" : 336,"score" : 37,"starName" : "二钻"}},//省略..........]}
}

全文检索

对用户搜索的内容做分词，得到词条
根据词条去倒排索引库中匹配，得到文档id
根据文档id找到文档，返回给用户

match

match查询：全文检索查询的一种，会对用户输入内容分词，然后去倒排索引库检索，语法：

#match 倒排索引库查询
GET /hotel/_search
{"query": {"match": {"all": "外滩如家"}}
}

效果：

{"took" : 3,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 1,"successful" : 1,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : {"value" : 32,"relation" : "eq"},"max_score" : 5.920452,"hits" : [{"_index" : "hotel","_type" : "_doc","_id" : "434082","_score" : 5.920452,"_source" : {"address" : "复兴东路260号","brand" : "如家","business" : "豫园地区","city" : "上海","id" : 434082,"location" : "31.220706, 121.498769","name" : "如家酒店·neo(上海外滩城隍庙小南门地铁站店)","pic" : "https://m.tuniucdn.com/fb2/t1/G6/M00/52/B6/Cii-U13eXLGIdHFzAAIG-5cEwDEAAGRfQNNIV0AAgcT627_w200_h200_c1_t0.jpg","price" : 392,"score" : 44,"starName" : "二钻"}},

multi_match

multi_match：与match查询类似，只不过允许同时查询多个字段，
语法：

GET /hotel/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "","fields": ["field1","field2"]}}
}

示例:

GET /hotel/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "外滩如家","fields": ["name","business","brand"]}}
}

效果：

{"took" : 9,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 1,"successful" : 1,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : {"value" : 32,"relation" : "eq"},"max_score" : 4.620212,"hits" : [{"_index" : "hotel","_type" : "_doc","_id" : "434082","_score" : 4.620212,"_source" : {"address" : "复兴东路260号","brand" : "如家","business" : "豫园地区","city" : "上海","id" : 434082,"location" : "31.220706, 121.498769","name" : "如家酒店·neo(上海外滩城隍庙小南门地铁站店)","pic" : "https://m.tuniucdn.com/fb2/t1/G6/M00/52/B6/Cii-U13eXLGIdHFzAAIG-5cEwDEAAGRfQNNIV0AAgcT627_w200_h200_c1_t0.jpg","price" : 392,"score" : 44,"starName" : "二钻"}},

可以看到，match和multi_match两种查询结果是一样的是因为我们将brand、name、business值都利用copy_to复制到了all字段中，虽然效果一样但是搜索字段越多，对查询性能影响越大，因此建议采用copy_to，然后单字段查询的方式。

精准查询

精确查询一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段，它不会对搜索条件分词。常见的有：

term：根据词条精确匹配，一般搜索keyword类型、数值类型、布尔类型、日期类型字段
range：根据数值范围查询，可以是数值、日期的范围

term

term: 根据词条进行精确查询，查询过程中不会对词条进行分词处理
语法：

#精确查询
GET /hotel/_search
{"query": {"term": {"FIELD": {"value": "VALUE"}}}
}

示例：

GET /hotel/_search
{"query": {"term": {"city": {"value": "北京"}}}
}

range

范围查找
语法：

GET /indexName/_search
{"query": {"range": {"FIELD": {"gte": 10, // 这里的gte代表大于等于，gt则代表大于"lte": 20 // lte代表小于等于，lt则代表小于}}}
}

示例：

GET /hotel/_search
{"query": {"range": {"price": {"gte": 1000,"lte": 2000}}}
}

地理查询

应用场景：根据经纬度查询常见场景包括：
携程：搜索附近的九点
滴滴：搜索附近的出租车

geo_bounding_box 矩形范围

矩形范围查询，也就是geo_bounding_box查询，查询坐标落在某个矩形范围的所有文档

查询时，需要指定矩形的左上、右下两个点的坐标，然后画出一个矩形，落在该矩形内的都是符合条件的点。

获取坐标请点击这里！

语法：

{"query": {"geo_bounding_box": {"location": {"top_left": {//左上坐标"lat": 40.08,"lon": 116.47},"bottom_right": {//右下坐标"lat":39.9,"lon":116.405}}}}
}

geo_distance 圆形范围

附近查询，也叫做距离查询（geo_distance）：查询到指定中心点小于某个距离值的所有文档。

也就是说在地图上找一个点作为圆心，以指定距离为半径，画一个圆，落在圆内的坐标都算符合条件

语法：

GET /hotel/_search
{"query": {"geo_distance":{"distance":"15km", // 半径"location":"39.9,116.405" // 圆心 这个坐标是天安门}}
}

fuction_score 算分函数

fuction_score：算分函数查询，可以控制文档相关性算分，控制文档排名
当我们利用match查询时，文档结果会根据与搜索词条的关联度打分（_score），返回结果时按照分值降序排列

例如，我们搜索 "虹桥如家"，结果如下：

elasticsearch会根据词条和文档的相关度做打分，算法由两种：

TF-IDF算法
BM25算法，elasticsearch5.1版本后采用的算法

算分函数查询

算分函数关键点是：

过滤条件：决定哪些文档的算分被修改
算分函数：决定函数算分的算法
运算模式：决定最终算分结果
示例：

# 默认查询
GET /hotel/_search
{"query": {"match": {"all": "北京"}}
}# 算法函数查询
GET /hotel/_search
{"query": {"function_score": {"query": {"match": {"all": "北京"}},"functions": [{"filter": {"term": {"brand": "凯悦"}},"weight": 10}],"boost_mode": "multiply"}}
}

bool query 复合查询

bool query：复合查询，也称为布尔查询，它可以利用多种逻辑关系将多个查询条件组装在一起，然后实现复杂搜索
布尔查询是一个或多个查询子句的组合，每一个子句就是一个子查询。子查询的组合方式有：

must：必须匹配每个子查询，类似“与” and
should：选择性匹配子查询，类似“或” or
must_not：必须不匹配，不参与算分，类似“非” not
filter：必须匹配，不参与算分
搜索时，参与打分的字段越多，查询的性能也越差。因此这种多条件查询时，建议这样做：
搜索框的关键字搜索，是全文检索查询，使用must查询，参与算分
其它过滤条件，采用filter查询。不参与算分

GET /hotel/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"term": {"name": {"value": "如家"}}}],"must_not": [{"range":{"price": {"gte": 400}}}],"filter": [{"geo_distance": {"distance": "10km","location": {"lat": 39.9,"lon":  116.405}}}]}}
}

结果处理

排序
elasticsearch支持对搜索结果排序，默认是根据相关度算分（_score）来排序。

可以排序字段类型有：keyword类型、数值类型、地理坐标类型、日期类型等。

普通字段排序

语法：

GET /hotel/_search
{"query": {"match_all": {}},"sort": [{   //语法一"FIELD": {      //排序字段，排序方式 ASC,DESC"order": "desc"}},{ //语法二"field": "desc" //排序字段，排序方式 ASC,DESC}]
}

示例：酒店数据按照用户评价（score)降序排序，评价相同的按照价格(price)升序排序

GET /hotel/_search
{"query": {"match_all": {}},"sort": [{"score": {"order": "desc"},"price": {"order": "asc"}}]
}

地理坐标排序

语法：

GET /indexName/_search
{"query": {"match_all": {}},"sort": [{"_geo_distance" : {"FIELD" : "纬度，经度", // 文档中geo_point类型的字段名、目标坐标点"order" : "asc" // 排序方式}}]
}

获取经纬度点击这里
示例：假设我的位置是：31.034661，121.612282，寻找我周围距离最近的酒店。

GET /hotel/_search
{"query": {"match_all": {}},"sort": [{"_geo_distance": {"location": {"lat": 39.909187,"lon": 116.397455},"order": "asc"}}]
}

分页

elasticsearch 默认情况下只返回top10的数据。而如果要查询更多数据就需要修改分页参数了。

elasticsearch中通过修改from、size参数来控制要返回的分页结果：

from：从第几个文档开始
size：总共查询几个文档
类似于mysql中的limit ?, ?

基本分页

语法：

GET /hotel/_search
{"query":{"match_all":{}},"from":0, //分页开始的位置，默认为0"size":10, //期望获取的文档总数"sort":[{"price":"asc"}]
}

高亮

** 基本语法：**

GET /hotel/_search
{"query": {"match": {"FIELD": "TEXT"}},"highlight": {"fields": {    //指定要高亮的字段"FIELD": {"pre_tags": "<em>", //标记高亮字段的前置标签"post_tags": "</em>" //标记高亮字段的后置标签}}
}
}

示例：

# 查询字段跟高亮字段一致
GET /hotel/_search
{"query": {"match": {"name": "如家"}},"highlight": {"fields": {"name": {"pre_tags": "<em>","post_tags": "</em>"}}}
}# 查询字段跟高亮字段不一致
GET /hotel/_search
{"query": {"match": {"all": "如家"}},"highlight": {"fields": {"name": {"pre_tags": "<em>","post_tags": "</em>","require_field_match": "false"}}}
}

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multi_match

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