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Elasticsearch是一个分布式的RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，它使用方便，查询速度快，因此也被越来越多的开发人员使用。

本篇文章主要带大家过一下ES的基础查询语法，但对于其背后的原理和查询机理我不会做太多介绍，好了我们开始正题。

1. ES分词器

2. ES查询

2.1 match查询

2.2 match_phrase查询

2.3 multi_match查询

2.4 term查询

2.5 terms查询

2.6 fuzzy查询

2.7 range查询

2.8 bool查询

2.9 排序和分页

3. 总结

1. ES分词器

在学习查询语法之前有必要带大家了解一下ES的分词器。因为这是题主认为ES搜索引擎最大的特点了，它查询速度之所以这么快也和这个有很大关系。但更重要的是，如果我们不了解ES会对你存储的索引文本或者查询query进行分词，后面的语法你将很难理解。

对于我们存入ES索引（Index）中的各个字段（Term），ES内部都会有一个分词器对其进行分词，然后将这个分词结果存储起来，方便你未来的查询使用，这个分词器我们也可以直接很方便的调用，只要访问其_analyze即可：

POST http://ip:prot/_analyze
{"analyzer": "standard","text": "This is a test doc"
}

这里需要指定一个分词器，ES默认的分词器是standard，不过只支持英文分词，如果你用它来对中文进行分词的话会直接按字拆分，有一些中文分词器可以下载使用，像ik或者jieba之类的，这里便不去介绍如何安装了，感兴趣的可以查阅相关文章。

回到正题，我们用上述的分词请求返回的结果如下：

{"tokens": [{"token": "this","start_offset": 0,"end_offset": 4,"type": "<ALPHANUM>","position": 0},{"token": "is","start_offset": 5,"end_offset": 7,"type": "<ALPHANUM>","position": 1},{"token": "a","start_offset": 8,"end_offset": 9,"type": "<ALPHANUM>","position": 2},{"token": "test","start_offset": 10,"end_offset": 14,"type": "<ALPHANUM>","position": 3},{"token": "doc","start_offset": 15,"end_offset": 18,"type": "<ALPHANUM>","position": 4}]
}

可以看到我们的句子就被分词器这样做好了分词，还有偏移量之类的信息。

这里只是带大家看一下ES是如何做到分词的，我们平时查询的话自己是用不到分词的，这些分词都是在保存索引时ES自动分好存储起来的。

2. ES查询

下面介绍一下ES常用的几种查询（题主只介绍常用的，一些复杂用法可能不会都介绍全，大家在实际学习和工作中遇到了再去官方文档中查就好啦）。

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2.1 match查询

ES的查询有一个很大的特点就是分词。所以大家在使用ES的过程中脑子要始终有这么一个意识，你要查找的text是通过分词器分过词的，所以你去匹配的实际上是一个个被分词的片段。而你搜索的query也有可能会被分词，match就是一种会将你搜索的query进行分词的查询方法。我们结合例子来看！

比如我们要查询的索引结构如下：

{"_index": "textbook","_id": "kIwXeYQB8iTYJNkI986Y","_source": {"bookName": "This is a test doc","author": "老坛","num": 20}
}

_index代表索引名称，_id代表该条数据唯一id，_source代表该条数据具体的结构。

这里我们通过bookName字段来查询。

输入query语句如下：

GET http://ip:prot/textbook/_search
{"query": {"match": {"bookName":"test"}}
}

该条语句代表用match方式搜索索引为textbook中bookName可以匹配到test的语句。因为：

"bookName": "This is a test doc"

原文被分词器分词后包含test这个词语，所以可以正常被匹配出来。

这个例子比较简单，我们换个复杂一点的例子：

GET http://ip:prot/textbook/_search
{"query": {"match": {"bookName":"my test"}}
}

大家认为这个能否被匹配出来呢？

原文中根本就没有my这个词语，那怎么被匹配出来？但实际上是可以匹配出来的。

原因是match查询里，会对你查询的query也进行分词，也就是会将你的"my test"进行分词，得到my与test两个词语，然后用这两个词语分别去匹配文本，发现虽然my匹配不到，但是test可以匹配到，所以依然可以查出来。这个和我们传统的搜索方式确实存在差异，大家要注意。

那这种搜索方式存在的价值是什么呢？其实还有蛮大用处的。比如我们的ES库存储的是很多的英文好词好句，然后用户想提高自己的英文写作，因此想搜索出一些比较好的表达加在自己的文章中，那这个时候对于用户来讲，严格的匹配方式大概率什么都搜不到，但是像match这样的搜索方式便非常合适。例如有个好句是这样的：

If at first you don't succeed, try again.

然后用户用下面的方式搜索：

If you don't success

用match就可以很好的匹配出来。

2.2 match_phrase查询

既然match的限制比较小，那如果我们需要这个限制更强一点用什么方式呢？match_phrase便是一个比较不错的选择。match_phrase和match一样也是会对你的搜索query进行分词，但是，不同的是它不是匹配到某一处分词的结果就算是匹配成功了，而是需要query中所有的词都匹配到，而且相对顺序还要一致，而且默认还是连续的，如此一来，限制就更多了。我们还是举个例子。比如还是刚刚的索引数据：

{"_index": "textbook","_id": "kIwXeYQB8iTYJNkI986Y","_source": {"bookName": "This is a test doc","author": "老坛","num": 20}
}

如果我们还用刚刚的方式搜索：

GET http://ip:prot/textbook/_search
{"query": {"match_phrase": {"bookName":"my test"}}
}

这次是匹配不到结果的。那么怎样才能匹配到结果呢？只能是搜索原文中的连续字串：

GET http://ip:prot/textbook/_search
{"query": {"match_phrase": {"bookName":"is a test"}}
}

这样是可以匹配到结果的。但是如此一来限制可能太大了一点，所以官方还给了一个核心餐宿可以调整搜索的严格程度，这个参数叫slop，我们举个例子：

GET http://ip:prot/textbook/_search
{"query": {"match_phrase": {"bookName":{"query":"is test","slop":1}}}
}

比如我们将slop置为1，然后搜索"is test"，虽然is test中间省略了一个词语"a"，但是在slop为1的情况下是可以容忍你中间省略一个词语的，也可以搜索出来结果。以此类推，slop为2就可以省略两个词语了。大家可以根据自己的实际情况进行调整。

另外我们可以发现，如果在搜索时添加了辅助参数（比如slop）我们搜索格式的层级要往下扩展一层，之前的

"bookName":"my test"

要改为：

"bookName":{"query":"is test","slop":1
}

我们注意一下就好了。

2.3 multi_match查询

有了前面的基础，multi_match比较好理解。实际上就是可以从多个字段中去寻找我们要查找的query：

GET http://ip:prot/textbook/_search
{"query": {"multi_match": {"query" : "老坛","fields" : ["bookName", "author"]}}
}

比如这里我们是从bookName和author两个字段里去寻找老坛，虽然bookName没有，但是author可以匹配到，那也可以找到数据。所以本质上就是对bookName和author分别做了一次match：

{"_index": "textbook","_id": "kIwXeYQB8iTYJNkI986Y","_source": {"bookName": "This is a test doc","author": "老坛","num": 20}
}

2.4 term查询

term查询也是比较常用的一种查询方式，它和match的唯一区别就是match需要对query进行分词，而term是不会进行分词的，它会直接拿query整体和原文进行匹配。所以不理解的小伙伴使用起来可能会非常奇怪：

GET http://ip:prot/textbook/_search
{"query": {"term": {"bookName": "This is a test doc"}}
}

当我们用这种方式进行搜索时，明明要搜索的和被搜索的文本一模一样，确就是搜不出来。这就是因为我们去搜的实际上并不是原文本身，而是被分词的原文，在原文被分好的每一个词语里，没有一个词语是："This is a test doc"，那自然是什么都搜不到了。所以在这种情况下就只能用某一个词进行搜索才可以搜到：

GET http://ip:prot/textbook/_search
{"query": {"term": {"bookName": "This"}}
}

2.5 terms查询

terms查询事实上就是多个term查询取一个交集，也就是要满足多个term查询条件匹配出来的结果才可以查到，所以是比单纯的term条件更为严格了：

GET http://ip:prot/textbook/_search
{"query": {"terms": {"bookName": ["This", "is"]}}
}

比如这个例子，是要求原文中既有This这个词，又有is这个词才可以被查到，那按照这个规则我们是可以匹配到数据的：

{"_index": "textbook","_id": "kIwXeYQB8iTYJNkI986Y","_source": {"bookName": "This is a test doc","author": "老坛","num": 20}
}

但是如果改成了一个不存在的词便匹配不到了：

GET http://ip:prot/textbook/_search
{"query": {"terms": {"bookName": ["This", "my"]}}
}

2.6 fuzzy查询

fuzzy是ES里面的模糊搜索，它可以借助term查询来进行理解。fuzzy和term一样，也不会将query进行分词，但是不同的是它在进行匹配时可以容忍你的词语拼写有错误，至于容忍度如何，是根据参数fuzziness决定的。fuzziness默认是2，也就是在默认情况下，fuzzy查询容忍你有两个字符及以下的拼写错误。即如果你要匹配的词语为test，但是你的query是text，那也可以匹配到。这里无论是错写多写还是少写都是计算在内的。我们同样还是举例说明。

对于索引数据：

{"_index": "textbook","_id": "kIwXeYQB8iTYJNkI986Y","_source": {"bookName": "This is a test doc","author": "老坛","num": 20}
}

如果查询语句为：

GET http://ip:prot/textbook/_search
{"query": {"fuzzy": {"bookName":"text"}}
}

这时肯定是用text来匹配原文中的每一个词，发现text和test最为接近，但是有一个字符的差异，在默认fuzziness为2的情况下，依然可以匹配出来。

当然这个fuzziness是可以调的，比如：

GET http://ip:prot/textbook/_search
{"query": {"fuzzy": {"bookName":{"value":"texts","fuzziness":1}}}
}

在容忍度为1的情况下，如果你想查texts就查不到结果了。

2.7 range查询

range查询时对于某一个数值字段的大小范围查询，比如我这里特意所加的nums字段就是这个时候派上用场的。range的语法设计到了一些关键字：

gte：大于等于
gt：大于
lt：小于
lte：小于等于

GET http://ip:prot/textbook/_search
{ "query": {"range": { "num": { "gte":20, "lt":30 } }}
}

比如这样的条件就是去查找字段num大于等于20小于30的数据

那我们的数据便可以被查询到：

{"_index": "textbook","_id": "kIwXeYQB8iTYJNkI986Y","_source": {"bookName": "This is a test doc","author": "老坛","num": 20}
}

2.8 bool查询

bool查询是上面查询的一个综合，它可以用多个上面的查询去组合出一个大的查询语句，它也有一些关键字：

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must：代表且的关系，也就是必须要满足该条件
should：代表或的关系，代表符合该条件就可以被查出来
must_not：代表非的关系，也就是要求不能是符合该条件的数据才能被查出来

例如有这样一个查询：

GET http://ip:prot/textbook/_search
{"query":{"bool":{"must":{"match":{"bookName":"老坛"}},"should":{"term":{"author":"老坛"},"range":{"num":{"gt":20}},}}}
}

这里就要求must里面的match是必须要符合的，但是should里面的两个条件就可以符合一条即可。

2.9 排序和分页

排序和分页也是建立在上述的那些搜索之上的。排序和分页的条件是和query平级去写的，我们一个一个来看。先举个例子：

GET http://ip:prot/textbook/_search
{"query":{"match":{"bookName":"老坛"}},"from":0,"size":100,"sort":{"num":{"order":"desc"}}
}

这里关于分页的语句是：

"from":0,
"size":100,

它代表的意思是按照页容量为100进行分页，取第一页。

关于排序的语句是：

"sort":{"num":{"order":"desc"}
}

它需要指定一个字段，然后根据这个字段进行升序或降序。这里我们根据num来进行降序排序，如果想升序就把order的值改为asc就好了。

3. 总结

那么到这里ES的基础语法就给大家介绍完了，如果还想了解更多可以去阅读官方的相关文档。看了这一篇，你对于ES的一些常用操作基本就可以满足了。如果大家是在Java项目里使用ES的话也可以看看老坛写的Java操作ES的API文档。感谢大家的支持！

【ES使用】Java API操作ES宝典（7.x版本及其以下）https://blog.csdn.net/qq_34263207/article/details/127793370【ES使用】Java API操作ES宝典（8.x版本）https://blog.csdn.net/qq_34263207/article/details/127847033

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