文章目录

通过URI实现搜索
- 指定字段和泛查询
- Term与语句(phrase)查询
- 范围查询和算数符号
- 通配符查询
- 正则表达式
- 模糊匹配与近似查询
Request Body Search查询
使用SearchTemplate查询

通过URI实现搜索

URI Search 是通过在URI上传入参数定义你的查询条件，不支持所有的DSL但是更加便利，常用传入参数如下：

curl -XGET -H "Content-Type:application/json" "http://localhost:9200/<index>/_search?q=<parameter>"

default_operator
设置字符串查询时的操作符，共有三类OR、AND、NOT，在查询时术语term将可能进行分组

curl -XGET -H "Content-Type:application/json" "http://localhost:9200/<index>/_search?/_search?q=customer_full_name:(Eddie  Underwood)&default_operator=AND" -d '{"profile":"true"}'

q
这个参数需要填写查询语句，Lucene中的字符串查询语法Query string syntax，在使用时会有指定段查询、泛查询、term分组、语句phrase查询、范围查询、正则表达式、通配符查询（效率低占内存大，通配符在查询语句前方则存在更大的问题）、模糊匹配与近似查询这类概念。

curl -XGET "http://localhost:9200/kibana_sample_data_ecommerce/_search?q=customer_last_name:Riley"

df
在q参数的查询语句中没有指定field则使用df参数的值指定q中值所属的参数。

curl -XGET "http://localhost:9200/kibana_sample_data_ecommerce/_search?q=Riley&df=customer_last_name"
# 查询customer_last_name为Riley的文档数据

explain
true或false是否开启分数计算解释，为查询出来的每一个文档，解释分数计算的过程(IDF计算跟词频相关)，默认为false

curl -XGET "http://localhost:9200/kibana_sample_data_ecommerce/_search?q=customer_last_name:Riley&explain=true"

from
文档开始的偏移量，与size合用进行分页，但是也存在深度分页的性能问题，默认为0

curl -XGET "http://localhost:9200/kibana_sample_data_ecommerce/_search?q=customer_last_name:Riley&from=10"

size
设置命中(his)的文档返回多少条，默认为10条

curl -XGET "http://localhost:9200/kibana_sample_data_ecommerce/_search?q=customer_last_name:Riley&from=10&size=1"

_source
可以设置true or false，则表示是否返回文档中_source这个元数据，也可以是字段集合，则表示需要返回原文哪些字段（field）

curl -XGET "http://localhost:9200/kibana_sample_data_ecommerce/_search?q=customer_last_name:Riley&_source=false"
# 不返回_source字段即原文
curl -XGET "http://localhost:9200/kibana_sample_data_ecommerce/_search?q=customer_last_name:Riley&_source=currency,customer_full_name"
# 只返回currency和customer_full_name两个字段

_source_excludes
传入字段名集合，返回文档中需要排除的字段

curl -XGET "http://localhost:9200/kibana_sample_data_ecommerce/_search?q=customer_last_name:Riley&_source_excludes=manufacturer,products"
# 将返回文档中的manufacturer和products两个字段排除掉

_source_includes
传入字段名集合，返回文档中只需要的字段

curl -XGET "http://localhost:9200/kibana_sample_data_ecommerce/_search?q=customer_last_name:Riley&_source_includes=customer_full_name"
# 只返回文档中的customer_full_name字段

analyzer
设置q参数中的查询语句使用的分词器（中文分词器需要提前安装并重启集群），集群默认使用standard分词器

curl -XGET "http://localhost:9200/kibana_sample_data_ecommerce/_search?q=Mary Bailey&df=customer_last_name&analyzer=simple"
# 此处使用的simple分词器，但是应为Token Filters会将单词转成小写，故有可能查不到

analyze_wildcard
默认情况下，不分析查询字符串中的通配符术语。将此值设置为true，将尽力分析这些值，默认为false

curl -XGET "http://localhost:9200/kibana_sample_data_ecommerce/_search?q=725?4*&df=order_id&analyze_wildcard=false"

sort
stored_fields
返回文档的选择性字段，该字段值存储于原文_source之外，在指定mappings是设置在每个字段

# 设置字段是否在store存储
PUT test_demo
{"mappings": {"properties": {"full_name":{"type": "keyword","store": true}}}
}
# 调用API查询full_name字段，命中则只返回full_name字段
curl -XGET 'http://localhost:9200/test_demo/_search?q=customer_last_name:"Mary Bailey"&stored_fields=full_name'

timeout
设置超时时间
search_type
搜索类型，目前只有query_then_fetch和dfs_query_then_fetch两个可用选项，默认是query_then_fetch
terminate_after
为每个分片最大的检索文档的值，到达后将提前终止

curl -XGET "http://localhost:9200/kibana_sample_data_ecommerce/_search?q=elys*&df=user&_source=user&terminate_after=1"
# 最终只命中一条文档

指定字段和泛查询

指定字段
可以在q参数中指定，或者使用df参数指定查询字段

 GET kibana_sample_data_ecommerce/_search?q=customer_last_name:Riley
{"profile": "true" //这个选项打开主要是为能够查看到查询的过程，下列同样如此
}//响应如下，只贴出查询过程部分
{"type" : "TermQuery",   //@1"description" : "customer_last_name:riley",     //@2"time_in_nanos" : 299386,"breakdown" : { ... }
}

@1 精确查询term精确查询
@2 精确查询customer_last_name值为riley的文档
2. 泛查询

 GET kibana_sample_data_ecommerce/_search?q=Riley
{"profile": "true" //这个选项打开主要是为能够查看到查询的过程，下列同样如此
}//响应如下，只贴出查询过程部分
{"type" : "DisjunctionMaxQuery",   //@1"description" : "(products.manufacturer:riley | MatchNoDocsQuery("failed [products.base_unit_price] query, caused by number_format_exception:[For input string: "Riley"]") ",     //@2"time_in_nanos" : 299386,"breakdown" : { ... }
}

@1 使用DisjunctionMaxQuery生成多个子查询的合集查询，是最高的评分作为最终得分
@2 精确查询customer_last_name值为riley的文档

Term与语句(phrase)查询

Term术语精准查询
语句phrase查询

GET kibana_sample_data_ecommerce/_search?q="Kamal Richards"&df=customer_full_name
{"profile": "true"
}//响应如下，只贴出查询过程部分
{"type" : "PhraseQuery", //@1"description" : """customer_full_name:"kamal richards"""", //@2"time_in_nanos" : 308390,"breakdown" : { ... }
}

@1 使用的PhraseQuery语句查询
@2 指定查询customer_full_name的值为kamal richards，语句查询要保证查询条件的顺序

范围查询和算数符号

范围查询

GET kibana_sample_data_ecommerce/_search?q=taxful_total_price:[30.00 TO 43.0]
{"profile": "true"
}//响应如下，只贴出查询过程部分
{"type" : "IndexOrDocValuesQuery", //@1"description" : "taxful_total_price:[30.0 TO 43.0]", //@2"time_in_nanos" : 286535,"breakdown" : {...}
}

算数符号进行范围查询

GET kibana_sample_data_ecommerce/_search?q=order_date:(>=2020-03-27 AND <2020-03-28)
{"profile": "true"
}//
{"type" : "BooleanQuery", //@1"description" : "+order_date:[1585267200000 TO 9223372036854775807] +order_date:[-9223372036854775808 TO 1585353599999]", //@2"time_in_nanos" : 616947,"breakdown" :  : {...},"children" : [ //@3{"type" : "IndexOrDocValuesQuery", //@4"description" : "order_date:[1585267200000 TO 9223372036854775807]",  //@5"time_in_nanos" : 227389,"breakdown" : {...}},{"type" : "IndexOrDocValuesQuery","description" : "order_date:[-9223372036854775808 TO 1585353599999]","time_in_nanos" : 137528,"breakdown" : {...}}]
}

@1 使用BooleanQuery对查询进行分组
@2 对查询的描述，必须order_date满足[1585267200000 TO 9223372036854775807]和[-9223372036854775808 TO 1585353599999]两个条件同时满足
@3 本次查询包含的子查询，即BooleanQuery将条件分成了两个IndexOrDocValuesQuery查询
@4
@5

通配符查询

正则表达式

模糊匹配与近似查询

Request Body Search查询

使用SearchTemplate查询

允许你使用mustache language对现有模板进行填充

GET shakespeare/_search/template

POST kibana_sample_data_ecommerce/_search
{"profile": true,"query": {"match_all": {}}
}
GET kibana_sample_data_ecommerce/_search
{"profile": true,"query": {"match_phrase": {"FIELD": "PHRASE"}}
}GET kibana_sample_data_ecommerce/_search?q=customer_full_name:(Eddie  Underwood)&default_operator=AND
{"profile":"true"
}GET kibana_sample_data_ecommerce/_search/template?pretty
{"source": {"query": {"match_phrase": {"{{my_field}}": "{{my_value}}"}},"size": "{{my_size}}"},"params": {"my_routing":"pVeQmXABN95HgAacawWq","my_field": "customer_full_name","my_value": "Eddie  Underwood","my_size": 5}
}POST /_scripts/my_search_template?pretty
{"script": {"lang": "mustache","source": {"query": {"match_phrase": {"{{my_field}}": "{{my_value}}"}}}}
}GET _scripts/my_search_templateGET kibana_sample_data_ecommerce/_search/template
{"id": "my_search_template","params": {"my_field": "customer_full_name","my_value": "Eddie  Underwood"}
}GET _render/template
{"source": "{ \"query\": { \"terms\": {{#toJson}}statuses{{/toJson}} }}","params": {"statuses" : {"status": [ "pending", "published" ]}}
}
//验证一个搜索模板
GET _render/template
{"id": "my_search_template","params": {"my_field": "customer_full_name","my_value": "Eddie  Underwood"}
}GET /_search/template?pretty
{"id": "my_search_template","params": {"my_field": "customer_full_name","my_value": "Eddie  Underwood"},"explain": true
}

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