elasticsearh中查询类型，term、match、match_all、multi

查询方式有如下几种：

GET /<index>/_search
GET /_search
POST /<index>/_search
POST /_search

一般分为如下几类查询：

叶子查询语句，如：match,term,range 可以单独使用
复合查询语句，组合多个叶子、复合查询为一个查询，例如:bool、dis_max、constant_score
昂贵的子查询，一般比较耗时的查询，比如script queries、fuzzy queries、regexp queries

返回查询结果示例说明：

{"took" : 159,             //响应时间，毫秒"timed_out" : false,      // 是否超时"_shards" : {             // 分片信息"total" : 5,            //总数"successful" : 5,       //成功"skipped" : 0,          //忽略"failed" : 0            // 失败},"hits" : {                //搜索命中结果"total" : {             //搜索条件匹配的文档总数"value" : 1,          // 总命中计数的值"relation" : "eq"     // 计数规则，eq表示准确，qte表示不准确},"max_score" : 1.0,      //匹配度分之"hits" : [              // 命中结果集合{"_index" : "goods_info","_type" : "_doc","_id" : "1","_score" : 1.0,"_source" : {"doc" : {"name" : "ThinkPad 联想 E14 11代i5/I7 2G独显 轻薄便携商务办公学生网课IBM笔记本电脑 i7-1165G7 32G内存 1T固态 定制 2G独显 WiFi6 FHD屏幕 雷电接口"}}}]}
}

`match_all`查询

match_all没有任何条件，检索文档全部数据，但是可以进行一些排序之类的

`match`查询

匹配查询，会将查询条件进行分词，然后进行查询，多个分词后查询的关系是or

GET /goods_info/_search
{"query": {"match": {"name": "华为电脑"}}
}

这里是es官方关于match查询的详细介绍match查询，其中我们可以看到，有一个operator选项，在这里我们可以指定分词后查询的关系，默认是上面or，表示指定的查询语分词后只要匹配到其中一个就行，还有一个是and表示必须匹配到所有的分词：

GET /goods_info/_search
{"query": {"match": {"detail": {"query": "华为笔记本电脑","operator": "and"}}}
}

这里可以对比下查询后和上面默认的or选项的差别。
同时在查询的时候我们可以指定查询条件的关键词的分词器，通过analyzer参数指定。

GET /goods_info/_search
{"query": {"match": {"detail": {"query": "华为笔记本电脑","analyzer": "standard", "operator": "and"}}}
}

`multi_match`查询

与match类似，不同的是可以在多个字段中查询：

GET /goods_info/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "华为电脑","fields": ["name","detail"]}}
}

`term`精确查询

term关键字查询，精确匹配，不会对查询条件进行分词：
例如：

GET /goods_info/_search
{"query": {"term": {"brand": {"value": "笔记本"}}}
}

term查询有点类似SQL中的等值查询，上面的match有点类似SQL中的like模糊匹配。
这个时候如果我们用term去查询name字段，将查询不到信息：

GET /goods_info/_search
{"query": {"term": {"name": {"value": "笔记本"}}}
}

但是match查询则是可以。

`terms`多关键字精确查询

terms支持多个关键字精确查询：

GET /goods_info/_search
{"query": {"terms": {"brand": ["笔记本","手机"]}}
}

`range`范围查询

range可以进行范围查询，比如日期，价格：

GET /goods_info/_search
{"query": {"range": {"price": {"gte": 4000,"lte": 6000}}}
}

这里我们查询电脑价格在4000到6000价格区间的商品.
range查询中：

gt 大于
gte 大于等于
lt 小于
lte小于等于

`match_phrase`查询

match_phrase查询主要特性在如下两点：

查询条件分词后都必须匹配，类似match中的operator=and
文档匹配的顺序必须与查询条件分词匹配后一致

这是官方介绍地址match_phrase

`match_phrase_prefix`查询

match_phrase_prefix基本上和match_phrase查询差不多，但是会对查询条件分词后的最后一个词项进行prefix前缀匹配查询

`match_bool_prefix`查询

match_bool_prefix查询类似于match_phrase_prefix，不同的是，match_bool_prefix没有对查询条件分词后匹配的顺序有限制。

`intervals`查询

intervals允许用户精确控制查询词在文档中出现的先后关系，实现了对terms顺序、terms之间的距离以及它们之间的包含关系的灵活控制，通过intervals query(间隔搜索) 我们可以完成各个terms在于不同位置的灵活搜索

`query_string`查询

query_string查询是一个贴近于luncene语法的查询，可以在一个查询中使用多个特殊关键字（如AND |OR|NOT），需要熟悉lucene语法

`simple_query_string`查询

simple_query_string查询与query_string查询类似，但是提供更多的选项

`bool`查询

boot查询是一个复合多条件查询，可以指定多个查询条件

POST _search
{"query": {"bool" : {"must" : {"term" : { "user.id" : "kimchy" }},"filter": {"term" : { "tags" : "production" }},"must_not" : {"range" : {"age" : { "gte" : 10, "lte" : 20 }}},"should" : [{ "term" : { "tags" : "env1" } },{ "term" : { "tags" : "deployed" } }],"minimum_should_match" : 1,"boost" : 1.0}}
}

可以指定如下几个条件：

must 必须满足条件，会增加_score评分
must not必须不满足
should 满不满足无所谓，但是如果满足会增加_score评分，主要用于修正文档的相关性评分
filter 必须满足条件，但是不会增加评分
比如查询笔记本电脑但不要显示苹果相关产品，优先展示2022-08-01之后上的产品

Filter和Query的区别:

filter和must_not属于Filter Context，不会对_score结果产生影响；
must和should属于Query Context，会对_score结果产生影响

`boosting`查询

boosting用来调节查询的_score分值，有如下几个分值调节选项：

positive必须匹配上，匹配上会放入返回的结果列表
negative 匹配上positive在匹配上negative的文档会被减分
negative_boost减分的系数，0到1之间，如果negative匹配上之后，这时候会将negative匹配的文档分数乘以negative_boost的系数

GET /goods_info/_search
{"query": {"boosting": {"positive": {"match": {"name": "笔记本电脑"}}, "negative": {"match": {"detail": "苹果"}}, "negative_boost": 0.2}}
}

这里我们依旧查询笔记本电脑，但是如果商品是包含苹果关键字，则会降低评分.
详细见： boosting query

`constant_score`查询

constant_score查询会忽略文档默认的_score相关性评分，而是采用一个统一固定的评分，默认是1.0。

GET /goods_info/_search
{"query": {"constant_score": {"filter": {"term": {"brand": "笔记本"}},"boost": 1.2}}
}

返回的匹配文档的_score会设置为指定的boost评分

`dis_max`查询

dis_max查询可以指定多个查询条件，这些查询条件之间是or的关系，但是针对不同条件可以指定不同的boost算分，将查询结果的最大分数优先返回，除了最大分数，还会讲除最大分数外的其他结果的分数和tie_breaker相乘并和最大分数比较，看哪个大。

GET /goods_info/_search
{"query": {"dis_max": {"tie_breaker": 0.7,"queries": [{"match": {"name": "笔记本"}},{"match": {"detail": {"query": "华为","boost": 1.5}}}]}}
}

详见： dis_max query

`function_score`查询

function_score查询提供了让用户自定义匹配查询结果的相关性评分，提供了如下几组自定义评分机制：

script_score
weight
random_score
field_value_factor
decay functions: gauss, linear, exp
详见：score-functions

`exists`查询

对于指定的查询，过滤返回的结果的某个索引字段必须有值
类似如下查询：

GET /goods_info/_search
{"query": {"exists": {"field":"name"}}
}

这里查询的是所有索引必须name字段有值。一般会和其他查询条件组合使用：


GET /goods_info/_search
{"query": {"bool": {"should": {"match": {"name": "笔记本"}},"must": {"exists": {"field": "brand"}}}}
}

这里查询商品必须品牌不为空，在这个条件下，商品名称匹配笔记本
需要注意的是，exists是属于term查询，不会进行分词

`fuzzy`查询

fuzzy查询有点类似于模糊匹配的功能，但是ES能够对待匹配的值进行一些修成，比如appla能够进行修正匹配文档中的apple

GET /goods_info/_search
{"query": {"fuzzy": {"detail": {"value": "thinkpadjk","prefix_length": 0}}}
}

详见： fuzzy query

`ids`查询

根据给定的文档id查询

GET /goods_info/_search
{"query": {"ids": {"values": [1,2,3,4,5,6]}}
}

`prefix`查询

prefix查询包含指定的前缀内容

GET /goods_info/_search
{"query": {"prefix": {"brand": {"value": "笔记"}}}
}

`wildcard`查询

wildcard是可以使用通配符的查询，类似于SQL中like功能

GET /goods_info/_search
{"query": {"wildcard": {"brand": "*笔记*"}}
}

但是需要注意的是使用wildcard查询的字段必须是keyword类型
另外就是wildcard查询比较耗费性能。

`regexp`查询

regexp查询正则表达式查询

指定返回字段

默认情况下，ES会把匹配到的文档在_source中的字段都返回，我们可以在请求中通过_source返回指定的字段：


GET /goods_info/_search
{"_source": ["name","detail"], "query": {"match": {"name": "华为电脑"}}
}

另外我们可以在_source通过includes和excludes来指定想要显示和不想要显示的字段：

GET /goods_info/_search
{"_source":{"includes": ["name","detail"]},"query": {"match": {"name": "华为电脑"}}
}

通过excludes指定不想要现实字段：

GET /goods_info/_search
{"_source":{"excludes": ["name","detail"]},"query": {"match": {"name": "华为电脑"}}
}

`collapse`返回结果折叠

collapse关键字会对返回的结果，按照sort排序后只取第一条。

GET /goods_info/_search
{"query": {"match": {"name": "笔记本电脑"}},"collapse": {"field": "brand"},"sort": [{"create_time": {"order": "desc"}}]
}

这里我们查询华为笔记本电脑，返货结果按照create_time排序，并且通过collapse每个brand只取排序后的数据的第一条。

`highlight`高亮显示返回结果

我们可以针对返回的某些字段增加额外的标签，达到高亮显示效果,ES会对查询的条件分词后再结果字段匹配的部分增加标签：

GET /goods_info/_search
{"query": {"match": {"name": "华为笔记本电脑"}}, "highlight": {"pre_tags": "<font color='red'>","post_tags": "</font>","fields": {"name":{}}}
}

选取其中一条结果查看：

 {"_index" : "goods_info","_type" : "_doc","_id" : "8","_score" : 2.3662727,"_source" : {"name" : "华为笔记本电脑MateBook D 14 2022 12代酷睿版 i5 16G 512G 锐炬显卡/轻薄本/14英寸护眼全面屏/超级终端 灰","detail" : "华为笔记本电脑MateBook D 14 2022 12代酷睿版 i5 16G 512G 锐炬显卡/轻薄本/14英寸护眼全面屏/超级终端 灰","brand" : "笔记本","price" : 5299,"sales_count" : 100000,"picture" : "https://item.jd.com/100039356468.html","click_url" : "https://item.jd.com/100039356468.html","create_time" : "2022-08-14"},"highlight" : {"name" : ["<font color='red'>华</font><font color='red'>为</font><font color='red'>笔</font><font color='red'>记</font><font color='red'>本</font><font color='red'>电</font><font color='red'>脑</font>MateBook D 14 2022 12代酷睿版 i5 16G 512G 锐炬显卡/轻薄<font color='red'>本</font>/14英寸护眼全面屏/超级终端 灰"]}}

详见 highlighting

分页查询

在查询的时候我们可以通过from、size来对结果进行分页：

GET /goods_info/_search
{"query": {"match": {"name": "华为笔记本电脑"}},"from": 0,"size": 2}

from默认从0开始，size是每页的大小。
需要注意的是，默认情况下，使用分页，也不能查询超过10000条数据

如果需要分页查询更多的数据，那么可以使用scroll或者search_after

详见paginate-search-results