elasticsearch 所有查询种类

Elasticsearch 支持多种查询类型，以下是其中的一些：

1. Match Query：用于匹配文本类型字段中的文本。
2. Term Query：用于匹配非文本类型字段（如数字、布尔值等）中的确切值。
3. Range Query：用于匹配数字、日期等范围内的值。
4. Wildcard Query：用于匹配包含通配符的文本。
5. Fuzzy Query：用于匹配类似但不完全匹配的文本。
6. Prefix Query：用于匹配以指定前缀开头的文本。
7. Regexp Query：用于使用正则表达式匹配文本。
8. Bool Query：用于组合多个查询条件，支持AND、OR、NOT等逻辑操作。
9. Match Phrase Query：用于匹配包含指定短语的文本。
10. Nested Query：用于在嵌套对象中查询。
11. Geo Distance Query：用于查询地理坐标范围内的地点。
12. More Like This Query：用于根据文档内容查找相似的文档。

以上是 Elasticsearch 中的一些常见查询类型，还有其他查询类型可供使用。

相关问题

罗列所有elasticsearch查询种类

以下是 Elasticsearch 中所有的查询类型：

1. Match Query：用于匹配文本类型字段中的文本。
2. Multi-match Query：用于在多个字段中匹配文本类型字段中的文本。
3. Term Query：用于匹配非文本类型字段（如数字、布尔值等）中的确切值。
4. Terms Query：用于匹配非文本类型字段（如数字、布尔值等）中的多个确切值。
5. Range Query：用于匹配数字、日期等范围内的值。
6. Exists Query：用于匹配指定字段是否存在值。
7. Prefix Query：用于匹配以指定前缀开头的文本。
8. Wildcard Query：用于匹配包含通配符的文本。
9. Regexp Query：用于使用正则表达式匹配文本。
10. Fuzzy Query：用于匹配类似但不完全匹配的文本。
11. Type Query：用于匹配指定类型的文档。
12. Ids Query：用于根据指定的文档 ID 匹配文档。
13. Bool Query：用于组合多个查询条件，支持AND、OR、NOT等逻辑操作。
14. Boosting Query：用于根据指定的查询条件调整文档的权重。
15. Constant Score Query：用于为所有匹配的文档分配相同的分数。
16. Function Score Query：用于根据指定的函数为匹配的文档分配自定义分数。
17. Dis Max Query：用于在多个查询条件中选择最佳匹配的文档。
18. More Like This Query：用于根据文档内容查找相似的文档。
19. Nested Query：用于在嵌套对象中查询。
20. Geo Distance Query：用于查询地理坐标范围内的地点。
21. Span Term Query：用于匹配指定的单个术语。
22. Span Multi Term Query：用于匹配指定的多个术语。
23. Span First Query：用于匹配文档中的首个匹配项。
24. Span Near Query：用于匹配多个术语之间的近似距离。
25. Span Or Query：用于匹配任何指定的术语。
26. Span Not Query：用于匹配不包含指定术语的文档。
27. Script Query：用于根据指定的脚本匹配文档。

以上是 Elasticsearch 中所有的查询类型。

全文检索 Elasticsearch(简称es)

Elasticsearch（简称ES）是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它基于Apache Lucene库构建而成。它被设计用于快速、可扩展和分布式的全文检索，以及实时数据分析。ES具有强大的搜索能力和高效的分布式架构，能够处理大规模数据的存储、搜索和分析。

ES的核心概念是索引（Index）、文档（Document）和类型（Type）。索引是包含一系列文档的逻辑容器，每个文档都是一个JSON格式的数据对象，可以被索引和搜索。类型是文档的逻辑分类，用于区分不同类型的文档。ES提供了丰富的搜索功能，包括全文搜索、过滤器、聚合等，通过使用查询语言来实现灵活的搜索需求。

ES的分布式特性使得它非常适合处理大规模数据。它使用分片（Shard）和复制（Replica）机制来实现数据的分布和冗余备份，提高了系统的可用性和扩展性。每个索引可以被划分为多个分片，每个分片可以被部署在不同的节点上，从而实现数据的并行处理和负载均衡。

除了全文检索外，ES还提供了丰富的数据分析功能。它支持实时的数据聚合和可视化，可以用于实时监控、日志分析、业务指标分析等场景。ES还可以与其他工具和框架集成，如Kibana（可视化工具）、Logstash（日志收集工具）等，形成完整的日志分析和监控系统。

总而言之，Elasticsearch是一个强大的全文检索和分析引擎，具有高效的搜索能力、可扩展的分布式架构和丰富的数据分析功能。它在各种场景下都能发挥重要作用，包括企业搜索、电商商品搜索、日志分析等。