{ "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "title": "elasticsearch" } }, { "range": { "created_at": { "gte": "2021-01-01" } } } ], "should": [ { "match": { "content": "search" } }, { "match": { "author": "john" } } ] } }}

这是一个基本的 Elasticsearch 查询，它使用了布尔查询和多个子句来执行复杂的搜索。这个查询会返回满足以下条件的文档：

- 文档的标题字段包含 "elasticsearch"
- 文档的创建日期在 2021 年 1 月 1 日之后
- 文档的内容字段包含 "search" 或者作者字段包含 "john"

其中，"must" 代表所有的条件都必须满足，"should" 代表其中一个条件满足即可。这个查询可以根据实际情况进行修改和调整，例如更改匹配的字段、增加或减少条件等。

相关问题

es api又有must 又有should 怎么写

当一个查询语句包含多个条件时，可以使用 `must` 和 `should` 来指定这些条件的关系。具体来说，`must` 表示查询结果必须符合该条件，而 `should` 表示查询结果可以符合该条件，但不是必须的。

如果同时使用了 `must` 和 `should`，则表示查询结果必须符合 `must` 中的所有条件，但可以同时符合 `should` 中的任意一个条件。在这种情况下，可以使用 `bool` 查询来组合 `must` 和 `should` 条件。

例如，下面的查询语句使用了 `must` 和 `should`：

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "title": "elasticsearch" } },
        { "range": { "created_at": { "gte": "2021-01-01" } } }
      ],
      "should": [
        { "match": { "content": "search" } },
        { "match": { "author": "john" } }
      ]
    }
  }
}

这个查询语句的含义是：查找标题中包含 "elasticsearch"，并且创建时间在 "2021-01-01" 之后的文章，同时文章内容中包含 "search" 或者作者是 "john"。注意，标题和创建时间的条件是必须满足的，而内容和作者的条件可以不满足。

es 多条件查询_ES6.3版本踩坑之路整型字段慢查询导致CPU负载飙升

好的，关于您的问题，您可以通过使用ES的查询语法来进行多条件查询。具体步骤如下：

1. 在ES中创建索引时，需要定义每个字段的类型。对于整型字段，可以使用“integer”类型来定义。

2. 使用bool查询来进行多条件查询。bool查询可以包含多个子查询，每个子查询可以使用不同的查询条件。例如：

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "title": "关键词1" } },
        { "match": { "content": "关键词2" } }
      ],
      "must_not": [
        { "term": { "status": "deleted" } }
      ],
      "filter": [
        { "range": { "created_at": { "gte": "2021-01-01" } } },
        { "range": { "views": { "gte": 1000 } } }
      ]
    }
  }
}

上述代码表示查询同时包含“关键词1”和“关键词2”，但不包含“status”为“deleted”的结果，同时筛选出“created_at”大于等于“2021-01-01”并且“views”大于等于1000的结果。

3. 针对整型字段慢查询导致CPU负载飙升的问题，可以考虑使用“doc_values”来优化查询性能。具体来说，可以在创建索引时将整型字段设置为“doc_values=true”，这样可以在查询时直接从文档值中获取数据，而不需要进行解码操作，从而提高查询性能。

希望以上内容对您有所帮助，如果还有任何问题，请随时提出。