elasticsearch 查询语法

时间: 2023-08-19 21:10:54 浏览: 177

ElasticSearch查询语句

### ElasticSearch 查询语句详解 #### 一、概述 ElasticSearch 是一款基于 Lucene 的分布式搜索和分析引擎，适用于全文检索、结构化检索及分析等场景。它提供了丰富的 API 接口，允许用户通过简单的 RESTful 方式来管理数据，并进行复杂的查询操作。在 ElasticSearch 中，查询是其最核心的功能之一。查询可以分为两大类：**匹配查询**（如 match、match_phrase）和**过滤查询**（如 term、terms）。本文将详细介绍几种常见的查询方式及其应用场景。 #### 二、Match 查询 **Match 查询**是 ElasticSearch 中最基本的全文检索方式，它能够根据指定字段中的文本内容进行模糊匹配。例如： ```json GET /blog/blog/_search { "query": { "match": { "summary": "title1" } }, "sort": [ {"id": "asc"} ], "_source": ["summary", "content"] } ``` 在这个例子中，我们使用了 `match` 查询来查找 `summary` 字段包含 `"title1"` 的文档，并按照 `id` 进行升序排序。同时，只返回 `summary` 和 `content` 字段的内容。 #### 三、Match Phrase 查询 **Match Phrase 查询**与 Match 查询类似，但区别在于它要求查询词必须作为一个完整的短语出现在文档中，即查询词的位置顺序不能改变，也不能插入其他词。 ```json GET /blog/blog/_search { "query": { "match_phrase": { "content": "summary4term" } } } ``` 上述示例中，如果 `content` 字段中的文本不是完全包含 `"summary4term"` 而是如 `"summary4 term"` 或 `"summary term4"`，则不会被匹配到。 #### 四、Term 查询 **Term 查询**是一种精确匹配查询，它会查找字段值与查询值完全相同的文档。Term 查询不支持模糊匹配，因此执行效率较高。 ```json GET /blog/blog/_search { "query": { "term": { "content": "term" } } } ``` 此示例中，只有当 `content` 字段的值完全为 `"term"` 时，才会被匹配到。 #### 五、Terms 查询 **Terms 查询**允许一次指定多个值，只要文档中的字段值与其中一个匹配即可。 ```json GET /blog/blog/_search { "query": { "terms": { "content": ["summary4", "term"] } } } ``` 上述示例表示只要 `content` 字段的值为 `"summary4"` 或 `"term"` 的文档都会被匹配到。 #### 六、Bool 查询 **Bool 查询**允许构建更复杂的查询逻辑，通过 `must`、`must_not` 和 `should` 子句组合多个条件，同时还可以使用 `filter` 来过滤结果。 ```json GET /blog/blog/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "term": { "content": "summary4" } }, { "term": { "content": "term" } } ], "filter": { "range": { "id": { "gt": 3 } } } } } } ``` 该示例表示查询结果必须同时满足以下条件：`content` 字段包含 `"summary4"` 和 `"term"`，并且 `id` 大于 3。 #### 七、Highlighting 高亮显示 **Highlighting** 功能可以在搜索结果中高亮显示与查询相关的文本片段，有助于用户快速定位关键信息。 ```json GET /blog/blog/_search { "query": { "match": { "content": "summary4" } }, "highlight": { "pre_tags": [ "<em class=\"c_color\">" ], "post_tags": [ "</em>" ], "fields": { "content": {} } } } ``` 上述示例中，所有匹配到的 `"summary4"` 字符串将在返回的结果中用 `<em class="c_color">...</em>` 进行高亮标记。 #### 八、通配符查询 **通配符查询**允许使用通配符进行模糊匹配，例如： ```json GET /blog/blog/_search { "query": { "wildcard": { "content": { "value": "*term*" } } }, "sort": [ {"id": "asc"} ], "_source": ["summary", "content"] } ``` 该示例中，`content` 字段中只要包含 `"term"` 的任何字符串都会被匹配到。 #### 九、小结通过上述示例可以看出，ElasticSearch 提供了多种强大的查询方式来满足不同的需求。开发人员可以根据实际业务场景选择合适的查询类型，实现高效的数据检索。同时，合理利用各种查询组合（如 Bool 查询），可以进一步提高查询的灵活性和准确性。

回答: Elasticsearch 查询语法采用基于 RESTful 风格的接口封装成 JSON 格式的对象，称之为 Query DSL。查询语句可以分为全文查询、词项查询、复合查询、嵌套查询、位置查询和特殊查询等几种类型。其中，全文查询可以使用match查询来进行，如引用\[2\]所示的查询语句，它会匹配"title"字段中包含"elasticsearch"和"查询优化"的文档，并且使用"and"操作符表示两个词项都必须存在。而引用\[3\]中的查询语句使用"or"操作符表示两个词项中只要有一个存在即可匹配。这只是查询语法的一小部分，具体的查询语法还包括过滤器、排序、聚合等功能，可以根据具体需求进行灵活组合和调整。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Elasticsearch（es）查询语句语法详解](https://blog.csdn.net/cauchy8389/article/details/125646274)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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