elasticsearch 子查询

根据提供的引用内容，Elasticsearch支持多种查询方式，包括子查询。子查询可以通过bool查询实现，bool查询可以将多个查询组合在一起，包括must、must_not、should和filter。其中，must表示查询必须匹配，must_not表示查询必须不匹配，should表示查询可匹配可不匹配，filter表示查询必须匹配，但不会影响评分。以下是一个示例：

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "字段名称": "TEXT"
          }
        }
      ],
      "filter": [
        {
          "range": {
            "数值类型字段名称": {
              "gte": 10,
              "lte": 20
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

上述示例中，bool查询包含了一个must查询和一个filter查询。其中，must查询用于匹配文本字段，filter查询用于匹配数值类型字段。这样可以同时对多个字段进行查询，并且可以根据需要组合不同类型的查询条件。

相关问题

Elasticsearch实现mysql的子查询

在Elasticsearch中实现MySQL的子查询可以使用Nested类型或者Join类型来实现。具体实现步骤如下：

1. 使用Nested类型实现子查询

Nested类型是一种特殊的数据类型，它允许嵌套文档类型的结构。在Elasticsearch中，可以使用Nested类型来实现MySQL的子查询，具体步骤如下：

- 创建索引时，将需要嵌套的字段设置为Nested类型；
- 在查询时，使用Nested查询来查询嵌套的文档。

例如，如果我们要查询一个用户的所有订单信息，并且订单信息中包含了商品信息，可以将订单信息设置为Nested类型，然后使用Nested查询来查询订单信息。具体实现代码如下：

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "user_id": {
        "type": "integer"
      },
      "orders": {
        "type": "nested",
        "properties": {
          "order_id": {
            "type": "integer"
          },
          "order_date": {
            "type": "date"
          },
          "products": {
            "type": "nested",
            "properties": {
              "product_id": {
                "type": "integer"
              },
              "product_name": {
                "type": "text"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

POST /my_index/_doc
{
  "user_id": 1,
  "orders": [
    {
      "order_id": 1,
      "order_date": "2021-05-01",
      "products": [
        {
          "product_id": 1,
          "product_name": "product1"
        },
        {
          "product_id": 2,
          "product_name": "product2"
        }
      ]
    },
    {
      "order_id": 2,
      "order_date": "2021-05-02",
      "products": [
        {
          "product_id": 3,
          "product_name": "product3"
        },
        {
          "product_id": 4,
          "product_name": "product4"
        }
      ]
    }
  ]
}

POST /my_index/_search
{
  "query": {
    "nested": {
      "path": "orders",
      "query": {
        "bool": {
          "must": [
            {
              "match": {
                "orders.order_id": 1
              }
            },
            {
              "nested": {
                "path": "orders.products",
                "query": {
                  "match": {
                    "orders.products.product_name": "product1"
                  }
                }
              }
            }
          ]
        }
      }
    }
  }
}

2. 使用Join类型实现子查询

Join类型是一种特殊的数据类型，它允许在一个文档中引用另一个文档。在Elasticsearch中，可以使用Join类型来实现MySQL的子查询，具体步骤如下：

- 创建两个索引，分别存储父文档和子文档；
- 在父文档中创建Join字段，并使用Routing来关联子文档；
- 在查询时，使用HasChild查询来查询子文档。

例如，如果我们要查询一个用户的所有订单信息，并且订单信息中包含了商品信息，可以将订单信息存储在子文档中，然后使用Join类型来关联父文档和子文档，具体实现代码如下：

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "user_id": {
        "type": "integer"
      },
      "order_join": {
        "type": "join",
        "relations": {
          "user": "order"
        }
      }
    }
  }
}

PUT /my_index/_doc/1?routing=1
{
  "user_id": 1,
  "order_join": {
    "name": "user",
    "parent": null
  }
}

PUT /my_index/_doc/2?routing=1
{
  "order_id": 1,
  "order_date": "2021-05-01",
  "user_id": 1,
  "order_join": {
    "name": "order",
    "parent": "1"
  },
  "products": [
    {
      "product_id": 1,
      "product_name": "product1"
    },
    {
      "product_id": 2,
      "product_name": "product2"
    }
  ]
}

PUT /my_index/_doc/3?routing=1
{
  "order_id": 2,
  "order_date": "2021-05-02",
  "user_id": 1,
  "order_join": {
    "name": "order",
    "parent": "1"
  },
  "products": [
    {
      "product_id": 3,
      "product_name": "product3"
    },
    {
      "product_id": 4,
      "product_name": "product4"
    }
  ]
}

POST /my_index/_search
{
  "query": {
    "has_child": {
      "type": "order",
      "query": {
        "bool": {
          "must": [
            {
              "match": {
                "order_id": 1
              }
            },
            {
              "has_child": {
                "type": "product",
                "query": {
                  "match": {
                    "product_name": "product1"
                  }
                }
              }
            }
          ]
        }
      }
    }
  }
}

es实现mysql的子查询

在Elasticsearch中实现MySQL的子查询可以使用嵌套查询（Nested Queries）或子聚合（Sub Aggregations）两种方式。下面分别介绍：

1. 嵌套查询

嵌套查询是一种查询方式，可以在一个查询中嵌套另一个查询。在Elasticsearch中，可以使用bool查询将多个查询组合在一起，实现嵌套查询。以下是一个嵌套查询的示例：

POST /my_index/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "name": "John"
          }
        },
        {
          "nested": {
            "path": "orders",
            "query": {
              "bool": {
                "must": [
                  {
                    "match": {
                      "orders.product": "iPhone"
                    }
                  },
                  {
                    "range": {
                      "orders.price": {
                        "gte": 500,
                        "lte": 1000
                      }
                    }
                  }
                ]
              }
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

上述示例中，我们首先使用match查询查找name为John的文档，然后使用nested查询在orders字段中查找符合条件的文档。在nested查询的query中，我们使用bool查询将多个条件组合在一起，实现嵌套查询。

2. 子聚合

子聚合是一种聚合方式，可以在一个聚合中嵌套另一个聚合。在Elasticsearch中，可以使用aggs聚合将多个聚合组合在一起，实现子聚合。以下是一个子聚合的示例：

POST /my_index/_search
{
  "size": 0,
  "query": {
    "match": {
      "name": "John"
    }
  },
  "aggs": {
    "orders": {
      "nested": {
        "path": "orders"
      },
      "aggs": {
        "product": {
          "terms": {
            "field": "orders.product"
          },
          "aggs": {
            "price_range": {
              "range": {
                "field": "orders.price",
                "ranges": [
                  {
                    "from": 500,
                    "to": 1000
                  }
                ]
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

上述示例中，我们首先使用match查询查找name为John的文档，然后使用aggs聚合在orders字段中聚合符合条件的文档。在orders聚合中，我们使用nested聚合指定嵌套路径为orders，然后使用terms聚合按照product字段分组，在product聚合中，我们使用range聚合按照price字段分组，并只保留price在500到1000之间的文档。这样，我们就实现了类似于MySQL的子查询功能。