ElasticSearch：查询操作合集

先看下我的数据：
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1、查询所有文档：

GET /cartest/_search

或者

GET /cartest/_search
{"query": {"match_all": {}}
}

2、匹配查询：

match匹配类型查询，会把查询条件进行分词，然后进行查询，多个词条之间是or的关系

GET /cartest/_search
{"query": {"match": {"name": "风云"}}
}

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3、字段匹配查询：

multi_match 与match类似，不同的是它可以在多个字段中查询。

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4、关键字精准查询：

这个term查询不对查询条件进行分词，
要是text文本类型就会出错，keyword可以进行此类查询

这里我们查 name：风云就什么都没查到
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向 cartest 中再加一个keyword类型的class字段

PUT /cartest/_mapping
{"properties": {"class":{"type": "keyword","index": true}} 
}

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添加一条数据

POST /cartest/_doc
{"name": "wang","page": "cn","say": "欢迎","time": "2020-12-11","class": "box"
}

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我们再次查询：

GET /cartest/_search
{"query": {"term": {"class": {"value": "box"}}}
}

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5、多关键字查询：

terms 查询和term 查询一样，但它允许你指定多值进行匹配。
如果这个字段包含了指定值中的任何一个值，那么这个文档满足条件，类似于 mysql 的 in
当然，一定要记得查询的字段为关键字keyword类型，不然查不到内容

GET /cartest/_search
{"query": {"terms": {"class": ["box", "box-1"]}}
}

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6、组合查询：

bool把各种其它查询通过must（必须）、must_not（必须不）、should（应该）的方式进行组合

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7、范围查询：

操作符	说明
gt	大于>
gte	大于等于>=
lt	小于<
lte	小于等于<=

查询 num 100 - 150之间的数据

GET /cartest/_search
{"query": {"range": {"num": {"gte": 100,"lte": 150}}}
}

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查询 04 - 06号之间的数据

8、分页查询+排序：

也可设置多字段排序，主次为代码顺序

GET /cartest/_search
{"query": {"match_all": {}},"sort": [{"num": {"order": "desc"}}],"from": 0,"size": 3
}

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当然也可以按时间排序

9、查询需要的字段

GET /cartest/_search
{"_source": ["name", "time", "num"],"query": {"match_all": {}},"sort": [{"time": {"order": "desc"}}],"from": 0,"size": 3
}

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10、过滤查询：

includes：来指定想要显示的字段
excludes：来指定不想要显示的字段

只显示 name time 字段
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不显示 name time 字段

11、聚合查询：

聚合允许使用者对 es 文档进行统计分析，类似与关系型数据库中的 group by，当然还有很
多其他的聚合，例如取最大值、平均值等等。

获取 num 最大值，size是 hits中数值的数量

GET /cartest/_search
{"aggs": {"max_age": {"max": {"field": "num"}}},"size": 0
}

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平均值：

12、正则查询

GET /cartest/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"regexp": {"name": ".*云.*"}}]}}
}

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13、多层数据查询

GET /testes/_search
{"query": {"match": {"fun.active": "进行中"}}
}

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14、nested：嵌套数据类型，可以看成是一个特殊的对象类型，可以让对象数组独立检索
一个例子说明nested类型的作用
（1）Nested：嵌套对象是object数据类型的专用版本，能够对对象数组进行彼此独立地索引和查询。

（2）对象数组默认组织形式

内部对象字段数组的实际存储机制与我们想的不一样。Lucene没有内部对象的概念，因为ElasticSearch将对象层次结构扁平化为一个字段名和字段值的列表。例如下面文档。

PUT user/_doc/1
{"group" : "man","userName" : [ {"first" : "张","last" :  "三"},{"first" : "李","last" :  "四"}]
}

这里想要查询first为“张”，last为“四”的数据，按照我们的理解应该没有这种数据。按如下语句查询。

GET /user/_search
{"query":{"bool":{"must":[{"match":{"userName.first":"张"}},{"match":{"userName.last":"四"}}]}}
}

查询结果如下：居然查询到了。这显然不符合我们的预期。
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这个原因就是前面所说的lucene没有内部对象的概念，所谓的内部对象实际是被扁平化为一个简单的字段名称和值列表。文档内部存储是这个样子的：

{"group" :        "human","sex" :          "man","userName.first" : [ "张", "李" ],"userName.last" :  [ "三", "四" ]
}

显然 userName.first 和 userName.last 字段平面化为多值字段，之前的关联性丢失，查询就不会得到预期的结果。

那么要如何实现自己想要的语义呢？ —— 显然就是本文想要说的nested了。

// 第一步先声明类型
PUT order
{"mappings": {"properties": {"goods_list": {"type": "nested","properties": {"name": {"type": "text"}}}}}
}
// 第二步 添加数据
PUT /order/_doc/1
{"total_price": 126,"goods_list": [{"name": "xiaomi","price": 30},{"name": "guang","price": 19},{"name": "liang","price": 20}]
}
// 查询
GET order/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"nested": {"path": "goods_list","query": {"bool": {"must": [{"match": {"goods_list.name": "guang"}},{"match": {"goods_list.price": 20}}]}}}}]}}
}

这时是查不出来的，符合预期
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这样就可以查询到了