DSL查询文档
elasticsearch的查询依然是基于JSON风格的DSL来实现的。
1查询所有
结果：
2全文检索（full text）查询
常见的全文检索查询包括：
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match查询：单字段查询
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multi_match查询：多字段查询，任意一个字段符合条件就算符合查询条件
match查询：
multi_match查询：
3精确查询：
精确查询一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。所以不会对搜索条件分词。常见的有：
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term：根据词条精确值查询
-
range：根据值的范围查询
range
范围查询，一般应用在对数值类型做范围过滤的时候。比如做价格范围过滤。
term
因为精确查询的字段搜是不分词的字段，因此查询的条件也必须是不分词的词条。查询时，用户输入的内容跟自动值完全匹配时才认为符合条件。如果用户输入的内容过多，反而搜索不到数据。
4地理查询：
geo_distance
附近查询，也叫做距离查询（geo_distance）：查询到指定中心点小于某个距离值的所有文档。
5复合查询：
复合（compound）查询：复合查询可以将其它简单查询组合起来，实现更复杂的搜索逻辑。常见的有两种：
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fuction score：算分函数查询，可以控制文档相关性算分，控制文档排名
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bool query：布尔查询，利用逻辑关系组合多个其它的查询，实现复杂搜索
算分函数查询
function score 查询中包含四部分内容：
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原始查询条件：query部分，基于这个条件搜索文档，并且基于BM25算法给文档打分，原始算分（query score)
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过滤条件：filter部分，符合该条件的文档才会重新算分
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算分函数：符合filter条件的文档要根据这个函数做运算，得到的函数算分（function score），有四种函数
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weight：函数结果是常量
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field_value_factor：以文档中的某个字段值作为函数结果
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random_score：以随机数作为函数结果
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script_score：自定义算分函数算法
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运算模式：算分函数的结果、原始查询的相关性算分，两者之间的运算方式，包括：
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multiply：相乘
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replace：用function score替换query score
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其它，例如：sum、avg、max、min
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function score的运行流程如下：
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1）根据原始条件查询搜索文档，并且计算相关性算分，称为原始算分（query score）
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2）根据过滤条件，过滤文档
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3）符合过滤条件的文档，基于算分函数运算，得到函数算分（function score）
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4）将原始算分（query score）和函数算分（function score）基于运算模式做运算，得到最终结果，作为相关性算分。
因此，其中的关键点是：
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过滤条件：决定哪些文档的算分被修改
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算分函数：决定函数算分的算法
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运算模式：决定最终算分结果、
示例：
布尔查询
布尔查询是一个或多个查询子句的组合，每一个子句就是一个子查询。子查询的组合方式有：
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must：必须匹配每个子查询，类似“与”
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should：选择性匹配子查询，类似“或”
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must_not：必须不匹配，不参与算分，类似“非”
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filter：必须匹配，不参与算分
需要注意的是，搜索时，参与打分的字段越多，查询的性能也越差。因此这种多条件查询时，建议这样做：
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搜索框的关键字搜索，是全文检索查询，使用must查询，参与算分
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其它过滤条件，采用filter查询。不参与算分
语法示例：
GET /hotel/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"term": {"city": "上海" }}],"should": [{"term": {"brand": "皇冠假日" }},{"term": {"brand": "华美达" }}],"must_not": [{ "range": { "price": { "lte": 500 } }}],"filter": [{ "range": {"score": { "gte": 45 } }}]}}
}
示例
