Elasticsearch（Es搜索（简单使用、全文查询、复合查询）、地理位置查询、特殊查询、聚合操作、桶聚合、管道聚合)_es search

Elasticsearch（三）——Es搜索（简单使用、全文查询、复合查询）、地理位置查询、特殊查询、聚合操作、桶聚合、管道聚合

一、Es搜索

这里的 Es 数据博主自己上网找的，为了练习 Es 搜索。

1、Elasticsearch 搜索入门

搜索分为两个过程：

1. 当向索引中保存文档时，默认情况下，es 会保存两份内容，一份是 _source 中的数据，另一份则是通过分词、排序等一系列过程生成的倒排索引文件，倒排索引中保存了词项和文档之间的对应关系。
2. 搜索时，当 es 接收到用户的搜索请求之后，就会去倒排索引中查询，通过的倒排索引中维护的倒排记录表找到关键词对应的文档集合，然后对文档进行评分、排序、高亮等处理，处理完成后返回文档。

2、简单搜索

a、match_all——查询所有

简写：

结果：

因为没有设置查询条件，所有最大的得分是 1.0。

这里并没有把所有的数据都展示出来，因为默认是有分页功能的。

b、词项查询

即 term 查询，就是根据词去查询，查询指定字段中包含给定单词的文档，term 查询不被解析，只有搜索的词和文档中的词精确匹配，才会返回文档。应用场景如：人名、地名等等。

查询包含化学的：

结果：

这里是按照查询出来的分数从高到低排序。最上面是得分最高的，也就是匹配度最高的。

c、分页

默认返回前 10 条数据，es 中也可以像关系型数据库一样，给一个分页参数：

from：从第几条开始。
size：多少条数据。

d、过滤返回字段

如果返回的字段比较多，又不需要这么多字段，此时可以指定返回的字段：
这里指定返回 name 字段：

效果：

e、最小评分

有的文档得分特别低，说明这个文档和我们查询的关键字相关度很低。我们可以设置一个最低分，只有得分超过最低分的文档才会被返回。

最低分要高于 1.78 ：

结果：

f、高亮

查询关键字高亮：

3、Es 全文查询

a、match query

match query 会对查询语句进行分词，分词后，如果查询语句中的任何一个词项被匹配，则文档就会被索引到。

前面都是输入词进行查询，这里可以输入一句话来查询了：

效果：

这里是传一句话进去，只要能有一个词能匹配，这条记录就算是相关记录会返回来。

如果想要两个词都包含，那么可以使用 operator 的 and （默认是 or）：

b、match_phrase query

match_phrase query 也会对查询的关键字进行分词，但是它分词后有两个特点：

• 分词后的词项顺序必须和文档中词项的顺序一致
• 所有的词都必须出现在文档中

示例如下：

结果：

结果是什么都没有搜到。

因为这两个词分词之后是挨着的。但现在想要查询十一五和计算机这两个词不要挨在一起，中间可以隔着其他东西。所以这里可以通过 slop 配置中间可以隔多少字符：

效果：

query 是查询的关键字，会被分词器进行分解，分解之后去倒排索引中进行匹配。

slop 是指关键字之间的最小距离，但是注意不是关键之间间隔的字数。文档中的字段被分词器解析之后，解析出来的词项都包含一个 position 字段表示词项的位置，查询短语分词之后 的 position 之间的间隔要满足 slop 的要求。

c、match_phrase_prefix query（效率低，了解即可）

这个类似于 match_phrase query，只不过这里多了一个通配符，match_phrase_prefix 支持最后一个词项的前缀匹配，但是由于这种匹配方式效率较低，因此大家作为了解即可。

这个查询过程，会自动进行单词匹配，会自动查找以计开始的单词，默认是 50 个，可以自己控制：

match_phrase_prefix 是针对分片级别的查询，假设 max_expansions 为 1，可能返回多个文档，但是只有一个词，这是我们预期的结果。有的时候实际返回结果和我们预期结果并不一致，原因在于这个查询是分片级别的，不同的分片确实只返回了一个词，但是结果可能来自不同的分片，所以最终会看到多个词。

d、multi_match query

match 查询的升级版，可以指定多个查询域（意思就是查询多个字段）：

效果：

这种查询方式还可以指定字段的权重：

意思就是更在意 name 中是否有 java ；加到其他字段也就是更在意哪些字段有 java。

结果：

e、query_string query

query_string 是一种紧密结合 Lucene 的查询方式，在一个查询语句中可以用到 Lucene 的一些查询语法：

f、simple_query_string

这个是 query_string 的升级，可以直接使用 +、|、- 代替 AND、OR、NOT 等。

g、term query

词项查询。词项查询不会分析查询字符，直接拿查询字符去倒排索引中比对。

h、terms query

词项查询，但是可以给多个关键词。

i、range query

范围查询，可以按照日期范围、数字范围等查询。

range query 中的参数主要有四个：

• gt
• lt
• gte
• lte

查询价格大于等于 10，小于等于 20 的书：

效果：

因为都在价格范围内，没有说谁分高分低。

根据价格排序：

效果：

j、exists query

exists query 会返回指定字段中至少有一个非空值的文档：

注意，空字符串也是有值。null 是空值。

k、prefix query

前缀查询，效率略低，除非必要，一般不太建议使用。

给定关键词的前缀去查询：

l、wildcard query

wildcard query 即通配符查询。支持单字符和多字符通配符：

• ？ 表示一个任意字符。
• * 表示零个或者多个字符。