Elasticsearch 结构化查询详解

Elasticsearch 是一个强大的分布式搜索和分析引擎，广泛应用于日志分析、全文搜索和大数据处理等领域。在 Elasticsearch 中，结构化查询（Structured Query）是处理精确匹配、范围查询、前缀搜索等的基础工具。本文将详细介绍几种常用的结构化查询，包括 Term Query、Range Query、Exists Query 和 Prefix Query，并展示它们在实际场景中的使用方法。

一、Term Query：精确匹配

Term Query 是 Elasticsearch 中用于精确值匹配的查询方式。与全文搜索不同，Term Query 不会对搜索词进行分析（例如分词或大小写转换），而是直接与文档中的值进行比对。这使得它非常适合用于精确匹配的场景，比如过滤特定的标识符、状态值等。

使用场景

• 过滤特定用户 ID、订单号等标识符。
• 查找具有特定状态（如 status: "completed"）的文档。

示例

假设我们有一个包含用户信息的索引，想要查找 user_id 为 123 的用户：

{
   
   
  "query": {
   
   
    "term": {
   
   
      "user_id": 123
    }
  }
}

在这个查询中，Elasticsearch 会查找所有 user_id 为 123 的文档，并返回匹配的结果。

二、Range Query：范围查询

Range Query 用于查找位于指定范围内的值。它可以用于数字、日期等类型的字段，在时间序列数据查询和数值过滤场景中尤为常用。

使用场景

• 查找特定时间范围内的日志数据。
• 筛选价格在某个区间的商品。

示例

假设我们需要查找价格在 100 到 300 之间的商品，可以使用以下查询：

{
   
   
  "query":