ES基本查询语法

最新推荐文章于 2025-05-27 10:07:00 发布

Lilypy

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分类专栏： ES 文章标签：数据库 elasticsearch

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本文详细介绍了Elasticsearch中的各种查询与过滤技术，包括term、terms、range、exists、missing、bool、match_all、match、multi_match、match_phrase、constant_score等，以及它们在实际场景中的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.term主要用于精确匹配哪些值，比如数字，日期，布尔值或 not_analyzed 的字符串(未经分析的文本数据类型)：

{ “term”: { “age”: 26 }}

2.terms 跟 term 有点类似，但 terms 允许指定多个匹配条件。如果某个字段指定了多个值，那么文档需要一起去做匹配：

{
“terms”: {
“tag”: [ “search”, “full_text”, “nosql” ]
}
}

3.range过滤允许我们按照指定范围查找一批数据：

{
“range”: {
“age”: {
“gte”: 20,
“lt”: 30
}
}
}

4.exists 和 missing 过滤可以用于查找文档中是否包含指定字段或没有某个字段，类似于SQL语句中的IS_NULL条件.

{
“exists”: {
“field”: “title”
}
}

这两个过滤只是针对已经查出一批数据来，但是想区分出某个字段是否存在的时候使用。

5.bool 过滤可以用来合并多个过滤条件查询结果的布尔逻辑，它包含一下操作符：

must :: 多个查询条件的完全匹配,相当于 and。
must_not :: 多个查询条件的相反匹配，相当于 not。
should :: 至少有一个查询条件匹配, 相当于 or。should
子句（查询）应该出现在匹配的文档中。如果 bool查询位于查询上下文中并且具有mustor filter子句，则bool即使没有should查询匹配，文档也将匹配该查询。在这种情况下，这些条款仅用于影响分数。如果bool查询是过滤器上下文或者两者都不存在，must或者filter至少有一个should查询必须与文档相匹配才能与bool查询匹配。这种行为可以通过设置minimum_should_match参数来显式控制。
这些参数可以分别继承一个过滤条件或者一个过滤条件的数组：

{
“bool”: {
“must”: { “term”: { “folder”: “inbox” }},
“must_not”: { “term”: { “tag”: “spam” }},
“should”: [
{ “term”: { “starred”: true }},
{ “term”: { “unread”: true }}
]
}
}

6.match_all 查询可以查询到所有文档，是没有查询条件下的默认语句。

{
“match_all”: {}
}

此查询常用于合并过滤条件。比如说你需要检索所有的邮箱,所有的文档相关性都是相同的，所以得到的_score为1.

7.match查询是一个标准查询，不管你需要全文本查询还是精确查询基本上都要用到它。

如果你使用 match 查询一个全文本字段，它会在真正查询之前用分析器先分析match一下查询字符：

{
“match”: {
“tweet”: “About Search”
}
}

如果用match下指定了一个确切值，在遇到数字，日期，布尔值或者not_analyzed 的字符串时，它将为你搜索你给定的值：

{ “match”: { “age”: 26 }}
{ “match”: { “date”: “2014-09-01” }}
{ “match”: { “public”: true }}
{ “match”: { “tag”: “full_text” }}

提示：做精确匹配搜索时，你最好用过滤语句，因为过滤语句可以缓存数据。

match查询只能就指定某个确切字段某个确切的值进行搜索，而你要做的就是为它指定正确的字段名以避免语法错误。

8.multi_match查询允许你做match查询的基础上同时搜索多个字段，在多个字段中同时查一个：

{
“multi_match”: {
“query”: “full text search”,
“fields”: [ “title”, “body” ]
}
}

9.bool 查询与 bool 过滤相似，用于合并多个查询子句。不同的是，bool 过滤可以直接给出是否匹配成功，而bool 查询要计算每一个查询子句的 _score （相关性分值）。

must:: 查询指定文档一定要被包含。
must_not:: 查询指定文档一定不要被包含。
should:: 查询指定文档，有则可以为文档相关性加分。
以下查询将会找到 title 字段中包含 “how to make millions”，并且 “tag” 字段没有被标为 spam。如果有标识为 “starred” 或者发布日期为2014年之前，那么这些匹配的文档将比同类网站等级高：

{
“bool”: {
“must”: { “match”: { “title”: “how to make millions” }},
“must_not”: { “match”: { “tag”: “spam” }},
“should”: [
{ “match”: { “tag”: “starred” }},
{ “range”: { “date”: { “gte”: “2014-01-01” }}}
]
}
}

提示：如果bool 查询下没有must子句，那至少应该有一个should子句。但是如果有must子句，那么没有should子句也可以进行查询。

10.短语匹配(Phrase Matching),当你需要寻找邻近的几个单词时，你会使用match_phrase查询：

GET /my_index/my_type/_search
{
“query”: {
“match_phrase”: {
“title”: “quick brown fox”
}
}
}
和match查询类似，match_phrase查询首先解析查询字符串来产生一个词条列表。然后会搜索所有的词条，
但只保留含有了所有搜索词条的文档，并且词条的位置要邻接。一个针对短语quick fox的查询不会匹配
我们的任何文档，因为没有文档含有邻接在一起的quick和box词条。
match_phrase查询也可以写成类型为phrase的match查询：

“match”: {
“title”: {
“query”: “quick brown fox”,
“type”: “phrase”
}
}

11.constant_score：通常当查找一个精确值的时候，我们不希望对查询进行评分计算。只希望对文档进行包括或排除的计算，所以我们会使用 constant_score 查询以非评分模式来执行 term 查询并以一作为统一评分。

最终组合的结果是一个 constant_score 查询，它包含一个 term 查询：

GET /my_store/products/_search
{
“query” : {
“constant_score” : {

        "filter" : {
            "term" : { 
                "price" : 20
            }
        }
    }
}

}