ElasticSearch Query DSL之term-level queries

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已于 2022-07-18 15:24:06 修改 · 511 阅读

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#elasticsearch #数据库

于 2021-10-03 16:17:30 首次发布

本文详细介绍了Elasticsearch中的term-level查询，包括termquery、termsquery、terms_setquery、rangequery、existsquery等，强调了它们在结构化数据查询中的应用和注意事项，如字段类型限制、查询原理和性能优化。示例代码和数据演示了各种查询的用法，帮助读者理解如何在实际场景中正确使用这些查询。

概述

注：

本篇博客的内容参考自 es 7.x版本的官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.x/term-level-queries.html

博客中的所有代码示例，都已经在7.1.1版本的es集群中验证通过

term-level查询，通常使用在结构化数据的查询中，是用于精确值查找的。

所谓的结构化数据，指的是比如数值（short、integer、long、float、double等8种类型）、日期（date）、keyword、boolean、ip等类型。

跟全文检索不一样的是，term-level查询不会对输入进行分词，相反的，它会直接将输入作为精确值，去做精确匹配查找。

term-level查询有如下几种类型：

term query

term query 查找 指定字段中包含了某个精确值的文档，类似于java中xxSet.contains(“xxx”)。
terms query

查找指定字段中包含查询词根集合中的任意一个精确值的文档。类似于java中的xxSet.contains(“xxx_1”) or xxSet.contains(“xxx_2”)。
terms_set query

查找与一个或多个指定词根相匹配的文档，而匹配的项的数量则可以由参数来指定。

range query

范围查询
类似于如下sql

select * from tb where price >= 10 and price < 20

exists query

返回在原始字段中至少有一个非空值的文档
类似于如下sql

select * from tb where dept_id is null
或者
select * from tb where dept_id is not null

prefix query

前缀查询
类似于如下sql

select * from tb where name like '苏%'

wildcard query

通配符查询
fuzzy query

模糊查询
regexp query

正则表达式查询
type query

指定类型查询
ids query

ids数组查询。

通俗易懂的说，上面的11中查询类型，也就是接下来要详细讲解的东西，对比到sql上，其实就是教大家在查询的时候如何去写where条件的，而且是：在面对各种数据类型的字段、或者是特定某类查询的时候，该如何正确的书写where条件。并且，本篇博客所讲的，还是where条件的最小单元——也就说，举个例子，当我们讲解到term query的时候，我们只会讲到如何去查询dept = “IT”，而不会讲到复合查询如dept = “IT” or dept = “BIGDATA”。

样例数据

在开始之前，为了后面的测试方便，这里我统一设置了一个名为idx-susu-test-term-query的索引，使用手动设置mappings的方式，尽可能多的插入了不同类型的字段，并且也插入了尽可能多情形的数据。

# 1.为了防止index已存在，先删除一下
DELETE idx-susu-test-term-query


# 2.手动设置index的mapping
PUT idx-susu-test-term-query/
{
   
   
  "mappings": {
   
   
    "properties": {
   
   
      "id": {
   
   
        "type": "long"
      },
      "birth": {
   
   
        "type": "date",
        "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
      },
      "salary": {
   
   
        "type": "float"
      },
      "detp": {
   
   
        "type": "keyword"
      },
      "skill": {
   
   
        "type": "keyword"
      },
      "skill_count": {
   
   
        "type": "short"
      },
      "skill_required_matches": {
   
   
        "type": "integer"
      },
      "addr": {
   
   
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      },
      "isBoss": {
   
   
        "type": "boolean"
      }
    }
  }
}


# 3.批量插入数据，同时刷新index
POST idx-susu-test-term-query/_bulk?refresh=true
{
   
    "index": {
   
    "_id": "1"              }}
{
   
    "id": 1, "birth": "1980-01-01 00:00:00", "salary": 40000, "dept": "BIGDATA", "skill": ["HADOOP", "JAVA", "PYTHON"],  "skill_count": 3, "skill_required_matches": 2, "addr": "北京昌平区", "isBoss": false}
{
   
    "index": {
   
    "_id": "2"              }}
{
   
    "id": 2, "birth": "1985-02-01 10:20:00", "salary": 35000, "dept": "BIGDATA", "skill": ["JAVA", "PYTHON"],            "skill_count": 2, "skill_required_matches": 2, "addr": "北京海淀区", "isBoss": false}
{
   
    "index": {
   
    "_id": "3"              }}
{
   
    "id": 3, "birth": "1989-11-01 05:00:10", "salary": 50000, "dept": "SALE",    "skill": ["PPT", "EXCEL"],              "skill_count": 2, "skill_required_matches": 1,  "addr": "北京朝阳区", "isBoss": false}
{
   
    "index": {
   
    "_id": "4"              }}
{
   
    "id": 4, "birth": "1990-01-01 11:11:11", "salary": 40000, "dept": "IT",       "skill": ["HADOOP", "PHP", "C++"],     "skill_count": 3, "skill_required_matches": 3,  "addr": "北京昌平区", "isBoss": false}
{
   
    "index": {
   
    "_id": "5"              }}
{
   
    "id": 5, "birth": "1991-06-01 12:12:12", "salary": 30000, "dept": "IT",       "skill": ["HADOOP", "JAVA", "C++"],    "skill_count": 3, "skill_required_matches": 4,  "addr": "北京昌平区", "isBoss": false}
{
   
    "index": {
   
    "_id": "6"              }}
{
   
    "id": 6, "birth": "2001-03-01 13:13:13", "salary": 40000, "dept": "IT",       "skill": null,                         "skill_count": 0, "skill_required_matches": 0,  "addr": "北京昌平区", "isBoss": false}
{
   
    "index": {
   
    "_id": "7"              }}
{
   
    "id": 7, "birth": "1995-09-01 16:16:16", "salary": 20000, "dept": "UI",       "skill": [null, "EXCEL"],