ElasticSearch DSL语法

最新推荐文章于 2025-06-06 14:16:57 发布
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分类专栏： ElasticSearch 文章标签： elasticsearch 大数据
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_43663493/article/details/136440531
本文详细介绍了Elasticsearch中的批量数据获取与操作方法，包括_mget和_bulkAPI，以及高级查询技巧如DSL语言、查询条件、映射类型和版本控制。重点讨论了文本和keyword类型的使用区别以及乐观并发控制策略。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、文档批量操作

1.批量获取文档数据

批量获取文档数据是通过_mget的API来实现的

img

(1)在URL中不指定index和type

  • 请求方式：GET

  • 请求地址：_mget

  • 功能说明 ： 可以通过ID批量获取不同index和type的数据

  • 请求参数：

  • docs : 文档数组参数

  • _index : 指定index

  • _type : 指定type（7.x的版本不推荐使用）

  • _id : 指定id

  • _source : 指定要查询的字段

img

(2)在URL中指定index

  • 请求方式：GET

  • 请求地址：/{ {indexName}}/_mget

  • 功能说明 ： 可以通过ID批量获取不同index和type的数据

  • 请求参数：

  • docs : 文档数组参数

  • _index : 指定index

  • _type : 指定type（7.x的版本不推荐使用）

  • _id : 指定id

  • _source : 指定要查询的字段

img

(3)在URL中指定index和type

  • 请求方式：GET

  • 请求地址：/{ {indexName}}/{ {typeName}}/_mget

  • 功能说明 ： 可以通过ID批量获取不同index和type的数据

  • 请求参数：

  • docs : 文档数组参数

  • _index : 指定index

  • _type : 指定type

  • _id : 指定id

  • _source : 指定要查询的字段

img

2.批量操作文档数据

批量对文档进行写操作是通过_bulk的API来实现的

  • 请求方式：POST

  • 请求地址：_bulk

  • 请求参数：通过_bulk操作文档，一般至少有两行参数(或偶数行参数)

  • 第一行参数为指定操作的类型及操作的对象(index,type和id)

  • 第二行参数才是操作的数据

{“actionName”:{“_index”:“indexName”, “_type”:“typeName”,“_id”:“id”}}

{“field1”:“value1”, “field2”:“value2”}

  • actionName：表示操作类型，主要有create,index,delete和update

(1)批量创建文档create

img

(2)普通创建或全量替换index

img

  • 如果原文档不存在，则是创建
  • 如果原文档存在，则是替换(全量修改原文档)

(3)批量删除delete

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ElasticSearch - DSL查询文档语法，以及深度分页问题、解决方案
CYK_byte的博客
09-26 3356
你在淘宝里买东西的时候，要通过一些信息进行筛选，比如 销量、信誉、价格升序... 这些词一般都是固定一个按钮，点击就会帮你做筛选.
ElasticSearch的DSL查询语法解析
m0_60769905的博客
01-02 1791
Elasticsearch提供了基于ISON的DSL (Domain Specific Lanquage)来定义查询。例如： match_query、multi_match_query。例如：geo_distance、geo_bounding_box。例如：bool、function_score。例如：ids、range、term。例如：match all。
Elasticsearch之DSL查询语法
博客
08-26 2293
在上一篇文章中，我们通过RestClient的Bulk操作导入了大量的hotel数据到elasticsearch，实现了elasticsearch的数据存储功能。但elasticsearch最擅长的还是搜索和数据分析。本篇文章会通过使用DSL来介绍elasticsearch的搜索功能。match和mulit_match的区别是什么？match：根据一个字段查询根据多个字段查询，建议精确查询常见的有哪些？term查询：根据词条精确匹配，一般搜索keyword类型、数值类型、布尔类型、日期类型字段。
elasticsearch篇：DSL查询语法
viperd的博客
03-12 3394
match和multi_match的区别是什么？match：根据一个字段查询multi_match：根据多个字段查询，参与查询字段越多，查询性能越差精确查询常见的有哪些？
（十四）深度解析领域特定语言（DSL）第二章——外部DSL语法分析器简介
最新发布
weixin_46217641的博客
06-06 3623
语法分析是编译过程的第二步，负责验证代码是否符合语法规则。语法分析器接收词法单元序列作为输入，构建语法分析树（Parse Tree）或抽象语法树（AST）。文法（如BNF和CFG）是语法分析的依据，通过产生式描述语言结构。语法分析树展示推导过程，而AST更精简，仅保留语义信息。分析算法分为自顶向下（如递归下降）和自底向上（如LR分析），前者直观但需消除左递归，后者高效但实现复杂。符号表用于存储和共享数据，解决历史数据不可见的问题。后续阶段将利用AST进行语义分析和代码生成。
【ElasticSearch】DSL查询语法
llg___的博客
07-06 3996
注意这里的字段只有一个，但实际场景如：输入虹桥，预期返回business、name、brand等字段包含虹桥的数据，如此就得用上一节的。当然可以人为控制文档相关性算分，从而控制文档排名（fuction score：算分函数查询），例如百度竞价，谁出价高谁就在搜索第一位。对于不参与算分的查询，就放到must_not或者filter，减少不必要的算分，以提高查询性能。二者结果一样，但从性能考虑，推荐match+copy_to，因为参与搜索的字段越多，性能越低。
elasticsearch基础语法(DSL)
zhangCheng的博客
09-28 1414
一、curd基本操作(原生api) 1、查询出所有索引 类似于sql的查询节点信息 GET _cat/indices 2、创建索引,指定mapping(映射关系) 类似于sql的创建表,指定表字段的各种属性 PUT bank { "mappings": { "properties": { "id":{"type": "integer"}, "en_name":{"type": "keyword"}, "zn_name":{"type": "text"},
Elasticsearch DSL 语法详解
C'mon的博客
08-22 1884
Elasticsearch DSL 是一种功能强大且灵活的查询语言，通过JSON格式来表达查询逻辑。它支持各种复杂的查询类型、聚合分析、排序和分页等功能。掌握Elasticsearch DSL 的语法对于高效地使用Elasticsearch进行数据检索和分析至关重要。通过本文介绍的查询示例，您可以开始尝试构建自己的查询，并逐步深入学习Elasticsearch的各种高级功能。
elastic search query dsl查询语法总结
u013905744的专栏
11-06 2814
elastic search query DSL 关键字很多，什么场景对应选择合适的DSL并不容易。 官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl.html 核心概念 概念1 查询语句其可以分为两种类型： 子查询语句 Leaf query clauses 子查询子句在特定字段中查找特定值，例如match，term或range查询。 复合查询语句 Compound query clauses 复合查
ElasticSearch - DSL查询语法
汤键的博客
01-28 1250
ElasticSearch - DSL查询语法
Elasticsearch之DSL:常用语法与用法
智者千虑，必有一失；愚者千虑，必有一得。
03-15 4105
一、DSL 简单用法 二、query 和 filter 差异 三、多搜索条件组合查询（最常用）
ElasticSearch实战系列二: ElasticSearch的DSL语句使用教程---图文详解
虚无境的博客
09-22 2760
前言 在上一篇中介绍了ElasticSearch集群和kinaba的安装教程，本篇文章就来讲解下 ElasticSearch的DSL语句使用。 ElasticSearch DSL 介绍 Elasticsearch提供了基于JSON的完整查询DSL（特定于域的语言）来定义查询。将查询DSL视为查询的AST（抽象语法树），它由两种子句组成： 叶子查询子句: 叶查询子句中寻找一个特定的值在某一特定...
Elasticsearch---(4)Elasticsearch DSL常用语法
Mr.Cao
05-13 1651
3、 Elasticsearch DSL常用语法 数据准备 # 创建索引，设置分片副本，配置映射 PUT /demo { "settings":{ "number_of_replicas": 1, "number_of_shards": 3 }, "mappings":{ "user":{ "properties":{ "name":{"type":"text"}, "age":{"type":"integer"},
Docker(四)：Dockerfile
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1）FROM（指定基础image） 构建指令，必须指定且需要在Dockerfile其他指令的前面。后续的指令都依赖于该指令指定 的image。FROM指令指定的基础image可以是官方远程仓库中的，也可以位于本地仓库。 FROM命令告诉docker我们构建的镜像是以哪个(发行版)镜像为基础的。第一条指令必须是 FROM指令。并且，如果在同一个Dockerfile中创建多个镜像时，可以使用多个 FROM 指 令。该指令有两种格式： FROM 指定基础image为该image的最后修改的版本。或者： FROM
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DSL特点 Domain Specific Language 特定领域语言 基于JSON格式的数据查询 查询更灵活，有利于复杂查询 # 查询 POST /索引/_doc/_search { "query": { "match": { "desc": "Elasticsearch"//查询条件 Desc字段中带有Elasticsearch的会查询出来 } } } # 判断某个字段是否存在 { "query": {
2.ELK之Elasticsearch常用DSL语句(kibana语句)
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Filter DSL term 过滤 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 }} { “term”: { “date”: “2014-09-01” }} { “term”: { “public”: true }} { “term”: { “tag”: “full_text” }} 完整的例子， hostname 字段完全匹配成 xxx 的数据： { "query"
Elasticsearch搜索数据DSL语法（一）
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08-04 1269
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分
DSL基础语法
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06-23 4746
ELK Stack Elasticsearch（存储+检索+分析），简称ES Logstash（日志收集） Kibana（可视化） 以上软件的安装请看上几篇博客 1、向es中插入数据 使用head插件向ES中新增一条数据并进行数据浏览 2、ES数据模型 Index：索引，由多个Document组成 Type：索引类型，6.x中仅支持一个，以后将逐渐被移除 Document：文档，由多个Field组成 Field：字段，包括字段名与字段值 3、ES与关系型数据库的对比 es中的索引相当于数据库 类型相当于
elasticsearch dsl语法
06-28
### 回答1： Elasticsearch DSL语法是一种用于构建Elasticsearch查询的Python库。它提供了一种简单而强大的方式来构建复杂的查询和聚合操作。DSL语法使用Python的面向对象语法来构建查询，使得代码易于阅读和维护。它支持各种查询类型，包括全文搜索、范围查询、过滤器、聚合等。DSL语法还提供了一些方便的方法来处理查询结果，如分页、排序、高亮等。总之，Elasticsearch DSL语法是一个非常有用的工具，可以帮助开发人员更轻松地构建和执行Elasticsearch查询。 ### 回答2： Elasticsearch DSL是一个基于Python的模块，它允许用户以更加方便的方式与Elasticsearch交互。DSL提供了一种更加简洁和可读的语法，减少了编写Elasticsearch查询的复杂性。DSL的语法旨在尽可能地呈现Elasticsearch查询的结构。 DSL的主要语法包括以下几个方面： 1.索引：在DSL中，用户需要指定要查询的索引。例如，要查询名为“movies”的索引，用户应该使用以下语法：Index（'movies'）。 2.查询：设置检索的查询条件。在DSL中，用户可以使用各种查询类型来设置这些条件，例如term，match，range等。例如，要查询字段“title”等于“The Godfather”的文档，用户可以使用以下代码： from elasticsearch_dsl import Search from elasticsearch_dsl.query import Term s = Search().filter(Term(title='The Godfather')) 3.聚合：查询结果的聚合是DSL可以处理的另一个重要方面。用户可以使用各种聚合类型来获得有关查询结果的统计信息，例如总数，平均值，最大值等。例如，要统计字段“rating”的平均值，用户可以使用以下代码： from elasticsearch_dsl import Search from elasticsearch_dsl.aggs import Avg s = Search().agg(Avg('avg_rating', field='rating')) 4.排序：DSL中的排序允许用户根据指定的字段对查询结果进行排序。用户可以使用“sort”方法来设置排序规则，如以下代码所示： from elasticsearch_dsl import Search s = Search().sort('rating') 总之，Elasticsearch DSL的语法提供了更强大的、更方便的方式与Elasticsearch进行交互。无论是搜索、聚合还是排序，DSL都可以帮助用户更加简单地构建复杂的查询。 ### 回答3： Elasticsearch DSL（Domain-Specific Language）是 Elasticsearch Python 客户端库实现的一种流畅的Python语法查询语句。Elasticsearch DSL 使Python开发人员能够以简单、易读的方式与 Elasticsearch 进行交互，更加方便地构建复杂的查询语句和聚合操作。下面我将从 dsl 查询语句的特点、基本语法和示例等方面进行详细说明。 Elasticsearch DSL查询语句的特点： 1.以Python方式编写查询语法，更加清晰易读； 2.类似于SQL语句的查询结构，更容易学习和使用； 3.高效的性能和精确的结果，提高了开发效率和用户体验； 4.可以轻松地与Python中的其他库进行集成，增加了开发的灵活性和可扩展性。 Elasticsearch DSL查询语句的基本语法： 1.创建一个查询： from elasticsearch_dsl import Search client = Elasticsearch() # 创建 Elasticsearch 客户端对象 search = Search(using=client) 2.匹配所有文档： search = Search(using=client, index="index_name").query("match_all") 3.匹配查询： search = Search(using=client, index="index_name").query("match", field="value") 4.范围查询： search = Search(using=client, index="index_name").query("range", field={"gte": 10, "lte":20}) 5.多个条件查询： search = Search(using=client, index="index_name").query("bool", must=[Q("match", title="python"), Q("match", content="elasticsearch")]) 6.结果排序和分页查询： search = Search(using=client, index="index_name").query("match", title="python").sort("-date").[0:10] Elasticsearch DSL查询语句示例： 1.查询内容为"python"的文章列表，并按发布时间倒序排序进行分页： s = Search().query("match", title="python").sort("-date").[0:10] response = s.execute() for hit in response: print(hit.title) 2.将通配符查询添加到筛选器列表中： search = Search().filter("wildcard", title="p*").query("match", body="python") response = search.execute() print("Total hits: ", response.hits.total.value) 3.使用子查询搜索不同版本的一个索引： s = Search(index="my-index").query( "bool", must_not=[Q("match", title="python")], should=[Q("match", title="java"), Q("match", title="ruby")] )执行 response = s.execute() print(response.hits.total.value) 总结：Elasticsearch DSL提供了Python化的语法来方便用户进行 Elasticsearch 操作。通过简单的语句即可实现复杂的查询，提高了开发效率和用户体验，开发人员可以很快学会并使用 Elasticsearch DSL。
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