Elasticsearch7.x 基本查询

最新推荐文章于 2025-06-02 14:31:10 发布

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本文主要介绍了Elasticsearch的基本查询。先说明了基本查询语法及查询类型，还提到需安装ik分词器。接着详细阐述了简单查询、match_all查询、term查询和match查询等，包括关键词查询、多关键词查询、分页查询等操作，以及分词结果对查询的影响。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、Elasticsearch 基本查询

基本查询语法：

GET /索引名/_search
{
  "query": {
    "查询类型": {
      "查询属性": "查询条件值"
    }
  }
}

查询类型：match_all、term、match、match_phrase、multi_match、range、fuzzy、bool 等

二、测试数据

Elasticsearch 需安装ik分词器，测试数据文章末尾。

三、基本查询

3.1、简单查询

1、查询所有

#查询所有
GET /item/_search

2、简单查询

#简单查询
GET /item/_search?q=name:小米

3.2、match_all查询

match_all是查询全部

#查询所有
GET /item/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

3.3、term查询

1、关键词查询

term是关键词查询，term里面的name值不进行分词

"name": "小米" ：查询name属性包含"小米"的结果
"name": "小米手机" ：查询name属性包含"小米手机"的结果

#关键词查询
GET /item/_search
{
	"query": {
		"term": {
			"name": "小米"
		}
	}
}

2、多关键词查询

多关键词查询，term里面的name值只要满足其中一个

"name": ["小米","apple"]：查询name属性包含"小米"或者"apple"的结果

#多关键词查询
GET /item/_search
{
	"query": {
		"terms": {
			"name": ["小米","apple"]
		}
	}
}

备注：

"name" : " Apple iPhone 12",其中Apple为首字母大写，如果term为Apple，查询结果为空

我们查看分词结果，发现 “Apple iPhone 12”的分词为"apple"、"iphone"、"12"，所以用Apple 查不到分词结果为空。

3、查询结果包含版本号

"version": true：查询结果返回满足条件的记录时，包含版本号信息，每次修改该条记录，版本号会加1。

#查询结果包含版本号
GET /_search
{
  "version": true,
  "query": {
    "term": {
      "name": "小米"
    }
  }
}

4、分页查询

查询时，使用from和to进行分页查询，其中

"from": 分页起始位置
"size": 每页数据大小

#分页查询
GET /item/_search
{
  "query": {
    "term": {
        "category" : "手机"
    }
  },
  "from": 0,
  "size": 1
}

3.4、match查询

match查询是知道分词器存在的，先进行分词，再进行查询。

我们可以使用 GET _analyze 查看分词结果

"analyzer": 使用的分词器，ik 分词器有两种分词模式:ik_max_word 和 ik_smart 模式，这里使用的是ik_smart 模式
"text": 要进行分词的值

GET _analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": ["小米Redmi K30pro"]
}

1、关键字查询

先对match里面的name值进行分词，然后进行查询

"name": "小米手机" ：分词结果为 "小米"、 "手机"，查询name包含 "小米"和 "手机"的记录

#关键字分词查询
GET /item/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "小米手机"
    }
  }
}

关联查询

"小米Redmi K30pro"的分词结果为"小米"、"redmi"、"k30pro"，查询条件"operator": "and"，必须满足全部分词结果。

#关联查询
GET /item/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": {
        "query": "小米Redmi K30pro",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

查询条件"operator": "or"，只需要满足其中一个分词结果。

#关联查询
GET /item/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": {
        "query": "小米Redmi K30pro",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

#多字段查询

#多字段查询
GET /item/_search
{
	"query": {
	  "multi_match": {
	    "query": "小米",
	    "fields": [ "name", "brand" ]
		}
	}
}

#短语查询

#短语查询
GET /item/_search
{
	"query": {
	  "match_phrase": {
	    "name": "Apple iPhone"
		}
	}
}

#短语查询
GET /item/_search
{
	"query": {
	  "match_phrase": {
	    "name": "Apple iPhone"
		}
	}
}

结果过滤

#结果过滤
GET /item/_search
{
  "_source": ["name","price"],
  "query": {
    "match": {
      "name": "小米"
    }
  }
}

结果过滤

#结果过滤
GET /item/_search
{
  "_source": {
    "excludes": ["images", "price"]
  },
  "query": {
    "match": {
      "name": "小米"
    }
  }
}

模糊查询

#模糊查询
GET /item/_search
{
  "query": {
    "fuzzy": {
      "name": "Apples"
    }
  }
}

范围查询

#范围查询
GET /item/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price":{
        "gt": 6000,
        "lte": 7000
      }
    }
  }
}

#通配符

#通配符查询
GET /item/_search
{
  "_source": {
    "excludes": ["cate*","*s"]
  },
  "query": {
    "match": {
      "name": "小米"
    }
  }
}

#前缀匹配

#前缀匹配查询
GET /item/_search
{
  "query": {
    "match_phrase_prefix": {
      "name": "小"
    }
  }
}

#范围查询

#范围查询
GET /item/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price":{
        "from": 5000,
        "to": 6999
      }
    }
  }
}

#范围查询不包含边界

#范围查询不包含边界
GET /item/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price":{
        "from": 5000,
        "to": 6999,
        "include_lower":false,
        "include_upper":false
      }
    }
  }
}

#通配符查询

#通配符查询
GET /item/_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "category": "笔记本?"
    }
  }
}

#通配符查询
GET /item/_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "category": "笔记本电?"
    }
  }
}

#通配符查询
GET /item/_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "category": "笔记*"
    }
  }
}

must查询

#must查询
GET /item/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [{
        "match": {
          "brand": "苹果"
        }
      },
      {
        "range": {
          "price": {
            "gt": 5000,
            "lte": 9000
          }
        }
      }]
    }
  }
}

should查询

#must查询
GET /item/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [{
        "match": {
          "brand": "苹果"
        }
      },
      {
        "range": {
          "price": {
            "gt": 5000,
            "lte": 9000
          }
        }
      }]
    }
  }
}

must_not查询范围查询影响分数

#must_not查询
GET /item/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": [{
        "match": {
          "brand": "小米"
        }
      },
      {
        "range": {
          "price": {
            "gt": 5000,
            "lte": 9000
          }
        }
      }]
    }
  }
}

过滤查询

#过滤查询
GET /item/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [{
        "match": {
          "name": "苹果"
        }
      }],
      "filter": {
        "range": {
          "price": {
            "gt": 5000,
            "lte": 6000
          }
        }
      }
    }
  }
}

排序

#排序
GET /item/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "brand": "苹果"
    }
  },
  "sort": [
    {
      "id": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

PUT /item
{
  "mappings" : {
    "properties" : {
      "id" : {
        "type" : "long"
      },
      "name" : {
        "type" : "text",
        "analyzer" : "ik_smart"
      },
      "title" : {
        "type" : "text",
        "index": true, 
        "analyzer" : "ik_smart"
      },
      "price" : {
        "type" : "double"
      },
      "brand" : {
        "type" : "keyword"
      },
      
      "category" : {
        "type" : "keyword"
      },
      "images" : {
        "type" : "keyword",
        "index" : false
      }
    }
  },
  "settings" : {
    "index" : {
      "number_of_shards":3,
      "number_of_replicas":0
    }
  }
}

POST /item/_doc/1
{
	"id": 1,
	"name": "小米10至尊纪念版",
	"title": "小米10至尊纪念版 8G 256G 骁龙865",
	"brand": "小米",
	"category": "手机",
	"images": "https://img.jeespring.com/01.jpg",
	"price": 5699.00
}
POST /item/_doc/2
{
	"id": 2,
	"name": "Redmi K30 至尊纪念版",
	"title": "Redmi K30 至尊纪念版 天玑1000plus",
	"brand": "小米",
	"category": "手机",
	"images": "https://img.jeespring.com/02.jpg",
	"price": 2299.00
}

POST /item/_doc/3
{
	"id": 3,
	"name": " Apple iPhone 12",
	"title": "Apple iPhone 12 (A2404) 128GB 蓝色",
	"brand": "苹果",
	"category": "手机",
	"images": "https://img.jeespring.com/03.jpg",
	"price": 6999.00
}

POST /item/_doc/4
{
	"id": 4,
	"name": "荣耀智慧屏X1",
	"title": "荣耀智慧屏X1 65英寸2G+16G 4K超清",
	"brand": "华为",
	"category": "平板电视",
	"images": "https://img.jeespring.com/04.jpg",
	"price": 3699.00
}
POST /item/_doc/5
{
	"id": 5,
	"name": "联想ThinkBook 15p",
	"title": "联想ThinkBook 15p 十代i7 16G 512G",
	"brand": "联想",
	"category": "笔记本电脑",
	"images": "https://img.jeespring.com/05.jpg",
	"price": 7699.00
}
POST /item/_doc/6
{
	"id": 6,
	"name": "Apple MacBook Pro 16",
	"title": "Apple MacBook Pro 16 i7 16G 512G灰",
	"brand": "苹果",
	"category": "笔记本电脑",
	"images": "https://img.jeespring.com/06.jpg",
	"price": 16699.00
}