ElasticSearch学习笔记 | Match_ALL进阶检索

朴灿烈づ我的快乐病毒、 2023-01-16 09:46 80阅读 0赞

一、导入测试数据  
ElasticSearch官方为我们准备了一部分测试数据供调试使用，我们可以在安装完成Kinaba后进行数据导入处理

1. 获取数据  
打开 https://github.com/elastic/elasticsearch/blob/master/docs/src/test/resources/accounts.json

复制全部数据（点击 Raw 按钮，新页面 Ctrl + A）

2. 执行批量添加  
打开 Kibana ：xxxx:5601/app/dev\_tools\#/console，第一行输入下面第一行，第二行开始粘贴测试数据，点击 ▶️ 运行

POST /bank/account/\_bulk  
\{"index":\{"\_id":"1"\}\}  
\{"account\_number":1,"balance":39225,"f....(测试数据)  
二、ES支持两种基本方式检索  
一个是通过使用 REST request URI发送搜索参数(uri+检索参数)

另一个是通过使用 REST request body来发送它们(uri请求体)

例子1：

GET bank/\_search?q=\*&sort=account\_number:asc  
返回结果：

结果并不会返回所有数据而是返回10条数据，类似于分页

\{  
  "took" : 43,  
  "timed\_out" : false,  
  "\_shards" : \{  
    "total" : 1,  
    "successful" : 1,  
    "skipped" : 0,  
    "failed" : 0  
  \},  
  "hits" : \{  
    "total" : \{  
      "value" : 1000,  
      "relation" : "eq"  
    \},  
    "max\_score" : null,  
    "hits" : \[  
      \{  
        "\_index" : "bank",  
        "\_type" : "account",  
        "\_id" : "0",  
        "\_score" : null,  
        "\_source" : \{  
          "account\_number" : 0,  
          "balance" : 16623,  
          "firstname" : "Bradshaw",  
          "lastname" : "Mckenzie",  
          "age" : 29,  
          "gender" : "F",  
          "address" : "244 Columbus Place",  
          "employer" : "Euron",  
          "email" : "bradshawmckenzie@euron.com",  
          "city" : "Hobucken",  
          "state" : "CO"  
        \},  
        "sort" : \[  
          0  
        \]  
      \},  
...  
例子2：

先按照account\_number进行降序，如果相同按照balance进行降序

GET bank/\_search  
\{  
  "query": \{"match\_all": \{\}\},  
  "sort": \[  
    \{  
      "account\_number": "desc"  
    \},  
    \{  
      "balance": "desc"  
    \}  
  \]  
\}  
返回结果：

\{  
  "took" : 12,  
  "timed\_out" : false,  
  "\_shards" : \{  
    "total" : 1,  
    "successful" : 1,  
    "skipped" : 0,  
    "failed" : 0  
  \},  
  "hits" : \{  
    "total" : \{  
      "value" : 1000,  
      "relation" : "eq"  
    \},  
    "max\_score" : null,  
    "hits" : \[  
      \{  
        "\_index" : "bank",  
        "\_type" : "account",  
        "\_id" : "999",  
        "\_score" : null,  
        "\_source" : \{  
          "account\_number" : 999,  
          "balance" : 6087,  
          "firstname" : "Dorothy",  
...  
三、Query DSL  
1. 基本语法格式  
ElasticSearch提供了一个可以执行查询的son风的DSL（domain-specific language领域特定语言)。这个被称为 Query DSL。该查询语言非常全面,并且刚开始的时候感觉有点复杂,真正学好它的方法是从一些基础的示例开始的。

一个查询语句的典型结构：

\{  
    QUERY\_NAME:\{  
         ARGUMENT:VALUE,  
         ARGUMENT:VALUE...  
    \}      
\}  
例如查询所有：

GET bank/\_search  
\{  
  "query": \{  
    "match\_all": \{\}  
  \}  
\}  
如果是针对某个字段查询，查询结构：

\{  
    QUERY\_NAME:\{  
        FIELD NAME:\{  
            ARGUMENI:VALUE,  
            ARGUMENT:VALUE...  
        \}  
    \}  
\}  
例如按照 balance 降序查询：

GET bank/\_search  
\{  
  "query": \{  
    "match\_all": \{\}  
  \},  
  "sort": \[  
    \{  
      "balance": \{  
        "order": "desc"  
      \}  
    \}  
  \]  
\}  
其实还有一种简单的表达形式，效果相同

"balance": \{  
    "order": "desc"  
\}  
可以简写为：  
"balance": "desc"  
query定义如何查询  
match\_all 查询类型【代表查询所有的所有】，es中可以在 query 中组合非常多的查询类型完成复杂查询  
除了 query参数之外,我们也可以传递其它的参数以改变查询结果。如sort，size  
from + size限定，完成分页功能  
sort排序，多字段排序，会在前序字段相等时后续字内部排序，否则以前序为准  
分页查询且只查询部分属性的例子：

GET bank/\_search  
\{  
  "query": \{  
    "match\_all": \{\}  
  \},  
  "sort": \[  
    \{  
      "balance": \{  
        "order": "desc"  
      \}  
    \}  
  \],  
  "from": 0,  
  "size": 5,  
  "\_source": \["balance", "account\_number"\]  
\}

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