Elasticsearch Query DSL 语言介绍

我会带着你远行 2023-08-17 17:26 140阅读 0赞

*  0. 引言
 *  1. 组合查询
 *  2. 全文搜索
    
     *  2.1 Match
     *  2.2 Match Phase
     *  2.3 Multi Match
     *  2.4 Query String
     *  2.5 Simple Query String
 *  3. 词项查询
    
     *  3.1 Range query
     *  3.2 Term query

## 0. 引言 ##

Elasticsearch 提供了强大的查询语言 Query DSL（Domian Specific Language）。Query DSL 是基于 JSON 数据格式来描述查询条件。本文的主要介绍如何使用 Query DSL ，包括语法规则和字段使用，同时配有相应例子供大家参考。

Elasticsearch 查询规则分为两类：Query context (查询上下文) 和 Filter context （过滤上下文）。他们对查询结果有不同的影响。Query 影响查询结果的相关性评分。Elasticsearch 会计算每条查询结果的相关性评分（relevance score），并按评分对结果进行排序。Filter 要求结果完全匹配 filter context 设置的查询条件，不会影响相关性评分。我们可以通过下面例子初步认识 Elasticsearch 查询语音。该查询语句会匹配满足全部以下条件的文档：

*  title 字段包含单词 search
 *  content 字段包含单词 elasticsearch
 *  status 字段为 published
 *  publish\_date 字段大于 2015 年 1 月

GET /_search
    {
      "query": { 
        "bool": { 
          "must": [
            { "match": { "title":   "Search"        }},
            { "match": { "content": "Elasticsearch" }}
          ],
          "filter": [ 
            { "term":  { "status": "published" }},
            { "range": { "publish_date": { "gte": "2015-01-01" }}}
          ]
        }
      }
    }

命中一条结果：

{
        "took": 3,
        "timed_out": false,
        "_shards": {
            "total": 1,
            "successful": 1,
            "skipped": 0,
            "failed": 0
        },
        "hits": {
            "total": {
                "value": 1,
                "relation": "eq"
            },
            "max_score": 0.5753642,
            "hits": [
                {
                    "_index": "twitter",
                    "_type": "1",
                    "_id": "NpI0tGwBw88r7mqtr8EN",
                    "_score": 0.5753642,
                    "_source": {
                        "title": "My Search",
                        "content": "trying out Elasticsearch",
                        "status": "published",
                        "publish_date": "2019-11-15T14:12:12"
                    }
                }
            ]
        }
    }

接下来，我们就几种常见的查询场景依次介绍。

## 1. 组合查询 ##

组合查询（Compound Queries）中的 bool query 用于在多个字段上进行组合查询，是一个查询中包含多个查询条件的查询。组合查询接受四种**布尔匹配**：

*  must：必须匹配
 *  filter：必须匹配（但对评分没有影响）
 *  should：如果匹配，将增加相关性评分
 *  must\_not：必须不匹配（对评分贡献为0）

每一个子查询都独自地计算文档的相关性得分。每个文档的最终得分 \_score 是各个分数的总合。以下是一个典型例子：

POST _search
    {
      "query": {
        "bool" : {
          "must" : {
            "term" : { "user" : "kimchy" }
          },
          "filter": {
            "term" : { "tag" : "tech" }
          },
          "must_not" : {
            "range" : {
              "age" : { "gte" : 10, "lte" : 20 }
            }
          },
          "should" : [
            { "term" : { "tag" : "wow" } },
            { "term" : { "tag" : "elasticsearch" } }
          ],
          "minimum_should_match" : 1,
          "boost" : 1.0
        }
      }
    }

注：minimum\_should\_match 表示至少要满足的 should 语句。例子中有两条 should 语句，要求至少满足一条。

## 2. 全文搜索 ##

### 2.1 Match ###

匹配查询（match query）也是布尔类型的查询。匹配查询会构造一个布尔查询来分析文本。布尔语句之间关系由 operator 字段定义，可选值为 or 和 and，默认是 or。如果是 or 的话，可以使用 minimum\_should\_match 来设置至少要匹配的 should 语句数量（默认为 1，至少一条）。

以下是一个典型例子。"this is a test" 是查询字符串。match 查询首先将查询字符串解析成一个词项列表，**单词之间以非数字字母字符隔开**。然后对这些词项进行搜索。筛选出 message 文本中包含\`this、is 、a 或 test 至少一个单词的文档。

GET /_search
    {
        "query": {
            "match" : {
                "message" : "this is a test"
            }
        }
    }

等价于

GET /_search
    {
       "query": {
           "bool" : {
               "should": [
                   { "term": { "message": "this" }},
                   { "term": { "message": "is" }},
                   { "term": { "message": "a" }},
                   { "term": { "message": "test" }},
               ]
           }
       }
    }

### 2.2 Match Phase ###

短语匹配（match\_phrase query）与匹配查询（match query）类似。但查询结果只保留那些包含全部搜索词项，且位置与搜索词项相同的文档。下面例子仅匹配 title 文本中包含 quick brown fox 短语的文档，且顺序不可变，中间不能夹带其他单词。

#### 什么是短语？ ####

一个被认定为和短语 quick brown fox 匹配的文档，必须满足以下这些要求：

*  quick 、 brown 和 fox 需要全部出现在域中。
 *  brown 的位置应该比 quick 的位置大 1 。
 *  fox 的位置应该比 quick 的位置大 2 。

如果以上任何一个选项不成立，则该文档不能认定为匹配。

GET /my_index/my_type/_search
    {
        "query": {
            "match_phrase": {
                "title": "quick brown fox"
            }
        }
    }

### 2.3 Multi Match ###

多字段匹配（multi\_match query）是基于 match query 之上，允许同一查询作用在多个字段上。以下例子， match query 同时作用在字段 title 和 以 \_name 结尾的字段，比如 first\_name 和 last\_name。

GET /_search
    {
      "query": {
        "multi_match" : {
          "query":    "Will Smith",
          "fields": [ "title", "*_name" ] 
        }
      }
    }

### 2.4 Query String ###

查询字符串（query string）支持使用查询字符串语言（Query string syntax）来设置查询条件。

以下例子使用了查询字符串语言，表达式为 (new york city) OR (big apple)。相当于执行两条 match query，查询字符串分别是 new york city 和 big apple。如果要完整匹配短语的话，可以使用引号限定，比如 (new york city) OR ("big apple") 。

GET /_search
    {
        "query": {
            "query_string" : {
                "query" : "(new york city) OR (big apple)",
                "default_field" : "content"
            }
        }
    }

### 2.5 Simple Query String ###

Query String 如果表达式不合法会返回错误。在实际使用中，一般建议使用 Simple Query String。

## 3. 词项查询 ##

词项查询（term-level queries）基于词项的查询如 term 或 fuzzy 查询不需要分析阶段，它们对单个词项进行操作。查用的词项查询类型有：

### 3.1 Range query ###

返回字段在指定范围内的文本

GET _search
    {
        "query": {
            "range" : {
                "age" : {
                    "gte" : 10,
                    "lte" : 20,
                    "boost" : 2.0
                }
            }
        }
    }

### 3.2 Term query ###

返回字段完全匹配指定词项的文档。对于 text 类型的字段查询，建议使用 match query

GET /_search
    {
        "query": {
            "term": {
                "user": {
                    "value": "Kimchy",
                    "boost": 1.0
                }
            }
        }
    }

转载于:https://www.cnblogs.com/guangze/p/11395070.html