Filter DSL 過濾

term 過濾

term主要用于精確匹配哪些值，比如數(shù)字，日期，布爾值或 not_analyzed 的字符串(未經(jīng)分析的文本數(shù)據(jù)類型)：

{ "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 saaap.wangpos.com 的數(shù)據(jù)：

{ 
  "query": { 
    "term": { 
      "hostname": "saaap.wangpos.com" 
    } 
  } 
}

terms 過濾

terms 跟 term 有點(diǎn)類似，但 terms 允許指定多個匹配條件。如果某個字段指定了多個值，那么文檔需要一起去做匹配

{ 
    "terms": { 
        "tag": [ "search", "full_text", "nosql" ] 
        } 
}

完整的例子，所有http的狀態(tài)是 302 、304 的， 由于ES中狀態(tài)是數(shù)字類型的字段，所有這里我們可以直接這么寫。：

{ 
  "query": { 
    "terms": { 
      "status": [ 
        304, 
        302 
      ] 
    } 
  } 
}

range 過濾

range過濾允許我們按照指定范圍查找一批數(shù)據(jù)：


{ 
    "range": { 
        "age": { 
            "gte":  20, 
            "lt":   30 
        } 
    } 
}

范圍操作符包含：

gt :: 大于
gte:: 大于等于
lt :: 小于
lte:: 小于等于
一個完整的例子， 請求頁面耗時大于1秒的數(shù)據(jù)，upstream_response_time 是 nginx 日志中的耗時，ES中是數(shù)字類型。

{ 
  "query": { 
    "range": { 
      "upstream_response_time": { 
        "gt": 1 
      } 
    } 
  } 
}

exists 和 missing 過濾

exists 和 missing 過濾可以用于查找文檔中是否包含指定字段或沒有某個字段，類似于SQL語句中的IS_NULL條件

{ 
    "exists":   { 
        "field":    "title" 
    } 
} 

這兩個過濾只是針對已經(jīng)查出一批數(shù)據(jù)來，但是想?yún)^(qū)分出某個字段是否存在的時候使用。

bool 過濾

bool 過濾可以用來合并多個過濾條件查詢結(jié)果的布爾邏輯，它包含一下操作符:

1.must :: 多個查詢條件的完全匹配,相當(dāng)于 and。

2.must_not :: 多個查詢條件的相反匹配，相當(dāng)于 not。

3.should :: 至少有一個查詢條件匹配, 相當(dāng)于 or。

這些參數(shù)可以分別繼承一個過濾條件或者一個過濾條件的數(shù)組：

{ 
    "bool": { 
        "must":     { "term": { "folder": "inbox" }}, 
        "must_not": { "term": { "tag":    "spam"  }}, 
        "should": [ 
                    { "term": { "starred": true   }}, 
                    { "term": { "unread":  true   }} 
        ] 
    } 
}

Query DSL 查詢

match_all 查詢

可以查詢到所有文檔，是沒有查詢條件下的默認(rèn)語句。

{ 
    "match_all": {} 
}
此查詢常用于合并過濾條件。 比如說你需要檢索所有的郵箱,所有的文檔相關(guān)性都是相同的，所以得到的_score為1.

match 查詢

match查詢是一個標(biāo)準(zhǔn)查詢，不管你需要全文本查詢還是精確查詢基本上都要用到它

如果你使用 match 查詢一個全文本字段，它會在真正查詢之前用分析器先分析match一下查詢字符：

{ 
    "match": { 
        "tweet": "About Search" 
    } 
}

如果用match下指定了一個確切值，在遇到數(shù)字，日期，布爾值或者not_analyzed 的字符串時，它將為你搜索你給定的值：

{ "match": { "age":    26           }} 
{ "match": { "date":   "2014-09-01" }} 
{ "match": { "public": true         }} 
{ "match": { "tag":    "full_text"  }}

提示： 做精確匹配搜索時，你最好用過濾語句，因?yàn)檫^濾語句可以緩存數(shù)據(jù)。

match查詢只能就指定某個確切字段某個確切的值進(jìn)行搜索，而你要做的就是為它指定正確的字段名以避免語法錯誤。

multi_match 查詢

multi_match查詢允許你做match查詢的基礎(chǔ)上同時搜索多個字段，在多個字段中同時查一個：

{ 
    "multi_match": { 
        "query":    "full text search", 
        "fields":   [ "title", "body" ] 
    } 
}

bool 查詢

bool 查詢與 bool 過濾相似，用于合并多個查詢子句。不同的是，bool 過濾可以直接給出是否匹配成功，而bool 查詢要計算每一個查詢子句的 _score （相關(guān)性分值）。

1.must:: 查詢指定文檔一定要被包含。

2.must_not:: 查詢指定文檔一定不要被包含。

3.should:: 查詢指定文檔，有則可以為文檔相關(guān)性加分。

以下查詢將會找到 title 字段中包含 "how to make millions"，并且 "tag" 字段沒有被標(biāo)為 spam。如果有標(biāo)識為 "starred" 或者發(fā)布日期為2014年之前，

那么這些匹配的文檔將比同類網(wǎng)站等級高：

以下查詢將會找到 title 字段中包含 "how to make millions"，并且 "tag" 字段沒有被標(biāo)為 spam。 如果有標(biāo)識為 "starred" 或者發(fā)布日期為2014年之前，那么這些匹配的文檔將比同類網(wǎng)站等級高：

{ 
    "bool": { 
        "must":     { "match": { "title": "how to make millions" }}, 
        "must_not": { "match": { "tag":   "spam" }}, 
        "should": [ 
            { "match": { "tag": "starred" }}, 
            { "range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }}} 
        ] 
    } 
}

提示：如果bool 查詢下沒有must子句，那至少應(yīng)該有一個should子句。但是如果有must子句，那么沒有should子句也可以進(jìn)行查詢。
上面內(nèi)容來自： http://es.xiaoleilu.com/054_Query_DSL/70_Important_clauses.html

ElasticSearch 查詢（match和term）

http://www.cnblogs.com/yjf512/p/4897294.html

wildcards 查詢

使用標(biāo)準(zhǔn)的shell通配符查詢
參考： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-wildcard-query.html

以下查詢能夠匹配包含W1F 7HW和W2F 8HW的文檔：

GET /my_index/address/_search 
{ 
    "query": { 
        "wildcard": { 
            "postcode": "W?F*HW" 
        } 
    } 
}

又比如下面查詢 hostname 匹配下面shell通配符的：

{ 
  "query": { 
    "wildcard": { 
      "hostname": "wxopen*" 
    } 
  } 
}

regexp 查詢

假設(shè)您只想匹配以W開頭，緊跟著數(shù)字的郵政編碼。使用regexp查詢能夠讓你寫下更復(fù)雜的模式：

GET /my_index/address/_search 
{ 
    "query": { 
        "regexp": { 
            "postcode": "W[0-9].+" 
        } 
    } 
}
這個正則表達(dá)式的規(guī)定了詞條需要以W開頭，緊跟著一個0到9的數(shù)字，然后是一個或者多個其它字符。

下面例子是所有以 wxopen 開頭的正則

{ 
  "query": { 
    "regexp": { 
      "hostname": "wxopen.*" 
    } 
  } 
}

參考： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-regexp-query.html

prefix 查詢

以什么字符開頭的，可以更簡單地用 prefix，如下面的例子：

{ 
  "query": { 
    "prefix": { 
      "hostname": "wxopen" 
    } 
  } 
}

參考： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-prefix-query.html

短語匹配(Phrase Matching)

當(dāng)你需要尋找鄰近的幾個單詞時，你會使用match_phrase查詢

GET /my_index/my_type/_search
{
    "query": {
        "match_phrase": {
            "title": "quick brown fox"
        }
    }
}
和match查詢類似，match_phrase查詢首先解析查詢字符串來產(chǎn)生一個詞條列表。然后會搜索所有的詞條，
但只保留含有了所有搜索詞條的文檔，并且詞條的位置要鄰接。一個針對短語quick fox的查詢不會匹配
我們的任何文檔，因?yàn)闆]有文檔含有鄰接在一起的quick和box詞條。
match_phrase查詢也可以寫成類型為phrase的match查詢：

"match": {
    "title": {
        "query": "quick brown fox",
        "type":  "phrase"
    }
}

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es學(xué)習(xí)總結(jié)

Filter DSL 過濾

term 過濾

term主要用于精確匹配哪些值，比如數(shù)字，日期，布爾值或 not_analyzed 的字符串(未經(jīng)分析的文本數(shù)據(jù)類型)：

terms 過濾

terms 跟 term 有點(diǎn)類似，但 terms 允許指定多個匹配條件。 如果某個字段指定了多個值，那么文檔需要一起去做匹配

range 過濾

range過濾允許我們按照指定范圍查找一批數(shù)據(jù)：

exists 和 missing 過濾

exists 和 missing 過濾可以用于查找文檔中是否包含指定字段或沒有某個字段，類似于SQL語句中的IS_NULL條件

bool 過濾

bool 過濾可以用來合并多個過濾條件查詢結(jié)果的布爾邏輯，它包含一下操作符:

1.must :: 多個查詢條件的完全匹配,相當(dāng)于 and。

2.must_not :: 多個查詢條件的相反匹配，相當(dāng)于 not。