Elasticsearch 查询表达式

在前面我们已经知道如何创建数据，这里我将上文的创建在执行一边即可

查询表达式(Query DSL)是一种非常灵活又富有表现力的查询语言。 Elasticsearch 使用它可以以简单的 JSON 接口来展现 Lucene 功能的绝大部分。在你的应用中，你应该用它来编写你的查询语句。它可以使你的查询语句更灵活、更精确、易读和易调试。

查询现有索引的数据mapping

语法

GET /{index}/_mapping

它可以回去指定索引每个字段的相信信息

# 获取megacorp的mapping
GET /megacorp/_mapping
# 详细的结果
{
  "megacorp" : {
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "about" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "age" : {
          "type" : "long"
        },
        "first_name" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "interests" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "last_name" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

query查询常用参数

match 查询

执行全文查询的标准查询, 包括模糊匹配以及短语或邻近查询

GET /megacorp/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "last_name": "Smith"
    }
  }
}

match_all
空查询（empty search） —{}— 在功能上等价于使用 match_all 查询，正如其名字一样，匹配所有文档：
```
GET /megacorp/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}
```

multi_match

multi_match 查询可以在多个字段上执行相同的 match 查询

GET /megacorp/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "Smith",
      "fields": ["last_name","first_name"]
    }
  }
}
# query 查询的内容 ,fields 查询的字段

range 查询

查询指定字段中包含指定范围值(日期、数字或字符串)的文档
gt 大于
gte 大于等于
lt 小于
lte 小于等于

GET /megacorp/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": 20,
        "lte": 30
      }
    }
  }
}

exists 查询
查询指定字段中包含任意非空值的文档
exists 查询和 missing 查询被用于查找那些指定字段中有值 (exists) 或无值 (missing) 的文档。这与SQL中的 IS_NULL (missing) 和 NOT IS_NULL (exists) 在本质上具有共性
```
GET /megacorp/_search
{
  "query": {
    "exists": {
      "field":"age"
    }
  }
}
```

term 查询

查询指定字段中精确包含指定词条的文档

GET /megacorp/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "last_name.keyword": {
        "value": "Smith"
      }
    }
  }
}

terms 查询
terms 查询和 term 查询一样，但它允许你指定多值进行匹配。如果这个字段包含了指定值中的任何一个值，那么这个文档满足条件
```
GET /megacorp/_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "first_name.keyword": [
        "John","Smith"
      ]
    }
  }
}
```
和 term 查询一样，terms 查询对于输入的文本不分析。它查询那些精确匹配的值（包括在大小写、重音、空格等方面的差异）

fuzzy 查询

查找指定字段包含与指定术语模糊相似的术语的文档

GET /megacorp/_search
{
  "query": {
    "fuzzy": {
      "first_name.keyword": {
        "value": "ohn"
      }
    }
  }
}

排序

GET /megacorp/_search
{
  "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ],
  "size": 1
}

按照年龄降序排序取第一个结果如下:

{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 3,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "megacorp",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : null,
        "_source" : {
          "first_name" : "Douglas",
          "last_name" : "Fir",
          "age" : 35,
          "about" : "I like to build cabinets",
          "interests" : [
            "forestry"
          ]
        },
        "sort" : [
          35
        ]
      }
    ]
  }
}

合并查询

查询语句(Query clauses) 就像一些简单的组合块，这些组合块可以彼此之间合并组成更复杂的查询。这些语句可以是如下形式：

叶子语句（Leaf clauses） (就像 match 语句) 被用于将查询字符串和一个字段（或者多个字段）对比。

复合(Compound) 语句主要用于合并其它查询语句。比如，一个 bool 语句允许在你需要的时候组合其它语句，无论是 must 匹配、 must_not 匹配还是 should 匹配，同时它可以包含不评分的过滤器（filters）

{
    "bool": {
        "must":     { "match": { "tweet": "elasticsearch" }},
        "must_not": { "match": { "name":  "mary" }},
        "should":   { "match": { "tweet": "full text" }},
        "filter":   { "range": { "age" : { "gt" : 30 }} }
    }
}

一条复合语句可以合并任何其它查询语句，包括复合语句，了解这一点是很重要的。这就意味着，复合语句之间可以互相嵌套，可以表达非常复杂的逻辑。

must
文档必须匹配这些条件才能被包含进来。
must_not
文档 必须不 匹配这些条件才能被包含进来。
should
如果满足这些语句中的任意语句，将增加 _score ，否则，无任何影响。它们主要用于修正每个文档的相关性得分。
filter
必须匹配，但它以不评分、过滤模式来进行。这些语句对评分没有贡献，只是根据过滤标准来排除或包含文档。

GET /megacorp/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "last_name": "Smith"
          }
        }
      ],
      "filter": [
        {
          "range": {
            "age": {
              "gte": 30
            }
          }
        }
      ]
      , "should": [
        {
          "match": {
            "last_name": "Smith"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

验证查询

查询可以变得非常的复杂，尤其和不同的分析器与不同的字段映射结合时，理解起来就有点困难了。不过 validate-query API 可以用来验证查询是否合法。

GET /megacorp/_validate/query
{
  "query": {
    "match": {
      "last_name": "Smith"
    }
  }
}

以上 validate 请求的应答告诉我们这个查询是不合法的：

{
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "valid" : true
}

理解错误信息

为了找出查询不合法的原因，可以将 explain 参数加到查询字符串中：

GET /megacorp/_validate/query?explain
{
  "query": {
    "last_name": {
      "match": "Smith"
    }
  }
}

explain 参数可以提供更多关于查询不合法的信息。

{
  "valid" : false,
  "error" : "ParsingException[unknown query [last_name]]; nested: NamedObjectNotFoundException[[3:18] unknown field [last_name]];; org.elasticsearch.common.xcontent.NamedObjectNotFoundException: [3:18] unknown field [last_name]"
}

理解查询
对于合法查询，使用 explain 参数将返回可读的描述，这对准确理解 Elasticsearch 是如何解析你的 query 是非常有用的。这里与你看数据的执行计划类似：
```
GET /megacorp/_validate/query?explain
{
  "query": {
    "match": {
      "about": "I love"
    }
  }
}
```
我们查询的每一个 index 都会返回对应的 explanation ，因为每一个 index 都有自己的映射和分析器：
```
{
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "valid" : true,
  "explanations" : [
    {
      "index" : "megacorp",
      "valid" : true,
      "explanation" : "about:i about:love"
    }
  ]
}
```
从 explanation 中可以看出，匹配 I love 的 match 查询被重写为两个针对 about 字段的 single-term 查询，一个single-term查询对应查询字符串分出来的一个term。

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