Elasticsearch-查询表达式

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接口来展现搜索引擎功能的绝大部分。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。

要使用这种查询表达式，只需将查询条件传递给query参数：

{    "query":...}

空查询，查询索引库中所有的文档：

{}

等价于：

{    "query":{        "match_all":{}    }}

查询语句的结构

一个简单的查询语句，它的结构是：

{    QUERY_NAME:{        ARGUMENT:VALUE,        ARGUMENT:VALUE,        ...    }}

如果是针对某个字段，它的结构如下：

{    QUERY_NAME:{        FIELD_NAME:{            ARGUMENT:VALUE,            ARGUMENT:VALUE,            ...        }    }}

举个栗子，你可以使用match查询语句来查询name包含张的所有数据：

{    "match":{        "name":"张"    }}

完整的请求体如下：

{    "query":{        "match":{            "name":"张"        }    }}

一些重要的查询

虽然Elasticsearch自带了很多的查询。但经常用到的就那么几个。接下来将介绍几个常用的查询：

match_all查询

match_all查询，为查询所有文档。在没有指定查询方式时，它是默认的查询：

{    "query":{        "match_all":{}    }}

match查询

无论你在任何字段上进行的是全文搜索还是精确值查询，match查询是你可用的标准查询。如果你在一个全文字段上使用match查询，在执行查询前，它将用正确的分析器去分析查询字符串：

{    "query":{        "match":{            "name":"张"        }    }}

multi_match查询

multi_match可以在多个字段上进行相同的match查询：

{    "multi_match":{        "query":"query info",        "fields":["name","addr"]    }}

range查询

range查询出落在指定区间内的时间或数字：

{    "range":{        "age":{            "gte":18,            "lte":22        }    }}

range查询相关区间运算符：
- gt：大于
- lt：小于
- gte：大于或等于
- lte：小于或等于

term查询

term查询被用于精确值匹配，这些精确值可能是数字、时间、布尔或者那些not analyzed的字符串：

{    "query":{        "term":{            "date":"2017-10-30"        }    }}

term查询对于输入的文本不分析，所以它将给定的值进行精确查询。它查询那些精确匹配的值(包括大小写，重音和空格等方面的差异)

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的任何一个值，那么这个文档满足条件：

{    "query":{        "terms":{            "date":["2017-10-30","2017-10-31"]        }    }}

exists和missing查询

exists用于查询字段存在的文档，而missing用于查询字段不存在的文档。这与MongoDB中exists=true或exists=fasle有这相同的特性:

{    "query":{        "exists":{            "field":"name"        }    }}

上述栗子用于查询name字段存在的所有文档。

组合多查询

在现实的开发过程中，查询的需求往往没有那么简单，不可能只查询一个条件就能满足我们的需求，往往需要查询多个条件，同时满足或者满足其中一个或这两个条件才是我们所需要的。为了构建类似的高级查询，你需要有一种能将多查询组合成一个单一查询的方法。

你可以用bool查询来实现一系列需求。这种查询可以将多个查询组合在一起，成为用户自己所需要的bool查询，它接收一下参数：

• 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，否则将无任何影响
• filter：必须匹配，但它以不评分、过滤模式来进行

举个栗子：

{    "query":{        "bool":{            "must":{"match":{"name":"laowang"}},            "must_not":{"term":{"age":18}},            "should":[                {                    "match":{                        "addr":"广东"                    }                },                {                    "match":{                        "addr":"广西"                    }                }            ]        }    }}

匹配name = laowang并且age != 18，并且addr=广东或者addr=广西的所有文档。如果文档满足should中的任一条件_score值将更高，排名将靠前。如果都满足，_score将会更高。排名更靠前

Elasticsearch默认是按照_score进行排序的，而_score的大小是根据文档的匹配程度来决定的，filter查询对查询到的所有文档不进行评分，即查询到的数据是无序的。bool也可以嵌套在filter中进行一个不评分的查询，如下所示：

{    "query":{        "bool":{            "must":{"match":{"name":"laowang"}},            "filter":{                "bool":{                    "must":{"match":{"age":18}}                }            }        }    }}

值得注意的是filter必须嵌套在bool或其他查询中，不可单独拿出来使用

验证查询语句是否合法

当我们执行一个很复杂的查询语句时，我们可以用validate-queryAPI来验证这个查询语句是否合法：

curl -XGET 'http://localhost:9200/csdn/blog/_validate/query' -d '{    "query":{        "name":{            "match":"laowang"        }    }}'

将会返回如下信息：

{  "valid": false}

valid为false表示，查询语句不合法。只有vaild信息是远远不够的，我们还需要知道错误的原因是什么？我们可以将explain参数添加到查询当中：

curl -XGET 'http://localhost:9200/csdn/blog/_validate/query?explain' -d '{    'query':{        "name":{            "match":"laowang"        }    }    }'

将返回如下信息：

{  "valid": false,  "error": "org.elasticsearch.common.ParsingException: no [query] registered for [name]"}

错误信息告诉我们，Elasticsearch中没有name查询表达式。