ElasticSearch基本查询

词条查询
这是一个简单查询。它仅 匹配给定字段中包含该词条的稳定，且是2未经分析的确切的词条。
{
“query” :{
“term”:{
“title”:”crime”
}
}
}
多词条查询
匹配内容中包含某些词条的文档。
{
“query” :{
“terms::{
“tags”:[“novel”,”book”],
“minimum_match”:”2”//至少n个匹配
}
}
}
mathc_all
匹配索引中的所有文件

常用词查询    这是在没有使用停用词的情况下，为了提高准确性和相关性而提供的一个解决方案    该查询会将词组分成高频和低频两组，使用低频查询并计算分数。然后用高频词组查询但不计算分数。match查询    该查询讲query参数中的值拿出来加以分析，然后构建相应的查询    布尔值查匹配查询        {            "query":{                "match":{                    "title":{                        "query" :"crime and punishment",                        "operator":"and"   -- 连接创建布尔条件的运算符默认or                        "analyzer" :"",    -- 分析器的名字                        "fuzziness":"",    -- 构建模糊查询                        "prefix_length",   -- 控制模糊查询的行为                        "max_expansions",  -- 同上                        "zero_terms_query" -- 指定当所有的词条都被分析器移除时，查询的行为。可以为all或者none。默认后者                                    不反悔或者返回所有文档                        "cutoff_frequency" -- 将查询分解成两组，一组高频一组低频                    }                }            }        }    mathc_phrase查询        从分析后的文本中构建短语查询            {            "query":{                "mathc_phrase" :{                    "title" :{                        "query":"crime and punishment",                        "slop":"1"                    -- 一个整数值，构建短语时，中间允许的未知词条数。默认为0                        "analyzer":""                 -- 分析时用到的分析器                    }                }            }        }    match_phrase_prefix查询        和上类似，增加了两个参数        {            "query":{                "mathc_phrase" :{                    "title" :{                        "query":"crime and punish",   -- 允许最后一个字条只做前缀匹配                        "slop":"1"                    -- 一个整数值，构建短语时，中间允许的未知词条数。默认为0                        "analyzer":""                 -- 分析时用到的分析器                        "max_expansitions" :"20"      -- 控制多少前缀将被重写成最后的词条。？？？？？                    }                }            }        }multi_match    针对多个字段尽心查询    {        "query" :{            "multi_match":{                "query":"crime and punishment",                "fileds":["title","otitle"],                "use_dis_max":""                  --定义一个布尔值，true时使用析取最大分数查询-默认。false使用不二查询                "tie_breaker":""                  -- 在use_dis_max时使用，指定低分数和最高分数之间的平衡                      }        }    }query_String    本查询支持全部的lucene语法    A{        "query":{            "query_string":{                "query":" title:crime^10 + title:punishment -otitle:cat +author:(+Fyodor +dostoevsky)",                "default_field":"title"                    --指定默认的查询字段。默认为all，由index.query.default_field指定                "allow_lending_wildcard"                   --指定是否允许通配符作为词条的第一个字符，默认true                "default_operator"  :""                    --逻辑运算符or and 默认or                "lowercase_extend_terms":""                --查询重写是否把词条变成小写，默认为true，意味重写后的词条讲小写                "enable_position_increments":""            --指定查询结果中的位置增量是否打开，默认true                "fuzzy_max_expansions":"    "              --使用模糊查询时，此参数指定模糊查询可被扩展到的最大词条数，默认50                "fuzzy_prefix_length" :                    --指定生成的模糊查询中的前缀的长度。默认0                "fuzzy_min_sim" :                          --此参数指定模糊查询的最小相似度，默认0.5                "phrase_slop" :""              --指定参数溢出值，默认0.                "analyze_wildcard":""                      --指定是否应该分析通配符查询生成的词条，默认false                "auto_generate_phrase_queries":""          --指定是否自动生成短语查询，默认为false。                "minimum_should_match" :                   --控制有多少生成Boolean should子句必须与文档词条匹配，才能认为是匹配。                                        可以使百分比，也可以是整数值-个                "lenient":" "              --格式方面的失败是否忽略。            }        }    }    针对多字段的query_string            {                "query_string":{                    "query":""                    "fields"[title,otitle]                }            }simple_query_string:    查询使用lucene最新查询解析器之一：SImpleQueryParser标识符查询    仅使用提供的标识符来过滤返回的文档。其针对内部的_uid字段运行，所以不需要启用_id字段    {        ”query“:{            "ids":{                "type":"book"                "values":["10","11"]            }        }    }前缀查询    t他们指定字段以给定的前缀开始的文档    {    ”query":{        "prefix":{            "title":"cri"        }    }    }fuzzy_like_this查询    类似more_like_this查询。    它查找所有与提供的文本类似的文档，与more不同的是，它利用模糊字符串并选择生成的最佳差分词条    {        "qury":{            "fuzzy_like_this":{                "fields":[],                "like_text":""                "ignore_tf:false        --指定在相似度计算期间，是否忽略词频。                "max_query_terms"       --指定生成的查询中能包括的最大查询词条书，默认25                "min_similarity"        --指定差分词条应该有的最小相似性。默认0.5                "prefix_length"         --指定查分词条的公共前缀长度，默认为0                ”boost"                "analyzer            }        }    }fuzzy_like_this_field查询    和上类似，但是只针对单个字段fuzzy查询    是第三种模糊查询类型，它基于编辑距离算法类匹配文档。很占用CPU通配符查询    在查询中使用*和?等通配符。more_like_this查询    {        “query":{            "more_like_this":{                "fields" "[],                "like_text":""                "min_term_freq" :              --最低词频，低于将忽略                "percent_terms_to_match"       --百分比，高于才会被认为是类似的                "max_query_terms"              --指定生成的查询中能包括的最大查询词条数，默认25                "stop_words"                   --                "min_doc_freq"                 --包含我能当的最小数目，低于次数目，该词条将被忽略，默认5                "max_doc_freq"                "min_word_len"                 --单词的最小长度，低于将被忽略                ”boost_terms"                "boost"                "analyzer"                }        }    }more_like_this_field查询    针对单个字段范围查询    gte:>=    gt: >    lte:<=    lt:<最大分值查询    他会生成一个由所有子查询返回的文档组成的并集并将他返回。，这样我们可以控制较低得分的子查询对文档最后得分的影响    最后得分的计算：        最高分数的子查询的得分之和，奖赏其余子查询的得分之和乘以tie参数的值正则表达式查询    支持正则复合查询    布尔查询        should        must        must_not        minimum_should_match:    加权查询        封装了两个查询，并且降低其中一个查询返回文档的得分。其由三个节点必须定义            positive: 包含所返回文档得分不会被改变的查询            negative: 得分将被降低            negtive_boost 降低negative部分查询得分的加权值    constant_score查询        其封装了另一个查询或过滤，并为每一个所封装查询返回的文档返回一个常量得分    索引查询        {            "query":{                "indices::{                    "indices":['library'],--library索引上查询                    "query" :{                        "term":{                            "title":"crime"                            }                    },                    "no_match_query":{--其他索引上查询                        "term":{                            "user":"crime"                        }                    }                }            }            }