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es 的常用查詢語法

Filter DSL

term 過濾

term主要用於精確匹配哪些值,比如數字,日期,布林值或 not_analyzed 的字串(未經分析的文字資料型別): 

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

完整的例子, hostname 欄位完全匹配成 saaap.wangpos.com 的資料:


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

terms 過濾

terms 跟 term 有點類似,但 terms 允許指定多個匹配條件。 如果某個欄位指定了多個值,那麼文件需要一起去做匹配:


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

完整的例子,所有http的狀態是 302 、304 的, 由於ES中狀態是數字型別的欄位,所有這裡我們可以直接這麼寫。:


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

range 過濾

range過濾允許我們按照指定範圍查詢一批資料:


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

範圍操作符包含:

  • gt :: 大於
  • gte:: 大於等於
  • lt :: 小於
  • lte:: 小於等於

一個完整的例子, 請求頁面耗時大於1秒的資料,upstream_response_time 是 nginx 日誌中的耗時,ES中是數字型別。


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

exists 和 missing 過濾

exists 和 missing 過濾可以用於查詢文件中是否包含指定欄位或沒有某個欄位,類似於SQL語句中的IS_NULL條件. 


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

這兩個過濾只是針對已經查出一批資料來,但是想區分出某個欄位是否存在的時候使用。

bool 過濾

bool 過濾可以用來合併多個過濾條件查詢結果的布林邏輯,它包含一下操作符:

  • must :: 多個查詢條件的完全匹配,相當於 and。
  • must_not :: 多個查詢條件的相反匹配,相當於 not。
  • should :: 至少有一個查詢條件匹配, 相當於 or。

這些引數可以分別繼承一個過濾條件或者一個過濾條件的陣列:


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

Query DSL

match_all 查詢

可以查詢到所有文件,是沒有查詢條件下的預設語句。


    "match_all": {} 
}

此查詢常用於合併過濾條件。 比如說你需要檢索所有的郵箱,所有的文件相關性都是相同的,所以得到的_score為1.

match 查詢

match查詢是一個標準查詢,不管你需要全文字查詢還是精確查詢基本上都要用到它。

如果你使用 match 查詢一個全文字欄位,它會在真正查詢之前用分析器先分析match一下查詢字元:


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

如果用match下指定了一個確切值,在遇到數字,日期,布林值或者not_analyzed 的字串時,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: 做精確匹配搜尋時,你最好用過濾語句,因為過濾語句可以快取資料。

match查詢只能就指定某個確切欄位某個確切的值進行搜尋,而你要做的就是為它指定正確的欄位名以避免語法錯誤。

multi_match 查詢

multi_match查詢允許你做match查詢的基礎上同時搜尋多個欄位,在多個欄位中同時查一個:


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

bool 查詢

bool 查詢與 bool 過濾相似,用於合併多個查詢子句。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 (相關性分值)。

  • must:: 查詢指定文件一定要被包含。
  • must_not:: 查詢指定文件一定不要被包含。
  • should:: 查詢指定文件,有則可以為文件相關性加分。

以下查詢將會找到 title 欄位中包含 "how to make millions",並且 "tag" 欄位沒有被標為 spam。 如果有標識為 "starred" 或者釋出日期為2014年之前,那麼這些匹配的文件將比同類網站等級高:


    "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,那至少應該有一個should子句。但是 如果有must子句,那麼沒有should子句也可以進行查詢。

wildcards 查詢

使用標準的shell萬用字元查詢

以下查詢能夠匹配包含W1F 7HW和W2F 8HW的文件: 

GET /my_index/address/_search 

    "query": { 
        "wildcard": { 
            "postcode": "W?F*HW" 
        } 
    } 
}

又比如下面查詢 hostname 匹配下面shell萬用字元的:


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

regexp 查詢

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

GET /my_index/address/_search 

    "query": { 
        "regexp": { 
            "postcode": "W[0-9].+" 
        } 
    } 
}

這個正則表示式的規定了詞條需要以W開頭,緊跟著一個0到9的數字,然後是一個或者多個其它字元。

下面例子是所有以 wxopen 開頭的正則


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

prefix 查詢

以什麼字元開頭的,可以更簡單地用 prefix,如下面的例子:


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

短語匹配(Phrase Matching)

當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串來產生一個詞條列表。然後會搜尋所有的詞條,
但只保留含有了所有搜尋詞條的文件,並且詞條的位置要鄰接。一個針對短語quick fox的查詢不會匹配
我們的任何文件,因為沒有文件含有鄰接在一起的quick和box詞條。

match_phrase查詢也可以寫成型別為phrase的match查詢:

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