Elasticsearch 基本查詢學習

jopen 8年前發布 | 14K 次閱讀 ElasticSearch 搜索引擎 Elastic Search

簡單查詢

在 Elasticsearch 當中最簡單的查詢是使用 URI 請求查詢，例如下面的查詢：

http :9200/test/_search q==name:rcx
{
    "query" : {
        "query_string" : {"query" : "name:rcx"}
    }
}</pre> 
上面的這兩個查詢返回的結果是相同的，上面的是 URI 方式的查詢，下面的是 DSL 查詢。

當然如果是需要分頁查詢的話可以進行如下方式：

{
    "from" : 10,
    "size" : 10,
    "query" : {
        "query_string" : {"query" : "name:rcx"}
    }
}
 也可以添加如下的參數：

{
    "from" : 10,
    "size" : 10,
    "version" : true,//返回文檔的版本信息
    "min_score" : 0.75,//查詢返回的文檔得分高于0.75的
    "fields" : ["title", "age"],//查詢返回的字段
    "query" : {
        "query_string" : {"query" : "name:rcx"}
    }
}
 理解查詢過程

搜索類型


query_then_fetch ：第一步，執行查詢得到對文檔進行排序和分級所需要信息，在所有分片上執行。然后，只在相關分片上查詢文檔的實際內容。返回結果的最大數量是 size 參數的值。這個類型是默認的查詢類型。 

query_and_fetch ：查詢在所有分片上并行執行，所有分片返回等于 size 值的結果數。返回文檔的最大數等于 size 乘以 分片的數量。 

dfs_query_and_fetch ：與 query_and_fetch 類似，在初始查詢中執行分布式詞頻的計算，以得到返回文件的更精確的得分，從而讓查詢結果更想相關。 

dfs_query_then_fetch ：與 query_then_fetch 類似，在初始查詢中執行分布式詞頻的計算，以得到返回文件的更精確的得分，從而讓查詢結果更想相關。 

count ：特殊搜索，只返回匹配查詢的文檔數。 

scan ：在發送第一個請求后，響應一個滾動標識符，類似于數據庫當中的游標。 
</ul>
基本查詢

詞條查詢

它僅匹配在給定字段中含有該詞條的文檔，而且是確切的、未經分析的詞條。請注意是未經過分析的。

http :9200/test/bulk/_search
{
    "_shards": {
        "failed": 0,
        "successful": 5,
        "total": 5
    },
    "hits": {
        "hits": [
            {
                "_id": "2",
                "_index": "test",
                "_score": 1.0,
                "_source": {
                    "title": "this is a new titld"
                },
                "_type": "bulk"
            },
            {
                "_id": "1",
                "_index": "test",
                "_score": 1.0,
                "_source": {
                    "title": "this is a new title"
                },
                "_type": "bulk"
            },
            {
                "_id": "3",
                "_index": "test",
                "_score": 1.0,
                "_source": {
                    "title": "this is a bad title"
                },
                "_type": "bulk"
            }
        ],
        "max_score": 1.0,
        "total": 3
    },
    "timed_out": false,
    "took": 2
}
http :9200/test/bulk/_search query:='{"term":{"title":"title"}}'
{
    "_shards": {
        "failed": 0,
        "successful": 5,
        "total": 5
    },
    "hits": {
        "hits": [
            {
                "_id": "1",
                "_index": "test",
                "_score": 0.4375,
                "_source": {
                    "title": "this is a new title"
                },
                "_type": "bulk"
            },
            {
                "_id": "3",
                "_index": "test",
                "_score": 0.13424811,
                "_source": {
                    "title": "this is a bad title"
                },
                "_type": "bulk"
            }
        ],
        "max_score": 0.4375,
        "total": 2
    },
    "timed_out": false,
    "took": 2
}
http :9200/test/bulk/_search query:='{"term":{"title":"this is"}}'
{
    "_shards": {
        "failed": 0,
        "successful": 5,
        "total": 5
    },
    "hits": {
        "hits": [],
        "max_score": null,
        "total": 0
    },
    "timed_out": false,
    "took": 1
}</pre> 
多詞條查詢

http :9200/test/bulk/_search query:='{"terms":{"title":["this", "is"]}}'
{
    "_shards": {
        "failed": 0,
        "successful": 5,
        "total": 5
    },
    "hits": {
        "hits": [
            {
                "_id": "1",
                "_index": "test",
                "_score": 0.61871845,
                "_source": {
                    "title": "this is a new title"
                },
                "_type": "bulk"
            },
            {
                "_id": "2",
                "_index": "test",
                "_score": 0.18985549,
                "_source": {
                    "title": "this is a new titld"
                },
                "_type": "bulk"
            },
            {
                "_id": "3",
                "_index": "test",
                "_score": 0.18985549,
                "_source": {
                    "title": "this is a bad title"
                },
                "_type": "bulk"
            }
        ],
        "max_score": 0.61871845,
        "total": 3
    },
    "timed_out": false,
    "took": 7
}</pre> 
match_all 查詢

如果想查詢索引中的所有文檔，只需要如下查詢：

{
    "query" : {
        "match_all" : {}
    }
}
 match 查詢

match 查詢把 query 參數中的值拿出來，加以分析，然后構建對應的查詢。使用 match 查詢時，ElasticSearch 將對一個字段選擇合適的分析器。

http :9200/test/bulk/_search query:='{"match":{"title":"this is"}}'
{
    "_shards": {
        "failed": 0,
        "successful": 5,
        "total": 5
    },
    "hits": {
        "hits": [
            {
                "_id": "1",
                "_index": "test",
                "_score": 0.61871845,
                "_source": {
                    "title": "this is a new title"
                },
                "_type": "bulk"
            },
            {
                "_id": "2",
                "_index": "test",
                "_score": 0.18985549,
                "_source": {
                    "title": "this is a new titld"
                },
                "_type": "bulk"
            },
            {
                "_id": "3",
                "_index": "test",
                "_score": 0.18985549,
                "_source": {
                    "title": "this is a bad title"
                },
                "_type": "bulk"
            }
        ],
        "max_score": 0.61871845,
        "total": 3
    },
    "timed_out": false,
    "took": 7
}</pre> 
match 查詢的幾種類型：

布爾值匹配查詢

布爾值匹配查詢分析提供的文本，然后做出布爾查詢，有如下參數可以控制布爾值匹配行為：


operator：可以接受 or 和 and。or 是匹配其中一個，and 是匹配所有。

analyzer：這個參數定義了分析查詢文本用到的分析器。

fuzziness：構建模糊查詢，可以傳入 0.0 ~ 1.0 之間的值來設置相似度。

prefix_length：控制模糊查詢的行為。

max_expansions：控制模糊查詢的行為。
</ul>
match_phrase查詢

類似布爾值查詢，不同的是，它從分析后的文本中構建短語查詢，而不是布爾子句。

match_phrase_prefix 查詢 

基本上與 match_phrase 查詢一樣，它允許查詢文本的最后一個詞條只做前綴匹配。

query_string 查詢

query_string 提供了如下的參數：


query：參數指定查詢文本

default_field ：參數指定默認的查詢字段，默認是 _all 

default_operator：默認值是 or

等其他參數
</ul>
標識符查詢

標識符查詢是一個簡單的查詢，僅用提供的標識符來過濾返回的文檔。

{
    "query" : {
        "ids" : {
            "values" : ["10", "11", "12"]
        }
    }
}
 前綴查詢

如果想查詢所有 title 字段以 cri 開頭的文檔，可以如下：

{
    "query" : {
        "prefix" : {
            "title" : "cri"
        }
    }
}
 fuzzy_like_this 查詢 

查詢與提供的文本類似的文檔，它利用模糊字符串并選擇生成的最佳差分詞條：

{
    "query":{
        "fuzzy_like_this":{
            "fields": ["title", "otitle"],
            "like_text":"crime punishment"
        }
    }
}
 fuzzy_like_this 支持如下參數： 


fields：此參數定義應該執行查詢的字段數組，默認是 _all 字段。 

like_text：必須參數，參數文本

ignore_tf：計算相似度是否忽略詞頻，默認是 false，意味著使用詞頻。

max_query_terms ：此參數指定生成的查詢中能包括的最大查詢詞條數，默認是 25。 

min_similarity：指定差分詞條應該有的最小相似性，默認是 0.5。

prefix_length：指定差分詞的公共前綴長度，默認是0。

boost：加權值，默認是1。

analyzer：分析器名稱
</ul>
fuzzy_like_this_field 查詢 

fuzzy_like_this_field 查詢與 fuzzy_like_this 查詢類似，但它只能對應單個字段。 

fuzzy 查詢

模糊匹配的最簡單形式，比較耗費 CPU 資源：

{
    "query":{
        "fuzzy":{
            "title":"crke"
        }
    }
}
 通配符查詢

在查詢當中允許使用 * 和 ? 等通配符：

{
    "query":{
        "wildcard":{
            "title":"cr?e"
        }
    }
}
 【參考資料】


Elasticsearch服務器開發 
</ol>
---EOF---
</article> 來自： http://renchx.com/Elasticsearch3/
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fuzzy_like_this_field 查詢

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