ElasticSearch进阶检索
入门检索中讲了如何导入elastic提供的样本测试数据，下面我们用这些数据进一步检索
一、SearchAPI
ES 支持两种基本方式检索 :
1、一种是通过使用 REST request URI 发送搜索参数（uri+检索参数）
? GET bank/_search 检索 bank 下所有信息，包括 type 和 docs
? GET bank/_search?q=*&sort=account_number:asc 请求参数方式检索
2、另一种是通过使用 REST request body 来发送它们（uri+请求体）
GET /bank/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": [
{
"account_number": "asc"
}
]
}
query 查询条件
sort 排序条件
响应结果
响应结果解释：
took - 执行搜索的时间（毫秒）
time_out - 告诉我们搜索是否超时
_shards - 告诉我们多少个分片被搜索了，以及统计了成功/失败的搜索分片
hits - 搜索结果
hits.total - 搜索结果条数
hits.hits - 实际的搜索结果数组（默认为前 10 的文档）
sort - 结果的排序 key（键）（没有则按 score 排序）
score 和 max_score –相关性得分和最高得分（全文检索用）
二、Query DSL
1、基本语法格式
Elasticsearch 提供了一个可以执行查询的 Json 风格的 DSL（domain-specific language 领域特
定语言）。这个被称为 Query DSL。
一个查询语句的典型结构:
QUERY_NAME:{
ARGUMENT:VALUE,
ARGUMENT:VALUE,...
}
如果针对于某个字段，那么它的结构如下：
{
QUERY_NAME:{
FIELD_NAME:{
ARGUMENT:VALUE,
ARGUMENT:VALUE,...
}
}
}
请求示例
GET bank/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"from":0,
"size":5,
"sort": [
{
"balance": {
"order": "desc"
}
}
]
}
query 定义如何查询
match_all 查询类型【代表查询所有的所有】，es 中可以在 query 中组合非常多的查询类型完成复杂查询
除了 query 参数之外，我们也可以传递其它的参数以改变查询结果。如 sort，size from+size 限定完成分页
sort 排序，多字段排序，会在前序字段相等时后续字段内部排序，否则以前序为准
2、返回部分字段
_source：需要返回哪些字段写在数组中即可
3、match【匹配查询】
（1）对于基本数据类型的（非字符串），进行精确匹配
GET bank/_search
{
"query": {
"match": {
"account_number": 10
}
}
}
match 返回 account_number=10 的
（2）对于字符串类型的字段，进行全文检索，模糊匹配
GET bank/_search
{
"query": {
"match": {
"address": "mill"
}
}
}
最终查询出 address 中包含 mill 单词的所有记录
match 当搜索字符串类型的时候，会进行全文检索，并且每条记录有相关性得分
（3）字符串，多个单词（分词+全文检索）
GET bank/_search
{
"query": {
"match": {
"address": "mill road"
}
}
}
最终查询出 address 中包含 mill 或者 road 或者 mill road 的所有记录，并给出相关性得分（_score），也会按照这个评分排序
（4）精确匹配文本字符串
GET bank/_search
{
"query": {
"match": {
"address.keyword": " Mill road"
}
}
}
查找 address完全为Mill Street 的数据
4、match_phrase【短语匹配】
将需要匹配的值当成一个整体单词（不分词）进行检索
GET bank/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"address": "mill road"
}
}
}
查出 address 中包含 mill road 的所有记录，并给出相关性得分
5、multi_match【多字段匹配】
GET bank/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "mill",
"fields": [
"city","address"
]
}
}
}
检索 city 或 address 匹配包含 mill 的数据，会对查询条件分词
6、bool【复合查询】
bool 用来做复合查询： 复合语句可以合并任何其它查询语句，包括复合语句，复合语句之间可以互相嵌套，可以表达非常复杂的逻辑
（1）must：必须达到must所列举的所有条件
GET bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{"match": {"firstname": "Forbes"}},
{"match": {"gender": "M"}}
]
}
}
}
（2）must_not 必须不是指定的情况
GET bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{"match": {"firstname": "Forbes"}},
{"match": {"gender": "M"}}
],
"must_not": [
{"match": {"lastname": "Wallace"}}
]
}
}
}
（3）should：应该达到 should列举的条件
如果达到会增加相关文档的评分并不会改变 查询的结果。如果 query 中只有 should 且只有一种匹配规则，那么 should 的条件就会被作为默认匹配条件而去改变查询结果
GET bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{"match": {"address": "mill"}},
{"match": { "gender": "M" }}
],
"should": [ {"match": { "address": "lane" }} ]
}
}
}
应该匹配，匹配到能增加文档相关性得分，匹配不到也不会影响查询结果
7、filter【结果过滤】
不是所有的查询都需要计算相关性得分，仅用于 “filtering”（过滤）的文档。为了不计算分数 Elasticsearch 会自动检查场景并且优化查询的执行。
GET bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{"match": {"address": "mill"}}
],
"filter": [
{"range": {
"balance": {
"gte": 10000,
"lte": 20000
}
}}
]
}
}
}
range范围查询，大于1000小于20000
8、term精确检索
避免使用 term 查询文本字段，默认情况下，Elasticsearch 会通过analysis分词将文本字段的值拆分为一部分，这使精确匹配文本字段的值变得困难。如果要查询文本字段值，请使用 match 查询代替。
和 match 一样，匹配某个属性的值。全文检索字段用 match，其他非 text 字段匹配用 term
GET bank/_search
{
"query": {
"term": {
"age": "20"
}
}
}
9、Aggregation-执行聚合
聚合提供了从数据中分组和提取数据的能力。最简单的聚合方法大致等于 SQL GROUP BY 和 SQL聚合函数。
详细的介绍可以查看官网关于Aggregation的文档，下面提供几个示例来看一下聚合
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.11/search-aggregations.html
（1）搜索address中包含 mill的所有人的年龄分布以及平均年龄，但不显示这些人的详情
GET bank/_search
{
"query": {
"match": {
"address": "mill"
}
},
"aggs": {
"group_by_state": {
"terms": {
"field": "age"
}
},
"avg_age":{
"avg": {
"field": "age"
}
}
},
"size": 0
}
size：0 不显示搜索数据
aggs：执行聚合。聚合语法如下：
"aggs": {
"aggs_name 这次聚合的名字，方便展示在结果集中": {
"AGG_TYPE 聚合的类型（avg,term,terms）": {
"field": "age"
}
}
}
（2）按照年龄聚合，并且请求这些年龄段的这些人的平均薪资
GET bank/_search
{
"query": {"match_all": {}},
"aggs": {
"group_by_state": {
"terms": {
"field": "age"
},
"aggs": {
"avg_age": {
"avg": {
"field": "age"
}
}
}
}
}
}
其实就是aggs里面又加了一个aggs，第二个aggs根据第一个aggs聚合后的结果在聚合
（3）查出所有年龄分布，并且这些年龄段中 性别为M 的平均薪资和 性别为F 的平均薪资以及这个年龄
段的总体平均薪资
GET bank/_search
{
"query": {"match_all": {}},
"aggs": {
"age_avg":{
"terms": {
"field": "age",
"size": 1000
},
"aggs": {
"gender_avg": {
"terms": {
"field": "gender.keyword",
"size": 10
},
"aggs": {
"balance_avg": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
},
"balance_avg": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
}
}
}