【ElasticSearch】:QueryDSL

  • Search API

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  • URI Search

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  • Response Body Search

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  • Query DSL

  Response Body Search使用Query DSL语句,相对URI Search功能更加灵活强大。

  Query DSL是基于JSON定义的查询语言,主要包含如下2种类型:

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  • Query DSL--字段类查询

  term精确查询,match全文检索,range范围查询

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  • Query DSL--字段类查询--match全文检索

  match查询对输入文本分词后,做全文检索。

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  如果match多个单词,单词间空格分隔,是or关系查询

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  使用"operator":"and"来表示单词间是and关系查询

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  输入了多个单词,任意minimum_should_match个被匹配到就查询出来。

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  • Query DSL--字段类查询--match_phrase短语匹配

  match_phrase短语匹配,查询确切的phrase,在对查询字段定义了分词器的情况下,会使用分词器对输入进行分词,然后返回满足下述两个条件的document:

  1.match_phase中的所有term都出现在待查询字段之中。

  2.待查询字段之中的所有term都必须和match_phase具有相同的顺序。

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  使用slop参数,可以控制match_phrase间隔。

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  • Query DSL--字段类查询--term精确匹配

  term把输入作为一个整体单词,不对输入做分词处理,做精确匹配。

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  terms把输入的多个单词,分别作为一个个整体单词,不对输入做分词处理,做精确匹配。

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  • Query DSL--范围查询--数值类型

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  • Query DSL--范围查询--日期时间类型  

  对日期时间做范围查询,输入支持绝对日期时间,也支持相对当前时间的相对日期时间。

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  • Query DSL--Bool查询  

  支持更复杂的组合查询。

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  • Query DSL--Bool查询--Filter    

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  • Query DSL--Bool查询--Must    

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  • Query DSL--Bool查询--Must_Not    

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  • Query DSL--Bool查询--Must_Not    

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  • 回顾与对比:

  query:检索,除了确定文档是否匹配外,查询子句还计算了表示文档与其他文档相比匹配程度的_score;得分越高,相关度越高--更相关的文件,在搜索排名更高。适用于全文检索
  filter:过滤器,在搜索中没有额外的相关度排名,适用于完全精确匹配,范围检索。
6.X版本已经去除了单独的filter过滤器,与query组合使用。

  • query字段里面内容需要全文检索的放must,字段里面内容只需要精确匹配过滤出来的放filter
  • 输入数据需要文本分词用match,输入数据不需要文本分词用term。
  • 全文检索以及任何使用相关性评分的场景使用query检索,除此之外的其他使用filter过滤器过滤。

  另外2个我们生产中常用的查询API:

  • _count:

  不看返回结果,只想看匹配结果数量用_count。

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  • _souce:

  只返回_source中的指定字段,节约网络开销。

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