ES 查詢語句 - samwellwang

Elasticsearch#

Elasticsearch 是一種基於 Lucene 的分佈式搜索引擎，就是那個能快速、準確地找到大量數據的搜索引擎。它的查詢語言 DSL 可不是一般的強大，支持各種查詢方式，比如 bool、match、term、must、should 等等，還能做聚合查詢和 plainless 腳本。咱們今天就來學學怎麼用這些語句在 ES 裡找到想要的數據，讓工作變得更加高效。比如說，你要找到某個客戶的訂單記錄，或者查看某個時間段內的銷售數據，ES 就能輕鬆搞定。總之，ES 可不是一般的好用，學會了這些語法和技巧，你的增刪改查就更得心應手啦！（再也不用去改別人的查詢 DSL 了

查詢語法

ES 的查詢語法主要包括以下幾個部分：查詢類型、查詢條件、過濾條件和排序條件。其中，查詢類型包括 match、term、bool 等，查詢條件指定要查詢的字段和關鍵字，過濾條件用於對查詢結果進行過濾，排序條件用於對查詢結果進行排序。

1.1 match 查詢

match 查詢是 ES 中最常用的一種查詢方式，用於在指定字段中查找包含指定關鍵字的文檔。例如，要查找包含「Elasticsearch」關鍵字的文檔，可以使用如下 DSL 語句：

{
  "query": {
    "match": {
      "content": "Elasticsearch"
    }
  }
}

其中，「content」是要查詢的字段名，「Elasticsearch」是要查找的關鍵字。如果想要在多個字段中查找關鍵字，可以使用如下語句：

{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "Elasticsearch",
      "fields": ["title", "content"]
    }
  }
}

1.2 term 查詢

term 查詢用於精確匹配某個字段的值。例如，要查找「status」字段值為「published」的文檔，可以使用如下 DSL 語句：

{
  "query": {
    "term": {
      "status.keyword": "published"
    }
  }
}

需要注意的是，如果要查詢 keyword 類型的字段，需要在字段名後加上「.keyword」。

1.3 bool 查詢

bool 查詢用於組合多個查詢條件，並支持 must、should、must_not 三種邏輯關係。例如，要查找「title」字段中包含「Elasticsearch」關鍵字且「status」字段值為「published」的文檔，可以使用如下 DSL 語句：

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "title": "Elasticsearch" } },
        { "term": { "status.keyword": "published" } }
      ]
    }
  }
}

需要注意的是，must 和 should 不能並列使用。：）

聚合查詢

聚合查詢是 ES 中非常有用的一種功能，它可以對查詢結果進行分組、統計、排序等操作。ES 支持多種聚合方式，包括 terms、range、date_histogram 等。

2.1 terms 聚合

terms 聚合用於對某個字段進行分組統計。例如，要對「category」字段進行分組統計，可以使用如下 DSL 語句：

{
  "aggs": {
    "group_by_category": {
      "terms": {
        "field": "category.keyword"
      }
    }
  }
}

其中，「group_by_category」是聚合名稱，「category.keyword」是要進行聚合的字段名。

2.2 range 聚合

range 聚合用於對某個字段進行範圍統計。例如，要對「price」字段進行範圍統計，可以使用如下 DSL 語句：

{
  "aggs": {
    "price_range": {
      "range": {
        "field": "price",
        "ranges": [
          { "to": 50 },
          { "from": 50, "to": 100 },
          { "from": 100 }
        ]
      }
    }
  }
}

其中，「price_range」是聚合名稱，「price」是要進行聚合的字段名，「ranges」指定了要統計的範圍。

進階技巧

除了基本的查詢和聚合操作外，ES 還支持一些進階技巧，包括 plainless 腳本、nested 查詢等。

3.1 painless 腳本

painless 腳本是 ES 中內置的一種腳本語言，支持類似 Java 的語法，並提供了豐富的 API 接口。通過使用 painless 腳本，可以實現更加複雜的數據處理和計算操作。例如，在查詢結果中添加一個新的字段「score」，可以使用如下 DSL 語句：

{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "script_fields": {
    "score": {
      "script": {
        "lang": "painless",
        "source": "_score * doc['price'].value"
      }
    }
  }
}

其中，「_score」表示文檔得分，「doc ['price'].value」表示獲取「price」字段的值。

3.2 nested 查詢

nested 查詢用於對嵌套在文檔中的子文檔進行查詢。例如，在一個博客系統中，每篇文章可能包含多個評論，每個評論都是一個嵌套在文章中的子文檔。要查詢所有評論中包含「Elasticsearch」的文章，可以使用如下 DSL 語句：

{
  "query": {
    "nested": {
      "path": "comments",
      "query": {
        "match": {
          "comments.content": "Elasticsearch"
        }
      }
    }
  }
}

其中，「comments」是子文檔名稱，「content」是子文檔中要查詢的字段名。

注意事項

在使用 ES 進行增刪改查時，需要注意以下幾點：

搜索 keyword 類型的字段時需要在字段名後加上「.keyword」
嵌套查詢時需要使用 nested 查詢
must 和 should 不能並列使用
使用 painless 腳本時需要注意安全性和性能問題

總之，在使用 ES 進行增刪改查時，需要熟練掌握其 DSL 語句的相關語法和技巧，並注意避免可能遇到的坑。希望本文能夠對您有所幫助！

參考資料
以上 es 的版本是 6.8.17，我還用過 es 7 版本的，為了支持向量類型字段的搜索。以後單開一篇記錄吧