【Elasticsearch 7 探索之路】(五)搜索相关 Search-API

本节主要讲解 Elasticsearch 的 搜索相关功能 Search-API,讲解什么是 URL Search 和 Request Body Search 的语法,对经常使用的语法都会一一进行详细介绍。html

1.Search APIless

Search API 分为两大类一个是 URL Search 和 Request Body Search。学习

  • URL Search
    • 在 URL 中根据参数查询结果
  • Request Body Search
    • 一种基于 JSON 格式的查询语言 Query Domain Specific Language (DSL)

2.URL Search3d

GET /movies/_search?q=love&df=title&sort=year:desc&from=0&size=10&timeout=1s
{
    "profile":"true"
}
  • q 指定查询语句
  • df 指定查询字段,不指定对全部字段进行查询
  • Sort 排序
  • from 和 size 用于分页
  • 若是要查询执行过程,能够增长 profile 为 true

2.1Query String Syntaxcode

2.1.1TermQueryorm

GET /movies/_search?q=title:(Beautiful Mind)
{
    "profile":"true"
}

输出为有 Beautiful 或者 Mind 的电影名称htm

2.1.2PhraseQueryblog

GET /movies/_search?q=title:"Beautiful Mind"
{
    "profile":"true"
}

输出为按照顺序同时出现 "Beautiful Mind" 这个词语的电影名称排序

TermQuery 必须带有 () ,好比 (Beautiful Mind),不带的状况是不同的。索引

GET /movies/_search?q=title:(Beautiful Mind)

Mind 为泛查询,对全部字段都进行查询

2.1.3布尔查询

  • AND / OR / NOT 或者 && /|| / !
    • 必须大写
    • title:(Beautiful OR Mind)
GET /movies/_search?q=title:(Beautiful OR Mind)
{
    "profile":"true"
}

里面执行是 BooleanQuery,最后仍是以 TermQuery 进行分组查询。


2.1.4范围查询

  • [] 为闭区间,{} 为开区间
  • year:[2018 TO 2019],查询时间在2018-2019年的电影
GET /movies/_search?q= year:[2018 TO 2019]
{
    "profile":"true"
}

2.1.5算数查询

  • year:>=2018,匹配电影在2018年之后的电影
GET /movies/_search?q=year:>=2018
{
    "profile":"true"
}

2.1.6通配符和正则匹配

  • ? 表明1个字符,*表明0到多个字符,这种不推荐,占用太多空间
  • title:b*,匹配电影名称有 b 开头的名称
  • title:[bu],匹配电影名称有 b 开头的名称

GET /movies/_search?q=title:b*

2.1.7模糊查询

  • "Avengers War"~2 ,Avengers 和 War 之间有两个 term,匹配 Avengers: Infinity War - Part I,不能匹配 Avengers: War。

GET /movies/_search?q=title:"Avengers War"~2

3.Request Body Search

其实在高阶使用方法上只有 Request Body Search 才能实现,因此也是推荐使用这种方法查询学习。

Request Body Search 将查询语句经过经过 HTTP 方式发送到 ES,进行查询

3.1Query DSL

POST kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
  "profile": true,
  "_source":["customer_first_name","customer_full_name","customer_gender"],
  "from":10,
  "size":20,
  "sort":[{"order_date":"desc"}],
    "query": {
        "match_all": {}//查询全部文档
    }
}

  • from 和 size 进行分页,"from":10,
    "size":20,from 从 10 开始,返回20个结果,不填写时from=0,size=10
  • sort 根据某些字段进行排序,最好选择日期或者数字的列进行排序
  • _source 当你不须要对全部字段进行查询,经过 _source 选择须要展现数据,不填写则全部,)source 支持正则

3.2脚本字段

脚本字段简单说经过 ES 的 painless 脚本去算出一个新的字段。这个有什么用处呢?当你要对一个列排序,发现存储的有不一样的单位,须要转换以后才能作一个统一的排序。

GET kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
  "script_fields": {
    "new_field": {
      "script": {
        "lang": "painless",
        "source": "doc['customer_id']+'_2333333!'"
      }
    }
  },
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

脚本字段不要选择文本类型,默认禁止,能够经过设置 fielddata = true 开启,不建议。

3.3Match 查询表达式

前面 URL Search 中讲解 Term 和 Phrase 查询,如今咱们来看在 Request Body Search 是怎么实现。

  • 使用 quest-match 方式,下一层填写具体查询内容,
  • 查询内容两个字符串,相似于 OR 方式。
POST movies/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "Who Last"
    }
  }
}

若是你要要求 Who Last 要同时出现,增长 "operator": "and" 实现。

POST movies/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": {
        "query": "Who Christmas",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

3.4Match Phrase

  • 经过使用 query-match_phrase 实现 Phrase 查询
  • query 的词必须按照顺序排列
  • slop 实现模糊查询,slop=1,表示中间能够有一个字符
POST movies/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "title": {
        "query": "Who Christmas"
      }
    }
  }
}

POST movies/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "title": {
        "query": "Who Christmas",
        "slop": 1
      }
    }
  }
}

4.小结

本篇主要对 Search-Api 的 URL Search 和 Request Body Search 详细介绍,URL Search 和 Request Body Search 均可以简单方便查询咱们想要的结果, 那么咱们应该采用哪一种方式进行查询呢?在简单的进行查询两种方式没有什么区别,可是在 ES 中高级使用方法只能在 Request Body Search 中作,全部这里也是推荐学习和使用这种方法,对 Request Body Search 高阶使用的方法会在以后的章节进行讲解。

5.数据来源

kibana_sample_data_ecommerce 索引是 kibana 自带的索引,须要手动在 kibana 进行点击导入

movies 索引是 movielens 数据集,经过https://grouplens.org/datasets/movielens/ 这个地址下载。经过 Logstash 导入。logstash.conf 和 数据文件在公众号后台回复 ES 获取。

【Elasticsearch 7 探索之路】(四)Analyzer 分析
【Elasticsearch 7 探索之路】(三)倒排索引
【Elasticsearch 7 探索之路】(二)文档的 CRUD 和批量操做
【Elasticsearch 7 搜索之路】(一)什么是 Elasticsearch?

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