[翻译]ElasticSearch官方文档-执行查询和过滤操做

本文翻译自：www.elastic.co/guide/en/el…

本文是Elasticsearch的入门文档，将会介绍ElasticSearch中的查询操做和过滤操做。

执行查询

如今咱们已经看到了一些基本的搜索参数，让咱们再深刻查询DSL。咱们先来看看返回的文档字段。默认状况下，完整的JSON文档做为全部搜索的一部分返回。这被称为源（搜索匹配中的_source字段）。若是咱们不但愿整个源文档返回，咱们有能力只须要返回源内的几个字段。

此示例显示如何从搜索中返回两个字段account_number和balance（在_source以内）：

GET /bank/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "_source": ["account_number", "balance"]
}复制代码

请注意，上面的例子简单地减小了_source字段。它仍然会返回一个名为_source的字段，但在其中只包含字段account_number和balance。

若是你会一些SQL语句，则容易看出上述内容在概念上与SQL SELECT FROM字段列表有些类似。

如今咱们来看看查询部分。之前，咱们已经看过如何使用match_all查询来匹配全部文档。如今咱们来介绍一个叫作匹配查询(match query)的新查询，这个查询能够被看做是基本的搜索查询（即针对特定字段或者字段集合进行的搜索）。

GET /bank/_search
{
  "query": { "match": { "account_number": 20 } }
}复制代码

此示例返回地址中包含术语“mill”的全部账户：

GET /bank/_search
{
  "query": { "match": { "address": "mill" } }
}复制代码

此示例返回地址中包含术语“mill”或“lane”的全部账户：

GET /bank/_search
{
  "query": { "match": { "address": "mill lane" } }
}复制代码

这个例子是match（match_phrase）的一个变体，返回在地址中包含短语“mill lane”的全部帐号：

GET /bank/_search
{
  "query": { "match_phrase": { "address": "mill lane" } }
}复制代码

如今咱们来介绍一下bool query。 bool查询容许咱们使用布尔逻辑将更小的查询组合成更大的查询。

此示例组成两个match查询，并返回地址中包含“mill”和“lane”的全部账户：

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "address": "mill" } },
        { "match": { "address": "lane" } }
      ]
    }
  }
}复制代码

在上面的例子中，bool must子句指定了一个文档被认为是匹配的全部查询。

相反，这个例子组成两个match查询，并返回地址中包含“mill”或“lane”的全部账户：

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        { "match": { "address": "mill" } },
        { "match": { "address": "lane" } }
      ]
    }
  }
}复制代码

在上面的例子中，bool should子句指定了一个查询列表，其中任何一个查询都必须是true，才能被视为匹配的文档。

本示例组成两个match查询，并返回地址中既不包含“mill”也不包含“lane”的全部账户：

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": [
        { "match": { "address": "mill" } },
        { "match": { "address": "lane" } }
      ]
    }
  }
}复制代码

在上面的例子中，bool must_not子句指定了一个查询列表，其中任何一个查询都不能被匹配。

咱们能够在一个bool查询中同时结合must，should和must_not子句。此外，咱们能够在任何这些bool子句中编写bool查询来模拟任何复杂的多级布尔逻辑。

这个例子返回全部40岁但ID不为（aho）的人的帐号：

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "age": "40" } }
      ],
      "must_not": [
        { "match": { "state": "ID" } }
      ]
    }
  }
}复制代码

执行过滤

在上一节中，咱们跳过了一个称为文档分数（搜索结果中的_score字段）的细节。分数是一个数字值，它是文档与咱们指定的搜索查询匹配度的相对度量。分数越高，文档越相关，分数越低，文档就越不相关。

但查询并不老是须要产生分数，特别是当它们仅用于“过滤”文档集时。 Elasticsearch检测这些状况并自动优化查询执行，以便不计算无用分数。

咱们在前一节介绍的bool查询也支持过滤子句，它容许使用查询来限制将被其余子句匹配的文档，而不改变计算得分的方式。做为一个例子，咱们来介绍一下范围查询（range query），它容许咱们经过一系列值来过滤文档。这一般用于数字或日期过滤。

本示例使用bool查询返回余额在20000和30000之间的全部账户。换句话说，咱们要查找大于或等于20000且小于等于30000的账户。

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": { "match_all": {} },
      "filter": {
        "range": {
          "balance": {
            "gte": 20000,
            "lte": 30000
          }
        }
      }
    }
  }
}复制代码

解析上述内容，bool查询包含一个match_all查询（查询部分）和一个range查询（过滤器部分）。咱们能够将其余查询替换为查询和过滤器部分。在上述状况下，范围查询是很是有意义的，由于落入该范围的文档所有匹配“相等”，即没有文档比另外一个文档更加匹配。

除了match_all，match，bool和range查询以外，还有不少其余查询类型可用，咱们不在这里介绍。因为咱们已经对其工做原理有了一个基本的了解，因此将这些知识应用于其余查询类型的学习和实验并不难。