Elasticsearch学习总结四 elasticSearch基本查询详解

一.使用的es版本及介绍

使用的是elasticsearch2.3.3版本，在此只是简单介绍搜索部分的api使用

二. es中基本简单的搜索介绍

1.简单的matchQuery 查询的内容会经过分词，分词后的数据进行检索，只要包含其中一个分词就会被检索出来

searchRequestBuilder.setQuery(QueryBuilders.matchQuery("fieldD", "bigData is magic"));

2.matchPhraseQuery 查询的内容经过分词，严格按照分词的出现的顺序进行查询，也就是必须包含全部分词，且出现数据一致

searchRequestBuilder.setQuery(QueryBuilders.matchPhraseQuery("fieldD", "bigData spark is  magic"));

询的字段是进行分词索引的，若是不是分词索引则不生效, 若是只是查询 bigData magic ，则这种查询是查询不到的，须要彻底匹配,若是想要查询到，须要设置slop(2),须要这样查询

searchRequestBuilder.setQuery(QueryBuilders.matchPhraseQuery("fieldD", "bigData spark is magic").slop(2))

3.termQuery 词精确查询，fieldD 分词后包含 bigData的term的文档

searchRequestBuilder.setQuery(QueryBuilders.termQuery("fieldD", "bigData"));

4.terms Query 多term查询，查询fieldD 包含 bigData spark或storm 中的任何一个或多个的文档

searchRequestBuilder.setQuery(QueryBuilders.termsQuery("fieldD", "bigData","spark","storm"));

5.rangeQuery 范围查询字段fieldB 大于20而且小于50 包含上下界

searchRequestBuilder.setQuery(QueryBuilders.rangeQuery("filedB").gt("20").lt("50").includeLower(true).includeUpper(true));

6.prefixQuery 匹配分词前缀 若是字段没分词，就匹配整个字段前缀

searchRequestBuilder.setQuery(QueryBuilders.prefixQuery("fieldD","spark"));

7.wildcard query 通配符查询，支持* 任意字符串；？任意一个字符

searchRequestBuilder.setQuery(QueryBuilders.wildcardQuery("fieldD","spark*"));

8.Fuzzy query 分词模糊查询，经过增长fuzziness 模糊属性，来查询term 以下 可以匹配 fieldD 为 spar park spark前或后加一个字母的term的 文档 fuzziness 的含义是检索的term 先后增长或减小n个单词的匹配查询

searchRequestBuilder.setQuery(QueryBuilders.fuzzyQuery("fieldD","spark").fuzziness(Fuzziness.ONE));