es 的常用查询语法_小_曦的博客-CSDN博客_es查询语法
es 的常用查询语法
小_曦
于 2017-08-16 09:53:50 发布
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Filter DSL
term 过滤
term主要用于精确匹配哪些值，比如数字，日期，布尔值或 not_analyzed 的字符串(未经分析的文本数据类型)：
{ "term": { "age": 26 }} { "term": { "date": "2014-09-01" }} { "term": { "public": true }} { "term": { "tag": "full_text" }}
完整的例子， hostname 字段完全匹配成 saaap.wangpos.com 的数据：
{ "query": { "term": { "hostname": "saaap.wangpos.com" } } }
terms 过滤
terms 跟 term 有点类似，但 terms 允许指定多个匹配条件。 如果某个字段指定了多个值，那么文档需要一起去做匹配：
{ "terms": { "tag": [ "search", "full_text", "nosql" ] } }
完整的例子，所有http的状态是 302 、304 的， 由于ES中状态是数字类型的字段，所有这里我们可以直接这么写。：
{ "query": { "terms": { "status": [ 304, 302 ] } } }
range 过滤
range过滤允许我们按照指定范围查找一批数据：
{ "range": { "age": { "gte": 20, "lt": 30 } } }
范围操作符包含：
gt :: 大于gte:: 大于等于lt :: 小于lte:: 小于等于
一个完整的例子， 请求页面耗时大于1秒的数据，upstream_response_time 是 nginx 日志中的耗时，ES中是数字类型。
{ "query": { "range": { "upstream_response_time": { "gt": 1 } } } }
exists 和 missing 过滤
exists 和 missing 过滤可以用于查找文档中是否包含指定字段或没有某个字段，类似于SQL语句中的IS_NULL条件.
{ "exists": { "field": "title" } }
这两个过滤只是针对已经查出一批数据来，但是想区分出某个字段是否存在的时候使用。
bool 过滤
bool 过滤可以用来合并多个过滤条件查询结果的布尔逻辑，它包含一下操作符：
must :: 多个查询条件的完全匹配,相当于 and。must_not :: 多个查询条件的相反匹配，相当于 not。should :: 至少有一个查询条件匹配, 相当于 or。
这些参数可以分别继承一个过滤条件或者一个过滤条件的数组：
{ "bool": { "must": { "term": { "folder": "inbox" }}, "must_not": { "term": { "tag": "spam" }}, "should": [ { "term": { "starred": true }}, { "term": { "unread": true }} ] } }
Query DSL
match_all 查询
可以查询到所有文档，是没有查询条件下的默认语句。
{ "match_all": {} }
此查询常用于合并过滤条件。 比如说你需要检索所有的邮箱,所有的文档相关性都是相同的，所以得到的_score为1.
match 查询
match查询是一个标准查询，不管你需要全文本查询还是精确查询基本上都要用到它。
如果你使用 match 查询一个全文本字段，它会在真正查询之前用分析器先分析match一下查询字符：
{ "match": { "tweet": "About Search" } }
如果用match下指定了一个确切值，在遇到数字，日期，布尔值或者not_analyzed 的字符串时，它将为你搜索你给定的值：
{ "match": { "age": 26 }} { "match": { "date": "2014-09-01" }} { "match": { "public": true }} { "match": { "tag": "full_text" }}
提示： 做精确匹配搜索时，你最好用过滤语句，因为过滤语句可以缓存数据。
match查询只能就指定某个确切字段某个确切的值进行搜索，而你要做的就是为它指定正确的字段名以避免语法错误。
multi_match 查询
multi_match查询允许你做match查询的基础上同时搜索多个字段，在多个字段中同时查一个：
{ "multi_match": { "query": "full text search", "fields": [ "title", "body" ] } }
bool 查询
bool 查询与 bool 过滤相似，用于合并多个查询子句。不同的是，bool 过滤可以直接给出是否匹配成功， 而bool 查询要计算每一个查询子句的 _score （相关性分值）。
must:: 查询指定文档一定要被包含。must_not:: 查询指定文档一定不要被包含。should:: 查询指定文档，有则可以为文档相关性加分。
以下查询将会找到 title 字段中包含 "how to make millions"，并且 "tag" 字段没有被标为 spam。 如果有标识为 "starred" 或者发布日期为2014年之前，那么这些匹配的文档将比同类网站等级高：
{ "bool": { "must": { "match": { "title": "how to make millions" }}, "must_not": { "match": { "tag": "spam" }}, "should": [ { "match": { "tag": "starred" }}, { "range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }}} ] } }
提示： 如果bool 查询下没有must子句，那至少应该有一个should子句。但是 如果有must子句，那么没有should子句也可以进行查询。
上面内容来自： http://es.xiaoleilu.com/054_Query_DSL/70_Important_clauses.html
ElasticSearch 查询（match和term） http://www.cnblogs.com/yjf512/p/4897294.html
wildcards 查询
使用标准的shell通配符查询
参考： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-wildcard-query.html
以下查询能够匹配包含W1F 7HW和W2F 8HW的文档：
GET /my_index/address/_search { "query": { "wildcard": { "postcode": "W?F*HW" } } }
又比如下面查询 hostname 匹配下面shell通配符的：
{ "query": { "wildcard": { "hostname": "wxopen*" } } }
regexp 查询
假设您只想匹配以W开头，紧跟着数字的邮政编码。使用regexp查询能够让你写下更复杂的模式：
GET /my_index/address/_search { "query": { "regexp": { "postcode": "W[0-9].+" } } }
这个正则表达式的规定了词条需要以W开头，紧跟着一个0到9的数字，然后是一个或者多个其它字符。
下面例子是所有以 wxopen 开头的正则
{ "query": { "regexp": { "hostname": "wxopen.*" } } }
参考： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-regexp-query.html
prefix 查询
以什么字符开头的，可以更简单地用 prefix，如下面的例子：
{ "query": { "prefix": { "hostname": "wxopen" } } }
参考 ： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-prefix-query.html
更多的查询命令，可以看： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/term-level-queries.html#term-level-queries
短语匹配(Phrase Matching)
当你需要寻找邻近的几个单词时，你会使用match_phrase查询：
GET /my_index/my_type/_search
"query": {
"match_phrase": {
"title": "quick brown fox"
和match查询类似，match_phrase查询首先解析查询字符串来产生一个词条列表。然后会搜索所有的词条，
但只保留含有了所有搜索词条的文档，并且词条的位置要邻接。一个针对短语quick fox的查询不会匹配
我们的任何文档，因为没有文档含有邻接在一起的quick和box词条。
match_phrase查询也可以写成类型为phrase的match查询：
"match": {
"title": {
"query": "quick brown fox",
"type": "phrase"
小_曦
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es 的常用查询语法
Filter DSL term 过滤term主要用于精确匹配哪些值，比如数字，日期，布尔值或 not_analyzed 的字符串(未经分析的文本数据类型)： { "term": { "age": 26 }} { "term": { "date": "2014-09-01" }} { "term": { "public": t
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ES常用查询语法汇总
河蟹堡的博客
03-11
1万+
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POST trade_prod_dy_*/_count
"query": {
"range": {
"created":{
"gte": "1646760441000"
模糊搜索
-- 对这个查询词不进行分词，必须完全匹配查询词才可以作为结果显示
"query" : {
"match_phrase" : {
"字段
es term 查询之一
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es term 查询之一
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es语法详解
weixin_30619101的博客
07-17
4403
ES
agge 聚合
terms 条款，项
对text类型的字段进行分组，必须加上keyword，不加keyword ---->1 对该字段进行fileddata=true 2 会对该字段进行分词
GET /event-fw*/_search
"aggs": {
"test": {
"terms": {"field": "event_type.keyword"}
,"size...
【ES知识】ES基础查询语法一览
qq_34263207的博客
11-17
713
本篇文章主要带大家过一下ES的基础查询语法
ES数据查询
rusuo_1995的博客
10-08
1万+
转载自：ES基本查询语句教程 - @ 小浩 - 博客园
1.ES是基于Apache Lucene的开源分布式（全文）搜索引擎。
es除了全文搜索引擎之外，还可以这样描述它：
1、分布式的实时文件存储，每个字段都被索引并可被搜索
2、分布式的实时分析搜索引擎
3、可以扩展到成百上千台服务器，处理PB级结构化或非结构化数据。
ES的数据组织类比
Relational DB
Elasticsearch
数据库（database）
索引（indices）
表（tables）
ES基本查询语法_Kibana操作（持续更新）
weixin_44888044的博客
02-15
3857
ES索引user
1. ES查询索引下所有的数据
GET /user/_search?size=10
"query": {
"match_all": {}
2. ES单字段精确查询
GET /user/_search?size=10
"query": {
"match": {"userId": "180055"}
3. ES多字段精确查询（默认Kibana查询最多展示10条记录，可以通过设置size来展示更多匹配到的数据）
GET /user/_s
ElasticSearch(十一) Term level Queries JAVA API
weixin_30394981的博客
12-26
207
一、termquery精确查询 不分词
termQuery(
"name", "kimchy");
二、termsquery 相当于 IN 查询
termsQuery("tags", "blue", "pill");
三、rangequery 范围查询
rangeQuery("price") ...
ElasticSearch 常用的查询过滤语句
qiezikuaichuan的专栏
08-02
5324
http://www.cnblogs.com/ghj1976/p/5293250.html
query 和 filter 的区别请看： http://www.cnblogs.com/ghj1976/p/5292740.html
Filter DSL
term 过滤
term主要用于精确匹配哪些值，比如数字，日期，布尔值或 not_analyzed 的字符串(未经分析的文
ES中term、terms、match的区别
愤怒的豌豆炮的博客
10-27
3547
ES中term、terms、match的区别
term query会去倒排索引中寻找确切的term，它并不知道分词器的存在，这种查询适合keyword、numeric、date等明确值的
term：查询某个字段里含有某个关键词的文档
GET /customer/doc/_search/
"query": {
"term": {
"title": "blog"
terms：查询某个字段里含有多个关键词的文档
GET /customer/doc/_sea
es的term 、terms 和 match、range 和缓存
哎幽的成长
06-01
7126
es 的term 、terms 和 match、range 和缓存
本文是学习es的中文官网，自己的学习总结
整体数据插入及查询流程
数据存入
将新接收的数据存在buffer中，数据分词处理后，新建倒排索引 生成segment文件, （正常是在将数据写入磁盘时生成segment ）但为了实时性, 把这个segment 刷到文件系统缓存中, 此时lucene可以检索这个新生成的segment， 为了保证数据的安全性（服务宕机丢失缓存数据）, ES在在把数据写到内存buffer的时候同时还记录了一个trans
ES学习记录9——关于Term
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09-29
1533
9.2.4 Term Vector
返回一个特定文档的信息和字段的统计信息，这里的文档可以索引中存储的文档，也可以是用户手动提供的，Term vector默认是实时的（而不是接近实时），这可以通过realtime=false进行更改，下面是个小栗子：
GET /twitter/_doc/1/_termvectors
// 也可以使用url中的参数指定为检索信息的字段
GET /twitter/...
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1.查找多个精确值
term 查询对于查找单个值非常有用，但通常我们可能想搜索多个值。 如果我们想要查找价格字段值为
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不需要使用多个 term 查询，我们只要用单个 terms 查询（注意末尾的 s ）， terms 查询好比是 term 查询的复数形式（以英语名词的单复数做比）。
它几乎与 term 的使用方式一模一样，与指定单个
ElasticSearch 源码分析七 ES读取索引 Get操作
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GET流程
ES的读取分为GET和Search两种操作，这两种读取操作有较大的差异，GET/MGET必须指定三元组：_index、_type、_id。也就是说，根据文档id从正排索引中获取内容。而Search不指定_id，根据关键词从倒排索引中获取内容。
一个GET请求的简单例子，如下：
curl -XGET http://127.0.0.1:9200/secisland/_doc/1?pretty
响应：
"_index": "secisland",
"_type": "_doc",
ES 多字段查询
bohu83的博客
08-19
9503
一 序
使用ES搜索相关的指标：
Precision （查准率） - 尽可能返回较少的无关文档
Recall （查全率） - 尽量返回较多的相关文档
Ranking - 是否能够按照相关度进行排序
二 单属性查询
在 ES 中，Term 查询，对输入不做分词。所以除非是精准搜索不使用，大小写区别都查不出来。
通常就是使用match:（基于文本的分词，索引和搜索时都会进行分词）
POST movies/_search
"query": {
"match": {
..
ES查询
qq_45666593的博客
10-03
739
商品的搜索（ES）
一、关键字搜索（搜索框）
1、创建一个接口里面传入map（里面封装的是查询条件），返回也是一个map（里面是封装的查询上来的数据）
/**
* @Description:
* @Version: V1.0
*/
public interface SearchService {
/**
* 全文检索 万能型
* @param paramMap
* @return
*/
Map search(Map<String,Stri
ES学习之term与terms区别
sinat_34241861的博客
05-24
7187
term与terms均是用来做查询的，两者区别如下：
term 查询某个字段里含有某个关键词的文档
GET /index/type/_search/
"query": {
"term": {
"title": "blog"
terms 查询某个字段里含有多个关键词的文档
GET /index/type/_search/
"query": {
"terms": {
"title": [ "blog","first"]
ES的各种查询
chbxw
03-30
5874
一、准备数据
1.1、数据文档
字段名称
备注
createDate
sendDate
发送时间 date
longCode
发送长号码 如 16092389287811
Mobile
如 13000000000
corpName
发送公司名称，需要分词检索
smsContent
下发短信内容，需要分词检索
State
短信下发状态 0 成功 1 失败 integer
Operatorid
运营商编号1移动2联通3电信 integer
Province
es的term查询和全文本
laimao8079的博客
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term查询
Term 是表达语意的最⼩单位。搜索和利⽤统计语⾔模型进⾏⾃然语⾔处理都需要处理 Term
term查询分为：
Term Level Query: Term Query / Range Query / Exists Query / Prefix Query /Wildcard Query
ES 中，Term 查询，对输⼊不做分词。会将输⼊作为⼀个整体，在倒排索引中查找准确的...
ES中match和term差别对比
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match在匹配时会对所查找的关键词进行分词，然后按分词匹配查找，而term会直接对关键词进行查找。一般模糊查找的时候，多用match，而精确查找时可以使用term。举个例子说明一下：{
"match": { "title": "my cat"}
}{
"bool": {
"should": [
{ "term": { "tit
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