说明：本文介绍在kibana，es的可视化界面上对文档的查询操作；
添加数据
先使用API，创建索引库，并且把数据从MySQL中查出来，传到ES上，参考（elasticsearch操作（API方式））
索引库（student）结构；
1、模糊查询
模糊查询，是指字段类型是“text”，参与分词的字段，如name、all字段；
（1）全部查询；
格式：
# 1.1 全部查询
GET /索引库名/_search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
可以看到，13条文档都查询出来了；
（2）单字段查询；
格式：
# 1.2 单字段查询
GET /索引库名/_search
{
"query": {
"match": {
"字段名": "字段值"
}
}
}
查询结果：
（3）多字段查询；
格式：
# 1.3 多字段查询
GET /索引库名/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "字段值",
"fields": ["字段名1","字段名2"]
}
}
}
查询结果：
2、精确查询
精确查询，用于等值判断的文档，即查询的值等于文档中对应字段的值，有两种，分别是term、range；
（1）term查询；
格式：
GET /索引库/_search
{
"query": {
"term": {
"字段名": {
"value": "字段值"
}
}
}
}
查询结果：
（2）range查询；
格式：
# 2.2 精确查询之range：job>=1 and job < 3
GET /索引库名/_search
{
"query": {
"range": {
"字段名": {
"gte": 字段值≥,
"lt": 字段值<
}
}
}
}
查询结果：
3、地理坐标查询
es提供了地理坐标数据类型（如geo_point），如果文档中有由经纬度组成的位置数据，可以针对文档中的经纬度坐标查询，有两种方式：
（1）矩形范围；
根据提供的两个位置，画出一个矩形，查询位置在这个矩形内的文档；
格式：
GET /索引库名/_search
{
"query": {
"geo_bounding_box":{
"location":{
"top_left":{
"lat":左上角位置纬度,
"lon":左上角位置经度
},
"bottom_right":{
"lat":右下角位置纬度,
"lon":右下角位置经度
}
}
}
}
}
（2）方圆范围；
根据提供的一个位置，一个距离，以位置为圆心，距离为半径，查询该位置方圆范围的文档；
格式：
# 3.2 地理查询值geo_distance
GET /索引库名/_search
{
"query": {
"geo_distance":{
"distance":"距离",
"location":"纬度,经度"
}
}
}
距离可以可以写任意长度单位，如15km，15000m；
4、复合查询
（1）算分查询；
查询的每条文档都会有一个分值，这个分值是ES根据BM25公式计算得出的，查询结果会按照分值从高到低排序，我们可以根据文档中的条件，来手动调整该分值，使分值高的文档排在最前面；
比如，我们把ID为13的文档，手动修改分值，使其排在最前面；
格式：
# 4.1 算分查询
GET /student/_search
{
"query": {
"function_score": {
"query": {
# 查询
"match_all": {}
},
"functions": [
{
"filter": {
# 过滤
"term": {
"id": "13"
}
},
# 设置权重
"weight": 10
}
],
# 加权模式，即最终分值 = 查询分值 ? 权重的运算符，multiply为乘
"boost_mode": "multiply"
}
}
}
boost_mode常见的有multiply（乘），sum（加），replace（替换，即使用权重替换掉查询分值）；
（2）布尔查询；
布尔查询也叫复合查询，指多条件的查询，该查询下有以下四个子查询，可根据实际需要添加：
-
must：必须匹配的子查询，类似“与”；
-
should：选择性匹配子查询，类似“或”；
-
must_not：必须不匹配，不参与算分，类似“非”；
-
filter：必须匹配，不参与算分；
如查询性别为“1”，job不在(2,4]区间内，id为11的文档，all字段可以为123456，DSL语句如下：
# 4.2 布尔查询
GET /student/_search
{
"query": {
"bool": {
# 必须匹配的子查询
"must": [
{
"match": {
"gender": "1"
}
}
],
# 必须不能匹配的子查询
"must_not": [
{
"range": {
"job": {
"gt": 2,
"lte": 4
}
}
}
],
# 可以匹配的子查询
"should": [
{
"match": {
"all": "123456"
}
}
],
# 必须匹配的子查询
"filter": [
{
"term": {
"id": "11"
}
}
]
}
}
}
must、should参与算分，即分值高低决定排序前后顺序；
must_not、filter不参与算分，分值高低无所谓；
5、排序
（1）按位置排序
如果文档字段中有位置/坐标相关的字段，可将查询结果按照位置排序，距离越近排序越靠前；
表示按照提供的位置，距离该位置越近，排序越靠前，当然这取决于order是不是升序（asc）；
# 5.1 按照坐标排序
GET /索引库名/_search
{
"query": {
"match_all": {}
}
, "sort": [
{
"_geo_distance": {
# 文档中位置相关的字段名、字段值
"字段名": {
"lat": 纬度,
"lon": 经度
},
# 升序
"order": "asc",
# 距离单位
"unit": "km"
}
}
]
}
（2）按字段值排序
如按照job的值降序，越高排序越靠前；
格式：
# 5.2 按照字段值排序
GET /索引库名/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": [
{
"字段名": {
"order": "desc"
}
}
]
}
查询结果，job越高排序越靠前；
（3）按多个字段值排序
如果有多个值参与排序，可在sort里面按照顺序写多个值；
如按照job降序，job相同再按照gender升序；
格式：
# 5.3 按照多个字段值排序
GET /索引库名/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": [
{
"字段值1": {
"order": "desc"
},
"字段值2": {
"order": "asc"
}
}
]
}
也可以写在外面的大括号里面，效果一样，如下：
# 5.3 按照多个字段值排序
GET /索引库名/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": [
{
"字段值1": {
"order": "desc"
}
},
{
"字段值2": {
"order": "asc"
}
}
]
}
6、分页
es默认查询只显示前10条，可以使用分页输出，输出更多内容；目前es常用的分页有两种方式：
-
方式一：指定起始（from）、条数分页（size）；
-
方式二：基于上一次查询（search_after）的结果，取值作为参数，设置条数，分页查询；
（1）方式一：
如查询起始ID为5，条数为5的文档内容；
# 6.1 分页：方式一
GET /student/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"from": 起始位置,
"size": 条数
}
注意from的值是从0开始计算的，所以需要 - 1；
（2）方式二
如方式一中，可以取出查询结果中的ID值，作为search_after的参数，往后查询4条
# 6.2 分页：方式二
GET /student/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"size": 4,
"search_after":["5"],
"sort": [
{
"id": {
"order": "asc"
}
}
]
}
查询结果：
小结
- 方式一查询，需要注意 from + size不能超过10000 ，不然会报错；
（4 + 9996 = 10000 不会报错）
（4 + 9997 = 10001 超过10000报错）
方式二（search_after）分页查询，需要注意，字段尽量使用主键字段或者唯一字段，不然在设置上次查询的值时，该值如果在上次查询的结果中有多条，会选择最后一条文档作为search_after的位置，这样可能会跳过一些文档。
7、高亮
高亮是指对查询的结果，可选择字段特殊显示。如百度中查询的结果，关键字会呈红色字体显示，具体实现就是把关键词前后加一个css样式；
例如我这里把查询的结果，name字段斜体显示，如下：
# 7. 高亮
GET /student/_search
{
"query": {
"match": {
"all":"鲁迅"
}
},
"highlight": {
"fields": {
"name":{
# 关键词前
"pre_tags": "<em>",
# 关键词后
"post_tags": "</em>",
# 此字段是否为match匹配的字段，选择false，因为我上面没有按照name进行匹配查找
"require_field_match": "false"
}
}
}
}
查询结果可以看到，鲁迅前后被em标签包裹
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-759386.html
总结
以上DSL语句不可直接复制使用文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-759386.html
到了这里，关于elasticsearch查询操作（语句方式）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
