Elasticsearch 查询语句概述

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Elasticsearch 查询语句概述。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

目录

1. Match Query

2. Term Query

3. Terms Query

4. Range Query

5. Bool Query

6. Wildcard Query

7. Fuzzy Query

8. Prefix Query

9. Aggregation Query


     Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索引擎,提供了丰富的查询DSL(Domain Specific Language)用于执行搜索操作。以下是Elasticsearch中常用的查询语句类型、作用、使用场景、注意事项以及每种查询的实际例子。

1. Match Query

  • 作用:对文本进行全文搜索,包括模糊匹配。
  • 使用场景:适用于搜索文本字段。
  • 注意事项:默认情况下,对于多词搜索会采用OR操作符,可以通过operator参数修改。
  • 例子
    {
      "query": {
        "match": {
          "message": "this is a test"
        }
      }
    }

2. Term Query

  • 作用:用于精确值匹配,不会对搜索词进行分词。
  • 使用场景:适用于关键字、数字、日期等精确值字段的精确查询。
  • 注意事项:不适用于文本字段,因为文本字段会在索引时分词。
  • 例子文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-814471.html

    {
      "query": {
        "term": {
          "status": {
            "value": "active"
          }
        }
      }
    }

3. Terms Query

  • 作用:与term query类似,但允许指定多个精确值。
  • 使用场景:当需要匹配多个精确值时使用。
  • 注意事项:与term query相同,不适用于文本字段。
  • 例子
    {
      "query": {
        "terms": {
          "status": ["active", "pending"]
        }
      }
    }

4. Range Query

  • 作用:用于查找在某个范围内的值。
  • 使用场景:适用于数字、日期等类型的范围查询。
  • 注意事项:可以使用gt、lt、gte、lte等操作符指定范围。
  • 例子
    {
      "query": {
        "range": {
          "age": {
            "gte": 10,
            "lte": 20
          }
        }
      }
    }

5. Bool Query

  • 作用:允许组合多个查询,如must、should、must_not。
  • 使用场景:当需要执行复杂的查询逻辑时使用。
  • 注意事项:should子句在没有must或filter时至少需要匹配一个条件。
  • 例子
    {
      "query": {
        "bool": {
          "must": [
            { "match": { "title": "search" } },
            { "match": { "content": "Elasticsearch" } }
          ],
          "must_not": [
            { "range": { "age": { "gte": 30 } } }
          ],
          "should": [
            { "term": { "tag": "wow" } },
            { "term": { "tag": "elasticsearch" } }
          ],
          "minimum_should_match": 1,
          "boost": 1.0
        }
      }
    }

6. Wildcard Query

  • 作用:支持使用通配符的模糊查询。
  • 使用场景:在不确定完整词项时使用。
  • 注意事项:通配符查询可能会影响性能,应谨慎使用。
  • 例子
    {
      "query": {
        "wildcard": {
          "user": {
            "value": "ki*y"
          }
        }
      }
    }

7. Fuzzy Query

  • 作用:基于Levenshtein编辑距离的模糊查询。
  • 使用场景:在处理用户输入错误的情况下很有用。
  • 注意事项:模糊查询会消耗更多的资源,应适度使用。
  • 例子
    {
      "query": {
        "fuzzy": {
          "name": {
            "value": "kiim",
            "fuzziness": 2
          }
        }
      }
    }

8. Prefix Query

  • 作用:搜索具有指定前缀的词项。
  • 使用场景:适用于自动补全功能。
  • 注意事项:与通配符查询一样,可能会影响性能。
  • 例子
    {
      "query": {
        "prefix": {
          "user": {
            "value": "ki"
          }
        }
      }
    }

9. Aggregation Query

  • 作用:用于执行复杂的数据分析和汇总。
  • 使用场景:统计分析,如计数、平均值、最大/最小值等。
  • 注意事项:聚合查询可以消耗大量资源,应合理设计。
  • 例子
    {
      "size": 0,
      "aggs": {
        "group_by_state": {
          "terms": {
            "field": "state.keyword"
          }
        }
      }
    }

到了这里,关于Elasticsearch 查询语句概述的文章就介绍完了。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!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • elasticsearch(ES)分布式搜索引擎03——(RestClient查询文档,ES旅游案例实战)

    文档的查询同样适用昨天学习的 RestHighLevelClient对象,基本步骤包括: 1)准备Request对象 2)准备请求参数 3)发起请求 4)解析响应 我们以match_all查询为例 3.1.1.发起查询请求 代码解读: 第一步,创建 SearchRequest 对象,指定索引库名 第二步,利用 request.source() 构建DSL,DSL中可

    2024年02月07日
    浏览(49)
  • Elasticsearch 常用的增加、删除、修改、查询语句

    新增 删除 修改 批量增删改 查询 查询指定索引下全部数据 查询指定索引下指定id的数据 查询指定索引下全部数据 查询指定值(match) 在多个字段中查询指定值(multi_match) match、multi_match是模糊匹配,匹配时会对所查找的进行分词,然后按分词匹配查找。 term 查询

    2024年02月03日
    浏览(39)
  • SpringCloud(十)——ElasticSearch简单了解(二)DSL查询语句及RestClient查询文档

    查询所有 :查询出所有数据,一般测试用。例如: match_all 全文检索查询 :利用分词器对用户输入内容分词,然后去倒排索引库中匹配。例如: match_query multi_match_query 精确查询 :根据精确词条值查找数据,一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。例如: ids range

    2024年02月10日
    浏览(63)
  • ElasticSearch DSL语句(bool查询、算分控制、地理查询、排序、分页、高亮等)

    查询所有:查询所有数据,一般在测试时使用。march_all,但是一般显示全部,有一个分页的功能 全文检索(full text)查询:利用分词器对用户的输入内容进行分词,然后去倒排索引库匹配。例如: match_query mutil_match_query 精确查询:根据精确词条值查询数据,一般查找的时k

    2024年02月12日
    浏览(51)
  • sql语句转为es查询条件(elasticsearch-sql使用)

    github源码地址: https://gitee.com/weiyxiong_admin/elasticsearch-sql/blob/master/src/test/java/org/nlpcn/es4sql/ExplainTest.java 1、添加pom.xml依赖 2、scala 将sql转为es查询json语句 3、测试 4、查询返回结果展示(即步骤三esJSON结果打印) 5、打开postman

    2024年02月13日
    浏览(51)
  • ElasticSearch搜索引擎:数据的写入流程

    (1)ES 客户端选择一个节点 node 发送请求过去,这个节点就是协调节点 coordinating node  (2)协调节点对 document 进行路由,通过 hash 算法计算出数据应该落在哪个分片 shard 上,然后根据节点上维护的 shard 信息,将请求转发到对应的实际处理节点node上 shard = hash(document_id) %

    2023年04月14日
    浏览(63)
  • 搜索引擎(大数据检索)论述[elasticsearch原理相关]

    首先需要大致知道搜索引擎有大致几类:1.全文搜索引擎 2.垂直搜索引擎 3.类目搜索引擎等。 1.全文搜索引擎:是全文本覆盖的,百度,google等都是全文本搜索,就是我搜一个词项“方圆”,那么这个词项可以是数字平方的概念,可以是一个人名,可以是一首歌等,所有的相

    2023年04月08日
    浏览(52)
  • 基于Elasticsearch与Hbase组合框架的大数据搜索引擎

    本项目为学校大数据工程实训项目,共开发4周,答辩成绩不错。代码仓库放文章尾,写的不好,代码仅供参考。 对于结构化数据 ,因为它们具有特定的结构,所以我们一般都是可以通过关系型数据库(MySQL,Oracle 等)的二维表(Table)的方式存储和搜索,也可以建立索引。

    2024年02月09日
    浏览(63)
  • Elasticsearch (ES) 搜索引擎: 数据类型、动态映射、多类型(子字段)

    原文链接:https://xiets.blog.csdn.net/article/details/132348634 版权声明:原创文章禁止转载 专栏目录:Elasticsearch 专栏(总目录) ES 映射字段的 数据类型 ,官网文档参考:Field data types。 下面是 ES 常用的一些基本数据类型。 字符串 类型: keyword :类型。 text :文本类型。

    2024年03月23日
    浏览(63)
  • elasticsearch(ES)分布式搜索引擎04——(数据聚合,自动补全,数据同步,ES集群)

    **聚合(aggregations)**可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。例如: 什么品牌的手机最受欢迎? 这些手机的平均价格、最高价格、最低价格? 这些手机每月的销售情况如何? 实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多,而且查询速度非常快,可以实现近

    2024年02月08日
    浏览(47)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包