ElasticSearch 实战：ES查询索引文档的6种方法-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了ElasticSearch 实战：ES查询索引文档的6种方法。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。

在Elasticsearch中，查询索引文档的方法多种多样，这里列举了6种常见的查询方法，其中包括：

简单查询(String Query)
- 这是最基本的全文搜索，只需在URL后面附加查询字符串即可。例如，对索引my_index中的所有文档执行模糊匹配查询：
```
GET my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "field_name": "your_search_term"
    }
  }
}
```

Match Query

类似于简单查询，但提供了更多的控制选项，比如精确匹配、模糊匹配等。例如：

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": {
        "query": "search term",
        "operator": "and" // or "or" for a more relaxed matching
      }
    }
  }
}

Term Query

用于精确匹配字段的特定值，尤其是在非分析字段上。

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "status.keyword": "active" // 使用.keyword后缀避免对非分析字段进行分词
    }
  }
}

Bool Query

复合查询，允许组合多个查询条件，包括must（必须满足）、should（最好满足）、must_not（必须不满足）等子句。

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "title": "search term" } },
        { "range": { "date": { "gte": "2022-01-01" } } }
      ],
      "must_not": [
        { "term": { "status": "archived" } }
      ]
    }
  }
}

Range Query

用于查询字段值在某个范围内的文档。

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": 18,
        "lte": 65
      }
    }
  }
}

Aggregation Queries
- 聚合查询不是用来寻找特定文档的，而是用来做数据汇总统计。例如，计算某个字段的不同值的数量，或者按字段值分组统计数据。
```
GET my_index/_search
{
  "aggs": {
    "age_buckets": {
      "terms": {
        "field": "age",
        "size": 10
      }
    }
  }
}
```

以上是Elasticsearch中几种基本的查询方式，实际上还有更多的查询类型和组合方式，如Wildcard Query、Prefix Query、Fuzzy Query、Regexp Query等等，可以根据实际需求选择合适的查询方法。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-848756.html

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