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ES查询常用语法

1. ElasticSearch之查询返回结果各字段含义

执行命令:索引库名称/_search

空搜索的结果为:

{
  "took": 2,        # 该命令请求花费了多长时间,单位:毫秒。
  "timed_out": false,        # 搜索是否超时
  "_shards": {        # 搜索分片信息
    "total": 3,        # 搜索分片总数
    "successful": 3,        # 搜索成功的分片数量
    "skipped": 0,        # 没有搜索的分片,跳过的分片
    "failed": 0        # 搜索失败的分片数量
  },
  "hits": {        # 搜索结果集。需要的一切数据都是从hits中获取
    "total": 21798,        # 返回多少条数据
    "max_score": 1,        #返回结果中,最大的匹配度分值
    "hits": [        # 默认查询前十条数据,根据分值降序排序,这里为了节省地方,把默认查询的前十条数据删了9条,只剩下一条数据
      {
        "_index": "",        # 索引库名称
        "_type": "",        # 类型名称
        "_id": "",        # 该条数据的id
        "_score": 1,        # 关键字与该条数据的匹配度分值
        "_routing": "",        # routing参数是一个可选参数,默认使用文档的_id值,用于计算文档所属分片
        "_source": {        # 索引库中类型,返回结果字段,不指定的话,默认全部显示出来
          "id": 1,
          "orderNo": "",
          "appId": "",
          "componentAppId": "",
          "settleNo": "",
          "outSettleNo": "",
          "settleAmount": 5,
          "orderAmount": 7,
          "settleStatus": 3,
          "paymentChannel": 1,
          "version": 2,
          "settleTime": ,
          "createTime": ,
          "updateTime": ,
          "promotionAccountId": "",
          "invoiceStatus": 1,
          "promotionTypeValue": 0,
          "commissionRateFeeCentAmount": 0,
          "commissionChargeFeeCentAmount": 0,
          "promotionFeeCentAmount": 2,
          "developerPromotionFeeCentAmount": 0,
          "promotionType": ""
        }
      }
    ]
  }
}
  • 按照从上到下的顺序,一共四个返回值,took,timed_out,_shards,hits。
  • took - 该命令请求花费了多长时间,单位:毫秒。
  • timed_out - 搜索是否超时。
  • shards - 搜索分片信息。- total - 搜索分片总数。- successful - 搜索成功的分片数量。- skipped - 没有搜索的分片,跳过的分片。- failed - 搜索失败的分片数量。
  • hits - 搜索结果集,需要的一切数据都是从hits中获取。- total - 返回多少条数据。- max_score - 返回结果中,最大的匹配度分值。- hits - 默认查询前十条数据,根据分值降序排序。- _index - 索引库名称。- _type - 类型名称。- _id - 该条数据的id。- _score - 关键字与该条数据的匹配度分值。- _source - 索引库中类型,返回结果字段,不指定的话,默认全部显示出来。

2. match 查询

  • 匹配查询 match 是个 核心 查询。无论需要查询什么字段, match 查询都应该会是首选的查询方式。它是一个高级 全文查询 ,这表示它既能处理全文字段(包括支持分词的字段),又能处理精确字段
  • match 查询主要的应用场景就是进行全文搜索
{
  "query": {
    "match": {
      "appId": "xxxx"
    }
  }
}

match本质上是对term组合,所以上面的语句换成term依然能够执行

{
  "query": {
    "term": {
      "appId": "xxxx"
    }
  }
}

3. term查询

  • term 查询, 可以用它处理数字(numbers)、布尔值(Booleans)、日期(dates)以及文本(text)
  • 用 trem 搜索字符串时 要将字段设置成 not_analyzed 无需分析的。不然es会将字符串进行分词,分词结果建立索引,在用trem进行精确查找时找不到任何文档
  • 对应的 QueryBuilder class 是TermQueryBuilder
  • 具体方法是 QueryBuilders.termQuery()
{
  "query": {
    "term": {
      "appId": "xxxx"
    }
  }
}

4. terms 查询

  • terms 查询允许指定多个值进行匹配。如果这个字段包含了指定值中的任何一个值,就表示该文档满足条件。 比如我们想要查找价格字段值为 $20 或 $30 的文档则可以使用trems;
  • 按照读个分词term匹配,它们是or的关系
  • 对应的 QueryBuilder class 是 TermsQueryBuilder
  • 具体方法是 QueryBuilders.termsQuery()
{
  "query": {
    "terms": {
      "appId": ["xxxx", "xxxx"]
    }
  }
}

5. range 范围

  • 常常被用在数字或者日期范围的查询

Search Query

QueryBuilder Class

Method in QueryBuilders

Range

RangeQueryBuilder

QueryBuilders.rangeQuery()

{
  "query": {
    "range": {
      "createTime": {
        "gte": 1661409996661,
        "lte": 1661409996661
      }
    }
  }
}

6. 布尔查询

  • 通过布尔逻辑将较小的查询组合成较大的查询。
  • 概念 - Bool查询语法有以下特点 - 子查询可以任意顺序出现- 可以嵌套多个查询,包括bool查询- 如果bool查询中没有must条件,should中必须至少满足一条才会返回结果。- bool查询包含四种操作符,分别是must,should,must_not,filter。他们均是一种数组,数组里面是对应的判断条件。 - must: 必须匹配。贡献算分- must_not:过滤子句,必须不能匹配,但不贡献算分- should: 选择性匹配,至少满足一条。贡献算分- filter: 过滤子句,必须匹配,但不贡献算分,所以比must会更快!
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "term": {
            "appId": "xxxx"
          }
        },
        {
          "term": {
            "paymentChannel": 1
          }
        },
        {
          "term": {
            "settleStatus": 3
          }
        },
        {
          "term": {
            "promotionAccountId": ""
          }
        },
        {
          "range": {
            "createTime": {
              "from": 1658741630780,
              "to": 1661420030780,
              "include_lower": true,
              "include_upper": true
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

6.1 filter加快查询效率的原因

  • query context- query context关注的是,文档到底有多匹配查询的条件,这个匹配的程度是由相关性分数决定的,分数越高自然就越匹配。所以这种查询除了关注文档是否满足查询条件,还需要额外的计算相关性分数.
  • filter context- filter context关注的是,文档是否匹配查询条件,结果只有两个,是和否。没有其它额外的计算。它常用的一个场景就是过滤时间范围。- 并且filter context会自动被ES缓存结果,效率进一步提高。- 对于bool查询,must使用的就是query context,而filter使用的就是filter context。- 我们可以通过一个示例验证下。继续使用第一节的例子,我们通过kibana自带的search profiler来看看ES的查询的详细过程。
  • 那么 filter 的 cache 是怎么做的呢?- ES 会构建一个文档匹配过滤器的位集 bitset(用来标识一个文档对一个 filter 条件是否匹配,如果匹配就是 1,不匹配就是 0),下次再有这个 filter 条件过来的时候就不用重新扫描倒排索引,反复生成 bitset,可以大幅度提升性能,另外当添加或更新文档时,这个 filter 的位集 bitset 也会更新。
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "term": {
            "appId": "xxxx"
          }
        },
        {
          "term": {
            "paymentChannel": 1
          }
        },
        {
          "term": {
            "settleStatus": 3
          }
        },
        {
          "term": {
            "promotionAccountId": ""
          }
        }
      ],
      "filter": {
        "range": {
          "createTime": {
            "from": 1658741630780,
            "to": 1661420030780,
            "include_lower": true,
            "include_upper": true
          }
        }
      }
    }
  }
}

7. boosting query(提高查询)

  • 用来控制(提高或降低)复合查询中子查询的权重。

  • 不同于bool查询,bool查询中只要一个子查询条件不匹配那么搜索的数据就不会出现。而boosting query则是降低显示的权重/优先级(即score)。

  • 比如搜索逻辑是 name = 'apple' and type ='fruit',对于只满足部分条件的数据,不是不显示,而是降低显示的优先级(即score)

  • ~positive(积极的,加分):- 只有匹配上positive的查询的内容,才会被放到返回的结果集中。

  • ~negative(消极的,减分):- 如果匹配上positive并且也匹配上了negative,就可以降低这样的文档score。

  • ~negative_boost:- 指定系数,必须小于1.0 ,那么匹配到的内容会将分数乘以当前系数;(这是个系数,因为你要控制分数,那要怎么控制呢?就是乘以系数来控制分数大小)

{
  "query": {
    "boosting": {
      "positive": {
        "term": {
          "appId": "xxxx"
        }
      },
      "negative": {
        "term": {
          "orderNo": "xxxx"
        }
      },
      "negative_boost": 0.5
    }
  }
}

8. dis_max(最佳匹配查询)

  • dis_max query- 叫做分离最大化查询,它会将任何与查询匹配的文档都作为结果返回,但是只是将其中最佳匹配的评分作为最终的评分返回。

  • dis_max 条件的计算分数- 分数 = 第一个匹配条件分数 + tie_breaker * 第二个匹配的条件的分数 ...

  "query": {
    "dis_max": {
      "queries": [
        {
          "term": {
            "appId": "xxxx"
          }
        },
        {
          "term": {
            "paymentChannel": 1
          }
        },
        {
          "range": {
            "createTime": {
              "from": 1658741630780,
              "to": 1661420030780,
              "include_lower": true,
              "include_upper": true
            }
          }
        }
      ],
      "tie_breaker": 0
    }
  }

9. 分页

  • 通过 from 和 size 就可以执行分页查询。from 指明了分页查询返回的结果的起始位置,而size参数则指明了分页查询的页容量。
{
  "from": 0,
  "size": 1,
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "term": {
            "appId": "xxxx"
          }
        },
        {
          "term": {
            "paymentChannel": 1
          }
        },
        {
          "term": {
            "settleStatus": 3
          }
        },
        {
          "term": {
            "promotionAccountId": ""
          }
        },
        {
          "range": {
            "createTime": {
              "from": 1658741630780,
              "to": 1661420030780,
              "include_lower": true,
              "include_upper": true
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

10. 聚合查询【内含实际的demo】

根据appId查询昨日结算成功的指定支付渠道的结算总金额

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "term": {
            "appId": "xxxx"
          }
        },
        {
          "term": {
            "paymentChannel": 1
          }
        },
        {
          "term": {
            "settleStatus": 3
          }
        },
        {
          "term": {
            "promotionAccountId": ""
          }
        },
        {
          "range": {
            "createTime": {
              "from": 1658741630780,
              "to": 1661420030780,
              "include_lower": true,
              "include_upper": true
            }
          }
        }
      ]
    }
  },
  "aggs": {
    "total_amount": {
      "sum": {
        "field": "settleAmount"
      }
    }
  },
  "size": 0
}

本文转载自: https://blog.csdn.net/jiayoudangdang/article/details/128520075
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