【ElasticSearch】：QueryDSL

• Search API

　　

 

• URI Search

　　

 

• Response Body Search

　　

 

• Query DSL

　　Response Body Search使用Query DSL语句，相对URI Search功能更加灵活强大。

　　Query DSL是基于JSON定义的查询语言，主要包含如下2种类型：

　　

 

 

• Query DSL--字段类查询

　　term精确查询，match全文检索，range范围查询

　　

 

• Query DSL--字段类查询--match全文检索

　　match查询对输入文本分词后，做全文检索。

 　　

　　

　　如果match多个单词，单词间空格分隔，是or关系查询

 　　

 　　使用"operator":"and"来表示单词间是and关系查询

 　　

　　输入了多个单词，任意minimum_should_match个被匹配到就查询出来。

　　

 

 

• Query DSL--字段类查询--match_phrase短语匹配

　　match_phrase短语匹配，查询确切的phrase，在对查询字段定义了分词器的情况下，会使用分词器对输入进行分词，然后返回满足下述两个条件的document：

 

　　1.match_phase中的所有term都出现在待查询字段之中。

 

　　2.待查询字段之中的所有term都必须和match_phase具有相同的顺序。

 　　

　　

 　　使用slop参数，可以控制match_phrase间隔。

　　

　　

 

• Query DSL--字段类查询--term精确匹配

　　term把输入作为一个整体单词，不对输入做分词处理，做精确匹配。

　　

　　terms把输入的多个单词，分别作为一个个整体单词，不对输入做分词处理，做精确匹配。

　　

 

 

• Query DSL--范围查询--数值类型

 　　

　　

• Query DSL--范围查询--日期时间类型　　

　　对日期时间做范围查询，输入支持绝对日期时间，也支持相对当前时间的相对日期时间。

 　　

　　    

　　

 

• Query DSL--Bool查询　　

　　支持更复杂的组合查询。

　　

 

• Query DSL--Bool查询--Filter　　　　

　　

• Query DSL--Bool查询--Must　　　　

　　

• Query DSL--Bool查询--Must_Not　　　　

　　

• Query DSL--Bool查询--Must_Not　　　　

　　

　　

• 回顾与对比：

　　query：检索，除了确定文档是否匹配外，查询子句还计算了表示文档与其他文档相比匹配程度的_score；得分越高，相关度越高--更相关的文件，在搜索排名更高。适用于全文检索
　　filter：过滤器，在搜索中没有额外的相关度排名，适用于完全精确匹配，范围检索。
6.X版本已经去除了单独的filter过滤器，与query组合使用。

• query字段里面内容需要全文检索的放must，字段里面内容只需要精确匹配过滤出来的放filter
• 输入数据需要文本分词用match，输入数据不需要文本分词用term。
• 全文检索以及任何使用相关性评分的场景使用query检索，除此之外的其他使用filter过滤器过滤。

 

 　　另外2个我们生产中常用的查询API：

• _count：

　　不看返回结果，只想看匹配结果数量用_count。

　　

  

• _souce：

　　只返回_source中的指定字段，节约网络开销。

 

来源：oschina

链接：https://my.oschina.net/u/4414351/blog/3639217