本文主要是介绍【HBZ分享】ES中的DLS命令使用,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
ES中常见的DLS关键字及命令的使用案例
- match:匹配关键字,包含分词的模糊匹配,以及精准匹配
title: 字段的名称, elasticsearch要查的内容,即查询title中带有elasticsearch的文档
GET /索引库名/_search
{"query": {"match": {"title": "elasticsearch"}}
}
- term:用于精确匹配一个指定字段的关键词,不进行分词处理。
category: 字段的名称, books要查的内容, 即查询category = books的文档
GET /索引库名/_search
{"query": {"term": {"category": "books"}}
}
- match_all: 全量查询,一般很少用,所有数据全都查出来
match_all后面的大括号就这么写就行,啥也不需要加
GET /shop_v1/_search
{"query": {"match_all": {}}
}
es中的分页 以及 范围查询
-
gte:大于等于
-
gt:大于
-
lte:小于等于
-
lt:小于
范围擦汗寻, 查询price在5-10之间的数据
GET /shop_v1/_search
{"query": {"range": {"price": {"gte": 5,"lte": 100}}}
}
分页查询, size = 每次查询的条数, from = 从第几条开始查
GET /shop_v1/_search
{"size": 10,"from": 0,"query": {"match_all": {}}
}
ES中的排序
- 通过sort字段,desc 与 esc分别是降序 与 升序
使用key = sort, 根据price进行esc升序排序
GET /shop_v1/_search
{"size": 10,"from": 0,"sort": [{"price": "asc"}],"query": {"match_all": {}}
}
ES的布尔查询
-
"must"关键字用于指定必须匹配的条件,即所有条件都必须满足
-
"must_not"关键字指定必须不匹配的条件,即所有条件都不能满足
-
"should"关键字指定可选的匹配条件,即至少满足一个条件
格式:
{"query": {"bool": {"must": [// 必须匹配的条件],"must_not": [// 必须不匹配的条件],"should": [// 可选匹配的条件],"filter": [// 过滤条件]}}
}
案例: 查询,summary字段中,必须包含Cloud的内容(因为是match分词匹配), 【并且】price的范围必须 >= 5
GET /shop_v1/_search
{"query": {"bool": {"must": [{ "match": { "summary": "Cloud" }},{ "range": { "price": { "gte": 5 }}}]}}
}
ES中的filter过滤
- filter可以缓存查询数据,达到搞笑
- 可以对 【数字范围】,【日期范围】,【布尔逻辑】,【存在性检测】进行操作
term查询过滤器, 过滤出category = books的数据,完全匹配,因为term是精准匹配的key
GET /product/_search
{"query": {"bool": {"filter": {"term": {"category": "books"}}}}
}
range查询过滤器,过滤出price在30-50之间的数据
GET /product/_search
{"query": {"bool": {"filter": {"range": {"price": {"gte": 30,"lte": 50}}}}}
}
== 总节: 其实使用filter 和 直接使用range差范围是一致的,只不过filter下面可以同时使用range 与 term等==
ES中的match多字段匹配 和 短语搜索
- 多字段搜索使用:multi_match
- 短语搜索使用:match_phrase
- 短语搜索会考虑到短语间多个词语的顺序,比如搜 iPhone 32G, 那么就会把文档中带有【iPhone 32G】的搜索出来,只有iPhone 或 只有32G的数据都是不能搜出来的,又有iPhone 32G在一起的才会被搜索
多字段搜索使用:multi_match
query = 要搜索的关键词, fields = 该关键词出现的字段都要搜出来
含义:搜索出product_name, description这俩字段中,包含iPhone的文档, 两个字段为OR关系,只要iPhone这个词存在于其中一个字段那么就会被搜索
GET /product_v2/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "iPhone","fields": ["product_name", "description"]}}
}
query:需要匹配的查询文本。
fields:一个包含需要进行匹配的字段列表的数组。
短语搜索使用:match_phrase, 搜索description字段中,带有classic noval的文档, 必须classic noval这个顺序,这个词组才行,缺一个词,或顺序不对都不能搜出来
GET /product_v2/_search
{"query": {"match_phrase": {"description": "classic novel"}}
}
match例子
match搜索,会进行分词, 即把classic novel分词,只要description带有classic 或者 novel的都能搜出,这个是match
GET /product_v2/_search
{"query": {"match": {"description": "classic novel"}}
}
ES的fuzzy日常拼错矫正查询
- fuzzy可以自动矫正简单的拼错,比如日常中一个单词,某两个字母写反了,或者漏写了等简单的失误,fuzzy都可以矫正
- 但精准度可能比较低,并且比较耗费CPU
- fuzzy模糊查询是根据编辑距离来模糊匹配的
- 编辑距离指的是:
(1). 更改字符(box→fox)
(2). 删除字符(black→lack)
(3). 插入字符(sic→sick)
(4). 转置两个相邻字符(dgo→dog) - fuzzy不会进行分词
- 模糊度fuzziness: 0,1,2,auto, 其中auto是单词超过5个字符,默认设置为2。小于2个字符,默认设置为0
# 指定模糊度2,更松散匹配, 比如要查询包含cloud的文档,但少写了两个字母,写成了clo, 设置模糊度为2,则可以自动匹配上
-查询summary字段中,包含cloud的文档,输入的查询值为clo, 模糊度设置2
GET /shop_v1/_search
{"query": {"fuzzy": {"summary": {"value": "clo","fuzziness": "2"}}}
}# 指定模糊度1,更严格匹配, 同样搜cloud,但写成了clo, 由于少了两个字母,模糊度为2,但实际设置是1,所以距离不够,无法检索到内容
- 查询summary字段中,包含cloud的文档,输入的查询值为clo, 模糊度设置1
GET /shop_v1/_search
{"query": {"fuzzy": {"summary": {"value": "clo","fuzziness": "1"}}}
}# 使用自动检查,1个单词拼写错误, auto自动设置模糊度,当大于5个字符会默认自动设置模糊度为2, 当小于2个字符,会自动设置模糊度为0
查询summary字段中,包含spring的文档,输入的查询成了Springa, 模糊度设置auto, 由于spring大于5,所以模糊度为2
GET /shop_v1/_search
{"query": {"fuzzy": {"summary": {"value": "Sprina","fuzziness": "auto"}}}
}
ES的高亮显示
- 基本用法: 在 key = highlight 里面填写要高亮显示的字段,可以填写多个字段,并且高亮的部分就是关键字,在搜出来的文档中,查询输入的内容会是高亮的。
- 高亮显示是通过标签包裹匹配的文本来实现的,通常是 或其他 HTML 标签,当然可以修改这个标签,下面有例子
- pre_tags, post_tags是前后置标签,就是改变高亮的样式,默认是, 可以通过这两个去替换em标签,比如用font来替换
查询出 title字段包含【java】 或者 content字段包含【老王】的文档, 并且高亮显示出title, content中的搜索关键字, 关键字高亮的样式设置为<font color='yellow'> java </font> 这种的,不使用默认的<em>
GET /high_light_test/_search
{"query": {"bool": {"should": [{"match": {"title": "java"}},{"match": {"content": "老王"}}]}},"highlight": {"pre_tags": "<font color='yellow'>","post_tags": "</font>","fields": [{"title":{}},{"content":{}}]}
}
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