ElasticSearch核心之DSL查询语句实战

news2024/11/13 3:23:35

在这里插入图片描述

什么是DSL?

Elasticsearch提供丰富且灵活的查询语言叫做DSL查询(Query DSL),它允许你构建更加复杂、强大的查询。 DSL(Domain Specific Language特定领域语言)以JSON请求体的形式出现。目前常用的框架查询方法什么的底层都是构建DSL语句实现的,所以你必须掌握DSL。
例如:

GET book/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "活着"
    }
  }
}

准备测试数据

请参考我的另一篇文章:https://blog.csdn.net/IndexMan/article/details/140611813
#精确查询
也就是term查询不会分析查询条件,只有当词条和查询字符串完全匹配时才匹配,也就是精确查找,比如数字,日期,布尔值或 not_analyzed 的字符串(未经分析的文本数据类型):
GET /article_doc/_doc/1815982664109314052

  • 请求
{
  "query": {
    "term": {
      "category": "技术"
    }
  }
}
  • 响应
{
  "_index": "article_doc",
  "_type": "_doc",
  "_id": "1815982664109314052",
  "_version": 1,
  "_seq_no": 4,
  "_primary_term": 1,
  "found": true,
  "_source": {
    "author": "华为",
    "category": "技术",
    "content": "就在昨天,华为正式官宣自研编程语言 「仓颉」 正式诞生!!!\r\n\r\n华为,作为全球领先的信息与通信技术(ICT)解决方案提供商,以“仓颉”编程语言的诞生,再次引领了技术革新的潮流,为智能时代的软件开发定义了新的艺术。",
    "createTime": "2024-07-24 13:29:41",
    "id": "1815982664109314052",
    "readCount": 1,
    "title": "华为自研编程语言“仓颉”正式发布"
  }
}

terms查询:terms 跟 term 有点类似,但 terms 允许指定多个匹配条件。 如果某个字段指定了多个值,那么文档需要一起去 做匹配:

{
  "query": {
    "terms": {
      "category": [ "技术","管理"]
    }
  }
}

全文查询

顾名思义,全文查询会分析查询条件,先将查询条件进行分词,然后查询,求并集。

区别于term,match的区别是:match是经过analyer分词器分词的,也就是说,文档首先被分析器给处理了。根据不同的分析器,分析的结果也稍显不同,然后再根据分词结果进行匹配。term则不经过分词,它是直接去倒排索引中查找了精确的值了。

match 查询的主要用法:

  • match_all:查询所有,无条件;太简单不再演示!
  • match:返回所有匹配到的数据
  • match_phrase:短语查询,在match的基础上进一步查询词组,可以指定slop分词间隔。
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "content": {
        "query": "中国"
      }
    }
  }
}
  • match_phrase_prefix:前缀查询,根据短语中最后一个词组做前缀匹配,可以应用于搜索提示,但注意和max_expanions搭配。
  • multi_match:多字段查询,使用相当的灵活,可以完成match_phrase和match_phrase_prefix的工作。

post /article_doc/_search

  • 请求
{
  "query": {
    "match": {
      "content": "技术"
    }
  }
}
  • 响应
{
  "took": 11,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 1,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": 3.3864474,
    "hits": [
      {
        "_index": "article_doc",
        "_type": "_doc",
        "_id": "1815982664109314052",
        "_score": 3.3864474,
        "_source": {
          "author": "华为",
          "category": "技术",
          "content": "就在昨天,华为正式官宣自研编程语言 「仓颉」 正式诞生!!!\r\n\r\n华为,作为全球领先的信息与通信技术(ICT)解决方案提供商,以“仓颉”编程语言的诞生,再次引领了技术革新的潮流,为智能时代的软件开发定义了新的艺术。",
          "createTime": "2024-07-24 13:29:41",
          "id": "1815982664109314052",
          "readCount": 1,
          "title": "华为自研编程语言“仓颉”正式发布"
        }
      }
    ]
  }
}
  • 多字段查询
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "中国",
      "fields": ["title","content"]
    }
  }
}

排序查询

例如,按照文章阅读数降序排序:

{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "readCount": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

范围查询

range 过滤允许我们按照指定范围查找一批数据,范围操作符包含:

  • gt:大于,相当于关系型数据库中的 >
  • gte:大于等于,相当于关系型数据库中的 >=
  • lt:小于,相当于关系型数据库中的 <
  • lte:小于等于,相当于关系型数据库中的 <=

例如,查询文章阅读数大于5的文章列表:

{
  "query": {
    "range": {
      "readCount": {
        "gt": 5
      }
    }
  }
}

分页查询

{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 0,
  "size": 5
}

高亮查询

{
  "query": {
    "match": {
      "content": "智能"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "content": {
        "pre_tags": "<b class='key' style='color:red'>",
        "post_tags": "</b>"
      }
    }
  }
}
{
  "took": 32,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 3,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": 1.2924489,
    "hits": [
      {
        "_index": "article_doc",
        "_type": "_doc",
        "_id": "1815982664109314052",
        "_score": 1.2924489,
        "_source": {
          "author": "华为",
          "category": "技术",
          "content": "就在昨天,华为正式官宣自研编程语言 「仓颉」 正式诞生!!!\r\n\r\n华为,作为全球领先的信息与通信技术(ICT)解决方案提供商,以“仓颉”编程语言的诞生,再次引领了技术革新的潮流,为智能时代的软件开发定义了新的艺术。",
          "createTime": "2024-07-24 13:29:41",
          "id": "1815982664109314052",
          "readCount": 1,
          "title": "华为自研编程语言“仓颉”正式发布"
        },
        "highlight": {
          "content": [
            "华为,作为全球领先的信息与通信技术(ICT)解决方案提供商,以“仓颉”编程语言的诞生,再次引领了技术革新的潮流,为<b class='key' style='color:red'>智能</b>时代的软件开发定义了新的艺术。"
          ]
        }
      },
      {
        "_index": "article_doc",
        "_type": "_doc",
        "_id": "1815982664180617221",
        "_score": 0.9935417,
        "_source": {
          "author": "狸花猫",
          "category": "人工智能",
          "content": "在信息时代,Web 页面成为我们与世界交互的重要窗口。如今,AI 程序的出现,为 Web 页面带来了新的变革。通过在 Web 页面上实现图片识别,我们即将迈入一个更加智能与便捷的时代。它将赋予网页全新的能力,使其能够理解图片的内容,为用户带来前所未有的体验。让我们一同踏上这充满无限可能的探索之旅。\n\n作者:睡着学\n链接:https://juejin.cn/post/7359084330121789452\n来源:稀土掘金\n著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。",
          "createTime": "2024-07-24 13:29:41",
          "id": "1815982664180617221",
          "readCount": 3,
          "title": "AI 赋能007 jack  Web 页面,图像识别超越想象"
        },
        "highlight": {
          "content": [
            "通过在 Web 页面上实现图片识别,我们即将迈入一个更加<b class='key' style='color:red'>智能</b>与便捷的时代。它将赋予网页全新的能力,使其能够理解图片的内容,为用户带来前所未有的体验。让我们一同踏上这充满无限可能的探索之旅。"
          ]
        }
      },
      {
        "_index": "article_doc",
        "_type": "_doc",
        "_id": "1815982664180617220",
        "_score": 0.85687244,
        "_source": {
          "author": "kimi",
          "category": "人工智能",
          "content": "今年,随着各大GLM模型的开源和算力的提升,尤其是最近比较火热的月之暗面的Kimi 模型,AI应用场景中的各种智能体如雨后春笋般涌现。许多同学们纷纷表达了加入AI应用的学习和测试的愿望,然而各大模型提供商所提供的API的免费tokens在数量和其他方面都存在着不同的限制,这给我们这些白嫖党带来了一定的不便。今天,在GitHub上,我发现了这个名为kimi-free-api的项目,它为我们学习和测试使用GLM模型提供了极大的便利。\n\n作者:修己xj\n链接:https://juejin.cn/post/7357546247848427558\n来源:稀土掘金\n著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。",
          "createTime": "2024-07-22 13:29:41",
          "id": "1815982664180617220",
          "readCount": 10,
          "title": "免费使用Kimi的API接口,kimi-free-api真香"
        },
        "highlight": {
          "content": [
            "今年,随着各大GLM模型的开源和算力的提升,尤其是最近比较火热的月之暗面的Kimi 模型,AI应用场景中的各种<b class='key' style='color:red'>智能</b>体如雨后春笋般涌现。"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

布尔查询

bool 查询可以用来合并多个条件查询结果的布尔逻辑,它包含以下操作符:

  • must:多个查询条件必须完全匹配,相当于关系型数据库中的 且 and
  • should:至少有一个查询条件匹配,相当于关系型数据库中的 或 or
  • must_not: 多个查询条件的相反匹配,相当于关系型数据库中的 非 not
  • filter:过滤满足条件的数据。

range:条件筛选范围,上面讲过了

{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "match": {
            "title": "智能"
          }
        },
        {
          "match": {
            "content": "智能"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

聚合查询

我们平时在使用Elasticsearch时,更多会用到聚合操作,它类似SQL中的group by操作。ES的聚合查询一定是先查出结果,然后对结果使用聚合函数做处理,常用的操作有:avg:求平均、max:最大值、min:最小值、sum:求和等。

在ES中聚合分为指标聚合和分桶聚合:

  • 指标聚合:指标聚合对一个数据集求最大、最小、和、平均值等
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "avg_read": {
      "avg": {
        "field": "readCount"
      }
    }
  },
  "_source": [
    "id",
    "readCount"
  ]
}
  • 响应
{
  "took": 5,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 10,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": 1,
    "hits": [
      {
        "_index": "article_doc",
        "_type": "_doc",
        "_id": "1815982662364483586",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "id": "1815982662364483586",
          "readCount": 0
        }
      },
      {
        "_index": "article_doc",
        "_type": "_doc",
        "_id": "1815982664109314049",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "id": "1815982664109314049",
          "readCount": 1
        }
      },
      {
        "_index": "article_doc",
        "_type": "_doc",
        "_id": "1815982664109314050",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "id": "1815982664109314050",
          "readCount": 2
        }
      },
      {
        "_index": "article_doc",
        "_type": "_doc",
        "_id": "1815982664109314052",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "id": "1815982664109314052",
          "readCount": 1
        }
      },
      {
        "_index": "article_doc",
        "_type": "_doc",
        "_id": "1815982664109314053",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "id": "1815982664109314053",
          "readCount": 5
        }
      },
      {
        "_index": "article_doc",
        "_type": "_doc",
        "_id": "1815982664180617218",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "id": "1815982664180617218",
          "readCount": 6
        }
      },
      {
        "_index": "article_doc",
        "_type": "_doc",
        "_id": "1815982664180617219",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "id": "1815982664180617219",
          "readCount": 0
        }
      },
      {
        "_index": "article_doc",
        "_type": "_doc",
        "_id": "1815982664180617220",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "id": "1815982664180617220",
          "readCount": 10
        }
      },
      {
        "_index": "article_doc",
        "_type": "_doc",
        "_id": "1815982664109314051",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "id": "1815982664109314051",
          "readCount": 3
        }
      },
      {
        "_index": "article_doc",
        "_type": "_doc",
        "_id": "1815982664180617221",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "id": "1815982664180617221",
          "readCount": 3
        }
      }
    ]
  },
  "aggregations": {
    "avg_read": {
      "value": 3.1
    }
  }
}
  • 分桶聚合:除了有聚合函数外,还可以对查询出的数据进行分组group by,再在组上进行游标聚合。
{
  "size": 0,
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "age_group": {
      "terms": {
        "field": "category"
      }
    }
  }
}
  • 响应:
{
  "took": 208,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 10,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": null,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "age_group": {
      "doc_count_error_upper_bound": 0,
      "sum_other_doc_count": 0,
      "buckets": [
        {
          "key": "人工智能",
          "doc_count": 3
        },
        {
          "key": "技术",
          "doc_count": 2
        },
        {
          "key": "经济",
          "doc_count": 2
        },
        {
          "key": "生活",
          "doc_count": 1
        },
        {
          "key": "管理",
          "doc_count": 1
        },
        {
          "key": "面试",
          "doc_count": 1
        }
      ]
    }
  }
}

总结

以上就是DSL的核心用法,用到了再看也不迟,单纯记忆很快就会忘记没啥用。

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有同学后台留言问为什么view有时可对张量进行形变操作&#xff0c;有时就会报错&#xff1f;另外它和reshape功能好像一致&#xff0c;有什么区别呢&#xff1f;本文就带你了解PyTorch中视图的概念。 在PyTorch中对张量进行形变操作时&#xff0c;很多同学也会使用view方法&am…

kettle从入门到精通 第八十课 ETL之kettle kettle中的json对象字段写入postgresql中的json字段

场景&#xff1a;源数据库表为mysql的其中有json字段&#xff0c;通过kettle 查询出来 插入到目标数据库 postgresql中&#xff0c;对应的表中也有json字段。。但是报错&#xff0c;提示kettle查询出来是varchar的的字段&#xff0c;无法插入到目标数据库中。 1、创建测试表。 …

【VSCode实战】Golang无法跳转问题竟是如此简单

上一讲【VSCode实战】Go插件依赖无法安装 – 经云的清净小站 (skycreator.top)&#xff0c;开头说到了在VSCode中Golang无法跳转的问题&#xff0c;但文章的最后也没给出解决方案&#xff0c;只解决了安装Go插件的依赖问题。 解决了插件依赖问题&#xff0c;无法跳转的问题也离…

echo,tail ,飘号和重定向符

1. 输出指定内容 echo 语法; echo 输出的内容 较多内容使用 “ 双引号 ”&#xff0c; 相当于 printf &#xff1b; 2. 飘号 飘号&#xff0c;也就是我们通常所说的反引号&#xff0c;被飘号包括的内容会当作命令执行&#xff0c;常配合 echo 使用&#xff0c;输出结果为…

【python】python图书管理系统_普通用户+管理员菜单(源码+论文)【独一无二】

&#x1f449;博__主&#x1f448;&#xff1a;米码收割机 &#x1f449;技__能&#x1f448;&#xff1a;C/Python语言 &#x1f449;公众号&#x1f448;&#xff1a;测试开发自动化【获取源码商业合作】 &#x1f449;荣__誉&#x1f448;&#xff1a;阿里云博客专家博主、5…

Docker安装 OpenResty详细教程

OpenResty 是一个基于 Nginx 的高性能 Web 平台&#xff0c;它集成了 Lua 脚本语言&#xff0c;使得开发者可以在 Nginx 服务器上轻松地进行动态 Web 应用开发。OpenResty 的核心目标是通过将 Nginx 的高性能与 Lua 的灵活性结合起来&#xff0c;提供一个强大且高效的 Web 开发…

IO多路复用——select

仅一个线程、进程处理并发 IO多路转接&#xff08;复用&#xff09;之select 跨平台适用linux&#xff0c;windows 底层&#xff1a;线性表 IO多路转接&#xff08;复用&#xff09;之poll 适用linux 底层&#xff1a;线性表 IO多路转接&#xff08;复用&#xff09;之epo…

微信小程序支付流程

前端需要做的事情&#xff1a; 生成平台订单&#xff1a;前端调用接口&#xff0c;向后端传递购买的商品信息、收货人信息&#xff0c;&#xff08;后端生成平台订单&#xff0c;返回订单编号&#xff09;获取预付单信息&#xff1a;将订单编号发送给后端后&#xff0c;&#x…

2024最新Selenium面试题(附带答案),建议收藏备用

一.你在TestNG中使用了哪些注解&#xff1f; TestBeforeSuiteAfterSuiteBeforeTestAfterTestBeforeClassAfterClassBeforeMethodAfterMethod 二.如何从Excel中读取数据&#xff1f; FileInputStream fs new FileInputStream(“excel文件路径”); Workbook wb WorkbookFact…

Web前端知识视频教程分享(五) Bootstrap

资料下载地址&#xff1a; https://545c.com/f/45573183-1336822373-45bb4f?p7526 (访问密码: 7526)

WordPress原创插件:自定义文章标题颜色

插件设置截图 文章编辑时&#xff0c;右边会出现一个标题颜色设置&#xff0c;可以设置为任何颜色 更新记录&#xff1a;从输入颜色css代码&#xff0c;改为颜色选择器&#xff0c;更方便&#xff01; 插件免费下载 https://download.csdn.net/download/huayula/89585192…