Query DSL的分类

Elasticsearch提供了基于JSON的DSL(Domain Specific Language)来定义查询。常见的查询类型包括：

查询所有：查询出所有的数据，一般测试用，例如：match_all，但有分页限制，一次20条左右
全文检索(full text)查询：利用分词器对用户输入内容分词，然后去倒排索引库中匹配。常见的有两种
- match_query
- multi_match_query
精确查询：根据精确词条值查找数据，一般查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。（不需要分词，整体做倒排索引）
- ids （按照id查询）
- range (按照数值范围查询)
- term (按照数据的值查询)
地理(geo)查询：根据经纬度查询，例如：
- geo_distance
- geo_bounding_box
复合(compound)查询：符合查询可以将上述各种查询条件组合起来，合并查询条件
- bool
- function_score

DSL Query基本语法
查询的基本语法如下：

GET /indexName/_search
{
  "query":{
    "查询类型":{
      "查询条件":"条件值"
    }
  }
}

查询所有

GET /indexName/_search
{
  "query":{
    "match_all":{
    }
  }
}

全文检索查询

全文检索查询会对用户输入内容分词，常用于搜索框搜索

match查询：全文检索查询的一种，会对用户输入内容分词，然后去倒排索引库检索。
语法

GET /indexName/_search
{
  "query":{
    "match":{
      "字段":"搜索的内容"
    }
  }
}

实例

GET /es_test/_search
{
  "query":{
    "match":{
      "name.lastName":"张"
    }
  }
}

结果

{
  "took" : 5,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 0.2876821,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "es_test",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.2876821,
        "_source" : {
          "info" : "测试es",
          "email" : "xxx@163.com",
          "name" : {
            "firstName" : "三",
            "lastName" : "张"
          },
          "age" : 16
        }
      }
    ]
  }
}

查询所有

GET /es_test/_search
{
  "query":{
    "match":{
      "all":"张"
    }
  }
}

multi_match：与match查询类似，允许同时查询多个字段，即从对应的字段中查询匹配的内容。参与查询字段越多，查询性能越差，建议使用copy_to将多个要查的字段copy到一个字段。
语法

GET /indexName/_search
{
  "query":{
    "mutil_match":{
      "query":"要查询的内容",
      "fields":["字段1","字段2"]
    }
  }
}

精确查询

精确查询一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。所以不会对搜索条件分词。
常见的有：

term：根据词条精确值查询
语法

GET /indexName/_search
{
  "query":{
    "term":{
      "FIELD":{
        "value":"VALUE"
      }
    }
  }
}

例子

GET /es_test/_search
{
  "query":{
    "term":{
      "age":{
        "value":"16"
      }
    }
  }
}

range：根据值的范围查询
语法

GET /indexName/_search
{
  "query":{
    "range":{
      "FIELD":{
        "gte":10,
        "lte":20
      }
    }
  }
}

例子

GET /es_test/_search
{
  "query":{
    "range":{
      "age":{
        "gte":10,
        "lte": 20
      }
    }
  }
}

地理查询

根据经纬度查询，常见的使用场景：查询附近的酒店，查询附近的出租车，搜索附近的人

geo_bounding_box：查询geo_point值落在某个矩形范围的所有文档

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "geo_bounding_box":{
      "FIELD1":{
        "top_left":{
          "lat":31.1,
          "lon":121.5
        }
      },
      "FIELD2":{
        "bottom_right":{
          "lat":30.9,
          "lon":121.7
        }
      }
    }
  }
}

geo_distance：查询到指定中心点小于某个距离值的所有文档

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "geo_distance":{
      "distance":"15km",
      "FIELD":"31.21,121.5"
    }
  }
}

复合查询

复合(compound)查询，可以将其他简单查询组合起来，实现更复杂的搜索逻辑，例如：

function score：算分函数查询，可以控制文档相关性算分，控制文档排名。例如百度竞价

相关性打分算法
当我们利用match查询时，文档结果会根据与搜索词条的关联度打分(_score)，返回结果时按照分值降序排列。
在这里插入图片描述

使用function score query，可以修改文档的相关性算分(query score)，根据新得到的算分排序。

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {"match": {"all": "外滩"} // 原始查询条件，搜索文档并根据相关性打分(query score)
    },
    "functions": [
        {
          "filter": {"term":{"id": "1"}}, //过滤条件，符合条件的文档才会被重新算分
          "weight":10 //算分函数，算分函数的结果称为function score，将来会与query score运算，得到新分数，常见的算分函数有：weight:给一个常量值，作为函数结果(function score);field_value_factor:用文档中的某个字段值作为函数结果;random_score：随机生成一个值，作为函数结果；script_score:自定义计算公式，公式结果作为函数结果
        }
      ]
    },
    "boost_mode":"multiply"//加权模式，定义function score与query score的运算方式，包括：multiply：两者相乘，默认就是这个；replace:用function score替换query score;其他：sum,avg,max,min
  }
}

布尔查询，是一个或多个查询子句的组合。子查询的组合方式有：
must：必须匹配每个子查询，类似"与"
should：选择性匹配子查询，类似"或"
must_not：必须不匹配，不参与算分，类似"非"
filter：必须匹配，不参与算分
例

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"term": {"city": "上海"}}
      ],
      "should": [
       {"term": {"brand": "皇冠假日"}},
       {"term": {"brand": "华美达"}}
      ], 
      "must_not": [
        {"range": {"price": {"lte": 500}}}
      ],
      "filter": [
        {"range": {"score": {"gte": 45}}}
      ]
    }
  }
}