【Elasticsearch 7 探索之路】（五）搜索相关 Search-API

一种基于 JSON 格式的查询语言 Query Domain Specific Language (DSL)

2.URL Search

GET /movies/_search?q=love&df=title&sort=year:desc&from=0&size=10&timeout=1s
{
"profile":"true"
}

• q 指定查询语句
• df 指定查询字段，不指定对所有字段进行查询
• Sort 排序
• from 和 size 用于分页
• 如果要查询执行过程，可以增加 profile 为 true

2.1Query String Syntax

2.1.1TermQuery

GET /movies/_search?q=title:(Beautiful Mind)
{
"profile":"true"
}

输出为有 Beautiful 或者 Mind 的电影名称

2.1.2PhraseQuery

GET /movies/_search?q=title:"Beautiful Mind"
{
"profile":"true"
}

输出为按照顺序同时出现 "Beautiful Mind" 这个词语的电影名称

TermQuery 必须带有 () ,比如 (Beautiful Mind)，不带的情况是不一样的。

GET /movies/_search?q=title:(Beautiful Mind)

Mind 为泛查询，对所有字段都进行查询

2.1.3布尔查询

• AND / OR / NOT 或者 && /|| / ! 必须大写
• title:(Beautiful OR Mind)

GET /movies/_search?q=title:(Beautiful OR Mind)
{
"profile":"true"
}

里面执行是 BooleanQuery，最后还是以 TermQuery 进行分组查询。

2.1.4范围查询

• [] 为闭区间，{} 为开区间
• year:[2018 TO 2019]，查询时间在2018-2019年的电影

GET /movies/_search?q= year:[2018 TO 2019]
{
"profile":"true"
}

2.1.5算数查询

• year:>=2018，匹配电影在2018年以后的电影

GET /movies/_search?q=year:>=2018
{
"profile":"true"
}

2.1.6通配符和正则匹配

• ? 代表1个字符，*代表0到多个字符，这种不推荐，占用太多空间
• title:b*，匹配电影名称有 b 开头的名称
• title:[bu]，匹配电影名称有 b 开头的名称

GET /movies/_search?q=title:b*

2.1.7模糊查询

• "Avengers War"~2 ,Avengers 和 War 之间有两个 term，匹配 Avengers: Infinity War - Part I，不能匹配 Avengers: War。

GET /movies/_search?q=title:"Avengers War"~2

3.Request Body Search

其实在高阶使用方法上只有 Request Body Search 才能实现，所以也是推荐使用这种方法查询学习。

Request Body Search 将查询语句通过通过 HTTP 方式发送到 ES，进行查询

3.1Query DSL

POST kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
"profile": true,
"_source":["customer_first_name","customer_full_name","customer_gender"],
"from":10,
"size":20,
"sort":[{"order_date":"desc"}],
"query": {
"match_all": {}//查询所有文档
}
}

• from 和 size 进行分页，"from":10,
  "size":20，from 从 10 开始，返回20个结果，不填写时from=0，size=10
• sort 根据某些字段进行排序，最好选择日期或者数字的列进行排序
• _source 当你不需要对所有字段进行查询，通过 _source 选择需要展示数据，不填写则所有，）source 支持正则

3.2脚本字段

脚本字段简单说通过 ES 的 painless 脚本去算出一个新的字段。这个有什么用处呢？当你要对一个列排序，发现存储的有不同的单位，需要转换之后才能做一个统一的排序。

GET kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
"script_fields": {
"new_field": {
"script": {
"lang": "painless",
"source": "doc['customer_id']+'_2333333!'"
}
}
},
"query": {
"match_all": {}
}
}

脚本字段不要选择文本类型，默认禁止，可以通过设置 fielddata = true 开启，不建议。

3.3Match 查询表达式

前面 URL Search 中讲解 Term 和 Phrase 查询，现在我们来看在 Request Body Search 是怎么实现。

• 使用 quest-match 方式，下一层填写具体查询内容，
• 查询内容两个字符串，类似于 OR 方式。

POST movies/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "Who Last"
}
}
}

如果你要要求 Who Last 要同时出现，增加 "operator": "and" 实现。

POST movies/_search
{
"query": {
"match": {
"title": {
"query": "Who Christmas",
"operator": "and"
}
}
}
}

3.4Match Phrase

• 通过使用 query-match_phrase 实现 Phrase 查询
• query 的词必须按照顺序排列
• slop 实现模糊查询，slop=1，表示中间可以有一个字符

POST movies/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"title": {
"query": "Who Christmas"
}
}
}
}

POST movies/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"title": {
"query": "Who Christmas",
"slop": 1
}
}
}
}

4.小结

本篇主要对 Search-Api 的 URL Search 和 Request Body Search 详细介绍，URL Search 和 Request Body Search 都可以简单方便查询我们想要的结果， 那么我们应该采用哪种方式进行查询呢？在简单的进行查询两种方式没有什么区别，但是在 ES 中高级使用方法只能在 Request Body Search 中做，所有这里也是推荐学习和使用这种方法，对 Request Body Search 高阶使用的方法会在之后的章节进行讲解。

5.数据来源

kibana_sample_data_ecommerce 索引是 kibana 自带的索引，需要手动在 kibana 进行点击导入

movies 索引是 movielens 数据集，通过https://grouplens.org/datasets/movielens/ 这个地址下载。通过 Logstash 导入。logstash.conf 和 数据文件在公众号后台回复 ES 获取。

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