term 过滤
term主要用于精确匹配哪些值，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)：
#完整的例子， hostname 字段完全匹配成 saaap.wangpos.com 的数据：
{
"query": {
"term": {
"hostname": "saaap.wangpos.com"
}
}
}
terms 过滤
terms 跟 term 有点类似，但 terms 允许指定多个匹配条件：
#完整的例子，所有http的状态是 302 、304 的， 由于ES中状态是数字类型的字段，所有这里我们可以直接这么写。：
{
"query": {
"terms": {
"status": [
304,
302
]
}
}
}
range 过滤
range过滤允许我们按照指定范围查找一批数据：
#一个完整的例子， 请求页面耗时大于1秒的数据，upstream_response_time 是 nginx 日志中的耗时，ES中是数字类型。
{
"query": {
"range": {
"upstream_response_time": {
"gt": 1
}
}
}
}
exists 和 missing 过滤
exists 和 missing 过滤可以用于查找文档中是否包含指定字段或没有某个字段，类似于SQL语句中的IS_NULL条件：
#这两个过滤只是针对已经查出一批数据来，但是想区分出某个字段是否存在的时候使用。
{
"exists": {
"field": "title"
}
}
bool 过滤
bool 过滤可以用来合并多个过滤条件查询结果的布尔逻辑，它包含一下操作符：
- must :: 多个查询条件的完全匹配,相当于 and。
- must_not :: 多个查询条件的相反匹配，相当于 not。
- should :: 至少有一个查询条件匹配, 相当于 or。
#这些参数可以分别继承一个过滤条件或者一个过滤条件的数组：
{
"bool": {
"must": { "term": { "folder": "inbox" }},
"must_not": { "term": { "tag": "spam" }},
"should": [
{ "term": { "starred": true }},
{ "term": { "unread": true }}
]
}
}
match 查询
match查询是一个标准查询，不管你需要全文本查询还是精确查询基本上都要用到它：
#如果你使用 match 查询一个全文本字段，它会在真正查询之前用分析器先分析match一下查询字符：
{
"match": {
"tweet": "About Search"
}
}
multi_match 查询
multi_match查询允许你做match查询的基础上同时搜索多个字段，在多个字段中同时查一个：
{
"multi_match": {
"query": "full text search",
"fields": [ "title", "body" ]
}
}
bool 查询
bool 查询与 bool 过滤相似，用于合并多个查询子句。不同的是，bool 过滤可以直接给出是否匹配成功， 而bool 查询要计算每一个查询子句的 _score （相关性分值）：
- must:: 查询指定文档一定要被包含。
- must_not:: 查询指定文档一定不要被包含。
- should:: 查询指定文档，有则可以为文档相关性加分。
#以下查询将会找到 title 字段中包含 "how to make millions"，并且 "tag" 字段没有被标为 spam。 如果有标识为 "starred" 或者发布日期为2014年之前，那么这些匹配的文档将比同类网站等级高：
{
"bool": {
"must": { "match": { "title": "how to make millions" }},
"must_not": { "match": { "tag": "spam" }},
"should": [
{ "match": { "tag": "starred" }},
{ "range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }}}
]
}
}
wildcards 查询
使用标准的shell通配符查询
#查询 hostname 匹配下面shell通配符的：
{
"query": {
"wildcard": {
"hostname": "wxopen*"
}
}
}
regexp 查询
假设您只想匹配以W开头，紧跟着数字的邮政编码。使用regexp查询能够让你写下更复杂的模式：
#所有以 wxopen 开头的正则
{
"query": {
"regexp": {
"hostname": "wxopen.*"
}
}
}
prefix 查询
以什么字符开头的，可以更简单地用 prefix，如下面的例子：
{
"query": {
"prefix": {
"hostname": "wxopen"
}
}
}
短语匹配(Phrase Matching)
当你需要寻找邻近的几个单词时，你会使用match_phrase查询：
#你需要寻找邻近的几个单词时，你会使用match_phrase查询：
GET /my_index/my_type/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"title": "quick brown fox"
}
}
}
bool组合复杂查询
下例是查询类型为b2t，收入必须大于0的所有单子的click、revenue相关数据
GET rta_daily_report/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{"match": {
"type": "b2t"
}}
],
"must_not": [
{
"range": {
"revenue": {
"lte": 0
}
}
}
]
}
},
"sort": [
{
"yyyymmdd": {
"order": "desc"
}
}
],
"_source": ["yyyymmdd", "type", "cid", "click", "revenue"],
"size": 10
}
查询结果按某个字段进行排序
//javaApi设置查询数量size和对orderstr进行正序
SearchRequestBuilder srb = this.createSearchRequestBuilder(new Date(begin), new Date(end));
srb.setQuery(queryBuilder).setSize(queryParam.getPageIndex() * queryParam.getPageSize()).addSort(orderStr, SortOrder.ASC);
{
"size" : 5,
"query" : {
"bool" : {
"filter" : [
{
"range" : {
"startTime" : {
"from" : 1517046960000,
"to" : 1517048760000
}
}
}
]
}
},
"sort" : [{ "startTime" : { "order" : "desc"}}
]
}
查询一段时间内的聚合数据
GET rta_daily_report/campaign/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"snaptime": {
"date_range": {
"field": "@timestamp",
"ranges": [
{
"from": "now-30d/d",
"to": "now"
}
]
},
"aggs": {
"sum_revenue": {
"sum": {
"field": "revenue"
}
}
}
}
}
}
聚合结果进行排序
根据查询到文档数量：聚合结果为查询到文档的数量倒序："order" : { "_count" : "desc" }
//在java代码中不能直接使用“_count” 使用如下的方式查询
TermsAggregationBuilder termsAggBuilder=AggregationBuilders.terms(AggAlias.CATEGORY.getValue()).field(cateGoryFieldName);
termsAggBuilder.order(Terms.Order.count(false)).size(5);
{"size": 0,
"query" : {
"bool" : {
"filter" : [
{ "range" : {
"startTime" : {
"from" : 1515655800000,
"to" : 1516865400000
}
} },
{ "term" : {
"type" : {
"value" : "URL",
"boost" : 1.0
}
} }
]
}
},
"aggregations" : {
"CATEGORY" : {
"terms" : {
"field" : "errorCode",
"size" : 5,
"order" : {
"_count" : "desc"
}
}
}
}
}
根据子聚合的结果进行排序：
//注意根据上面的语句传入的参数应该是 orderStr===responseTime.avg ascOrder=true
AggregationBuilders.terms(AggAlias.CATEGORY.getValue()).field(categoryfieldName).order(Terms.Order.aggregation(orderStr,ascOrder)).size(size)
{
"query" : {
"bool" : {
"filter" : [
{
"term" : {
"type" : {
"value" : "URL",
"boost" : 1.0
}
}
}
]
}
},
"aggregations" : {
"CATEGORY" : {
"terms" : {
"field" : "name",
"size" : 5,
"order" : {"responseTime.avg" : "asc" }
},
"aggregations" : {
"responseTime" : {
"extended_stats" : {
"field" : "durationInMillis",
"sigma" : 2.0
}
},
"error" : {
"sum" : {
"script" : {
"inline" : "def errorTemp=doc['status'].value; if(errorTemp=='0'){return 0;}else{return 1;}",
"lang" : "painless"
}
}
},
"apdex" : {
"avg" : {
"script" : {
"inline" : "def responseTemp=doc['durationInMillis'].value; if(responseTemp>params.threshold){return 0.5;}else{return 1;}",
"lang" : "painless",
"params" : {
"threshold" : 20.0
}
}
}
},
"errorRate" : {
"percentile_ranks" : {
"script" : {
"inline" : "def errorTemp=doc['status'].value; if(errorTemp=='0'){return 1;}else{return 0;}",
"lang" : "painless"
},
"values" : [
0.0
],
"keyed" : true,
"tdigest" : {
"compression" : 100.0
}
}
}
}
}
}
}
