Query DSL官网地址 www.elastic.co/guide/en/el…
ElasticSearch查询主要分为URI Search和Query DSL,又以Query DSL语法为主,所以需要重点掌握。
为啥需要QueryDSL
query string 主要针对比较简单的搜索,搜索条件越复杂,越难以满足需求。
GET http://localhost:9200/test/_search?q=name:张三&size=10&from=0&sort=age:desc
DSL介绍
Domain Specific Language:领域特定语言
Elasticsearch基于JSON提供完整的查询DSL来定义查询。
一个查询可由两部分字句构成:
- Leaf query clauses 叶子查询字句:Leaf query clauses 在指定的字段上查询指定的值,如:match、term or range queries. 叶子字句可以单独使用。
- Compound query clauses 复合查询字句:以逻辑方式组合多个叶子、复合查询为一个查询。
一个查询字句的行为取决于它是用在query context 还是 filter context 中:
- Query context 查询上下文:用在查询上下文中的字句回答“这个文档有多匹配这个查询?”。除了决定文档是否匹配,字句匹配的文档还会计算一个字句评分,来评定文档有多匹配,会参与相关性评分。查询上下文由 query 元素表示。
- Filter context 过滤上下文:过滤上下文由 filter 元素或 bool 中的 must not 表示。用在过滤上下文中的字句回答“这个文档是否匹配这个查询?”,不参与相关性评分。被频繁使用的过滤器将被ES自动缓存,来提高查询性能。
如下语句:
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "name": "张三" }},
{ "match": { "addr": "长沙" }}
],
"filter": [
{ "term": { "status": 1 }},
{ "range": { "time": { "gte": "2023-01-01" }}}
]
}
}
}
- 同样是按条件匹配,filter不统计相关度,must统计相关度
- must比filter计算更复杂,更耗时
相当于MySQL
select * from test where name='张三' and addr = '长沙' and status=1 and time>='2023-01-01'
query
全文检索的标准查询,它可以对一个字段进行模糊、短语查询。 query match 接收 text/numerics/dates, 对它们进行分词分析, 再组织成一个boolean查询。可通过operator 指定bool组合操作(or、and 默认是 or ), 以及minimum_should_match 指定至少需多少个should(or)字句需满足。还可用ananlyzer指定查询用的特殊分析器。
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query" : {
"match" : {
"name" : "张三"
}
}
}
相当于MySQL
select * from test where name='张' and addr = '长沙' and status=1 and time>='2023-01-01'
执行查询:
# addr 分词默认是用 or 连接
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query" : {
"match" : {
"addr" : "长沙"
}
}
}
# 分此后指定 and 连接
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query": {
"match" : {
"addr" : {
"query" : "长沙",
"operator": "and"
}
}
}
}
模糊查询,指定fuzziness
- 最大编辑数为2,说明query字符串中分词后,每个词允许编辑两次单个字符,可删除、新增、修改字符。
- fuzziness 参数可以被设置为 AUTO,此时字符串只有 1 到 2 个字符时是 0;字符串有 3 、4 或者 5 个字符时是 1;字符串大于 5 个字符时是 2。
- 有时编辑距离 2 仍然是太多了,返回的结果似乎并不相关。 把最大fuzziness设置为1 ,可以得到更好的结果和更好的性能。
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query": {
"match": {
"description": {
"addr": "长沙岳麓高新区",
"fuzziness": 1
}
}
}
}
模糊查询fuzziness的说明,可见官网:[www.elastic.co/guide/cn/el…] 可以使用minimum_should_match指定最少匹配需要满足几个词:
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query": {
"match": {
"description": {
"addr": "长沙岳麓高新区",
"fuzziness": 2,
"minimum_should_match": 2
}
}
}
}
还可用max_expansions 指定模糊匹配的最大词项数,默认是50。比如:反向索引中有 100 个词项与 长沙 模糊匹配,只选用前50 个。
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query": {
"match": {
"description": {
"addr": "长沙高新技术",
"fuzziness": 2,
"minimum_should_match": 2,
"max_expansions": 50
}
}
}
}
match_phrase query
match_phrase查询分析文本并根据分析的文本创建一个短语查询。 match_phrase 会将检索关键词分词。match_phrase的分词结果必须在被检索字段的分词中都包含,而且顺序必须相同, 而且默认必须都是连续的。
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"addr": "长沙高新"
}
}
}
相当于MySQL
select * from test where addr = '长沙高新'
可以通过slop参数来控制单词之间的允许间隔 参阅slop用法
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"description": {
"addr": "长沙技术",
"slop": 3
}
}
}
}
match phrase prefix query
match_phrase_prefix 在 match_phrase 的基础上支持对短语的最后一个词进行前缀匹配
查询新开头的:
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query": {
"match_phrase_prefix" : {
"addr" : "长沙高新"
}
}
}
相当于MySQL
select * from test where addr = '长沙高新' and addr like '%新%'
指定前缀匹配选用的最大词项数量:
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query": {
"match_phrase_prefix" : {
"message" : {
"addr" : "长沙",
"max_expansions" : 10
}
}
}
}
multi match query
如果你需要在多个字段上进行文本搜索,可用multi_match
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "长沙",
"fields": ["name", "description"]
}
}
}
还可以使用*表示匹配多个字段:
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "java程序员",
"fields": ["name*", "desc*"]
}
}
}
query string query
query_string 查询,让我们可以直接用lucene查询语法写一个查询串进行查询,ES中接到请求后,通过查询解析器解析查询串生成对应的查询。使用它要求掌握lucene的查询语法。
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query": {
"query_string" : {
"default_field" : "addr",
"query" : "长沙高新区"
}
}
}
query_string支持多字段匹配
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query": {
"query_string" : {
"fields" : ["description", "name"],
"query" : "java 程序员 spring"
}
}
}
可与query同用的参数,如 default_field、fields,及query 串的语法请参考:
[www.elastic.co/guide/en/el…]
simple query string query
simple_query_string 查同 query_string 查询一样用lucene查询语法写查询串,较query_string不同的地方:更小的语法集;查询串有错误,它会忽略错误的部分,不抛出错误。更适合给用户使用。 如下: fileds写错但是不报错,查不出数据
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query": {
"simple_query_string" : {
"query": "中国" +(长沙 | 岳麓) -高兴",
"fields": ["what^5", "haha$"],
"default_operator": "and"
}
}
}
语法请参考:
[www.elastic.co/guide/en/el…]
词项查询
官网:[www.elastic.co/guide/en/el…]
term query
term 查询用于查询指定字段包含某个词项的文档。
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query": {
"term": {
"name": "张三"
}
}
}
terms query
terms 查询用于查询指定字段包含某些词项的文档。
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query": {
"terms": {
"addr": [
"长沙",
"where",
"cs"
]
}
}
}
Terms 查询支持嵌套查询的方式来获得查询项,相当于 in (select * from test where addr in)
range query
范围查询
- gte:大于等于
- gt:大于
- lte:小于等于
- lt:小于
- boost:查询权重
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query": {
"range": {
"age": {
"gte": 20,
"lte": 50,
"boost" : 2.0
}
}
}
}
时间范围查询
now-1d/d #当前时间减1天后转成天数
now/d #当前时间转成天数
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query": {
"range" : {
"time" : {
"gte" : "now-1d/d",
"lt" : "now/d"
}
}
}
}
指定时间格式查询
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query": {
"range" : {
"time" : {
"gte": "01/01/2022",
"lte": "2023",
"format": "dd/MM/yyyy||yyyy"
}
}
}
}
时间舍入||说明:
- gt:大于的情况下,四舍五入,比如2022-01-18||/M变成2022-01-31T23:59:59:999,不包含整个月。
- gte:大于等于的情况下,向下取整,比如2022-01-18||/M变成2022-01-01,包含整个月。
- lt:小于的情况下,向下取整,比如2022-01-18||/M变成2022-01-01,不包含整个月。
- lte:小于等于的情况下,四舍五入,比如2022-01-18||/M变成2022-01-31T23:59:59:999,包含整个月。
时间数学计算规则请参考:
[www.elastic.co/guide/en/el…]
exits query
查询指定字段值不为空的数据
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query": {
"exists": {
"field": "name"
}
}
}
prefix query 前缀查询
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query": {
"prefix": {
"name": {
"value": "张"
}
}
}
}
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query": {
"prefix": {
"name": "张"
}
}
}
wildcard query 通配符查询
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query": {
"wildcard" : { "name" : "张" }
}
}
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query": {
"wildcard": {
"name" : {
"value": "张",
"boost": 2
}
}
}
}
regexp query 正则查询
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query": {
"regexp":{
"name": "张*s"
}
}
}
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query": {
"regexp": {
"addr": {
"value": "长*区",
"flags" : "ALL",
"max_determinized_states": 10000,
"rewrite": "constant_score"
}
}
}
}
正则语法参考:[www.elastic.co/guide/en/el…]
fuzzy query 模糊查询
返回包含与搜索词类似的词的文档,该词由Levenshtein编辑距离度量。
包括以下几种情况:
- 更改角色(box→fox)
- 删除字符(aple→apple)
- 插入字符(sick→sic)
- 调换两个相邻字符(ACT→CAT)
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query": {
"fuzzy": {
"name": {
"value": "张"
}
}
}
}
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query": {
"fuzzy" : {
"name" : {
"value": "z",
"boost": 1.0,
"fuzziness": 2,
"prefix_length": 0,
"max_expansions": 10
}
}
}
}
ids 根据文档id查询
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query": {
"ids" : {
"values" : ["1", "4", "10"]
}
}
}
Filter
filter与query示例
需求:查询addr中有"长沙",并且age大于20小于30的数据。
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"addr": "长沙"
}
},
{
"range": {
"age": {
"gte": 20,
"lte": 30
}
}
}
]
}
}
}
使用filter:
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"addr": "长沙"
}
}
],
"filter": {
"range": {
"age": {
"gte": 20,
"lte": 30
}
}
}
}
}
}
filter与query对比
- filter:仅仅只是按照搜索条件过滤出需要的数据而已,不计算任何相关度分数,对相关度没有任何影响。
- query:会去计算每个document相对于搜索条件的相关度,并按照相关度进行排序。
应用场景:
一般来说,如果你是在进行搜索,需要将最匹配搜索条件的数据先返回,那么用query 如果你只是要根据一些条件筛选出一部分数据,不关注其排序,那么用filter。
filter与query性能
- filter:不需要计算相关度分数,不需要按照相关度分数进行排序,同时还有内置的自动cache最常使用filter的数据。
- query:相反,要计算相关度分数,按照分数进行排序,而且无法cache结果。范围查询,keyword关键字查询。
定位错误语法
验证错误语句:
GET http://localhost:9200/test/_validate/query?explain
{
"query": {
"matcher": {
"addr": "长沙"
}
}
}
返回:
{
"valid" : false,
"error" : "org.elasticsearch.common.ParsingException: no [query] registered for [matcher]"
}
正确:
GET http://localhost:9200/test/_validate/query?explain
{
"query": {
"match": {
"addr": "长沙"
}
}
}
一般用在那种特别复杂庞大的搜索下,这个时候可以先用validate api去验证一下,搜索是否合法。
合法以后,explain就像mysql的执行计划,可以看到搜索的目标等信息。
定制排序规则
默认排序规则
默认情况下,是按照_score降序排序的。
然而,某些情况下,可能没有用到_score,比如说filter。
但是query里面直接写filter会报错,这时就用到了constant_score。
只过滤的正确写法:
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query": {
"constant_score": {
"filter" : {
"term" : {
"addr" : "长"
}
}
}
}
}
定制排序规则
相当于sql中order by age asc
**
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query": {
"constant_score": {
"filter" : {
"term" : {
"addr" : "长"
}
}
}
},
"sort": [
{
"age": {
"order": "asc"
}
}
]
}
Scroll分批查询
场景:下载某一个索引中1亿条数据,到文件或是数据库。
不能一下全查出来,系统内存溢出。所以使用scoll滚动搜索技术,一批一批查询。
scoll搜索会在第一次搜索的时候,保存一个当时的视图快照,之后只会基于该旧的视图快照提供数据搜索,如果这个期间数据变更,是不会让用户看到的。
每次发送scroll请求,我们还需要指定一个scoll参数,指定一个时间窗口,每次搜索请求只要在这个时间窗口内能完成就可以了。
搜索
GET http://localhost:9200/test/_search?scroll=1m
{
"query": {
"match_all": {}
},
"size": 3
}
返回
{
"_scroll_id" : "FGluY2x1ZGVfY29udGV4dF91dWlkDnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBRZ0TUV3MWxQT1FhdW85blhUMzV5T3dRAAAAAAAAAscWVTUwc1pURDFSRjYxajBveGUxVkFnZxZ0TUV3MWxQT1FhdW85blhUMzV5T3dRAAAAAAAAAsUWVTUwc1pURDFSRjYxajBveGUxVkFnZxZ0TUV3MWxQT1FhdW85blhUMzV5T3dRAAAAAAAAAsgWVTUwc1pURDFSRjYxajBveGUxVkFnZxZ0TUV3MWxQT1FhdW85blhUMzV5T3dRAAAAAAAAAsYWVTUwc1pURDFSRjYxajBveGUxVkFnZxZ0TUV3MWxQT1FhdW85blhUMzV5T3dRAAAAAAAAAskWVTUwc1pURDFSRjYxajBveGUxVkFnZw",
"took" : 3,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
}
获得的结果会有一个scoll_id,下一次再发送scoll请求的时候,必须带上这个scoll_id
GET http://localhost:9200/test/scroll
{
"scroll": "1m",
"scroll_id" : "FGluY2x1ZGVfY29udGV4dF91dWlkDnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBRZ0TUV3MWxQT1FhdW85blhUMzV5T3dRAAAAAAAAAscWVTUwc1pURDFSRjYxajBveGUxVkFnZxZ0TUV3MWxQT1FhdW85blhUMzV5T3dRAAAAAAAAAsUWVTUwc1pURDFSRjYxajBveGUxVkFnZxZ0TUV3MWxQT1FhdW85blhUMzV5T3dRAAAAAAAAAsgWVTUwc1pURDFSRjYxajBveGUxVkFnZxZ0TUV3MWxQT1FhdW85blhUMzV5T3dRAAAAAAAAAsYWVTUwc1pURDFSRjYxajBveGUxVkFnZxZ0TUV3MWxQT1FhdW85blhUMzV5T3dRAAAAAAAAAskWVTUwc1pURDFSRjYxajBveGUxVkFnZw"
}
与分页区别:
- 分页给用户看的 deep paging
- scroll是用户系统内部操作,如下载批量数据,数据转移。零停机改变索引映射。
复合查询
官网:[www.elastic.co/guide/en/el…]
bool query
复合查询就是指可以对多个字段过滤筛选,类比mysql的where多条件查询,es的复合查询包括Constant Score Query、Bool Query、Dis Max Query、Function Score Query、Boosting Query,这里详细说一说用的比较多的Bool Query。
Bool 查询用bool操作来组合多个查询字句为一个查询。 可用的关键字:
- must:根据must中的条件过滤文档,返回的结果文档必须严格匹配条件,会影响相关性算分。
- filter:根据must中的条件过滤文档,返回的结果文档必须严格匹配条件,和must不同的是,filter不会影响相关性算分。
- should:或,根据should中的条件进行筛选,返回的结果文档应该包含should的条件,影响相关性算分。
- must_not:根据must_not中的条件过滤文档,返回的结果文档必须不包含must_not条件,会影响相关性算分,在filter上下文中执行,不参与、不影响评分
GET http://localhost:9200/test/_search
{
"query": {
"bool" : {
"must" : {
"term" : { "name" : "张" }
},
"filter": {
"term" : { "name" : "张" }
},
"must_not" : {
"range" : {
"age" : { "gte" : 10, "lte" : 20 }
}
},
"should" : [
{ "term" : { "addr" : "长沙" } },
{ "term" : { "addr" : "区" } }
],
"minimum_should_match" : 4, # 表示命中4个词的文档才会返回
"boost" : 1.0
}
}
}
- 1、must、must_not、should支持数组,同时filter的查询语句,es会对其进行智能缓存,因此执行效率较高,在不需要算分的查询语句中,可以考虑使用filter替代普通的query语句;
- 2、查询语句同时包含must和should时,可以不满足should的条件,因为must条件优先级高于should,但是如果也满足should的条件,则会提高相关性算分;
- 3、可以使用minimum_should_match参数来控制应当满足条件的个数或百分比;
- 4、must、must_not语句里面如果包含多个条件,则各个条件间是且的关系,而should的多个条件是或的关系。