真理并无尽头

花式查询详解

HeJin大约 3 分钟数据库技术ElasticSearch

简单查询

GET /kuangshen/user/_search
# 查询的参数体，使用json构建
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "狂神"
    }
  }
}
image-20210319121112021
image-20210319121112021

再添加一个4号用户：

PUT /kuangshen/user/4
{
  "name": "狂神说前端",
  "age": 3,
  "desc": "一顿操作猛如虎，一看工资2500",
  "tags": ["技术宅","直男","温暖"]
}

再次查询：

image-20210319121511029
image-20210319121511029

其中hits包含索引和文档的信息。数据中的东西都可以遍历出来。

  • 查询结果总数。
  • 具体的文档。
  • 分数。可以通过判断谁更加符合结果。

结果过滤

GET /kuangshen/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "狂神"
    }
  },
  "_source": ["name", "desc"]
}
image-20210319122050791
image-20210319122050791

之后使用Java操作ES，所有的方法和对象就是这里面的key。

排序

GET /kuangshen/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "狂神"
    }
  },
  "sort": [
    {
      // 通过哪个字段排序.asc升序，desc降序
      "age": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}
image-20210319122457886
image-20210319122457886

分页查询

GET /kuangshen/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "狂神"
    }
  },
  "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ],
  // 第几条数据开始
  "from": 0,
  // 单页数据大小
  "size": 1
}
image-20210319122724074
image-20210319122724074

bool值查询

多条件查询：

  • must，相当于mysql的and。所有的条件都要符合。
  • should，相当于mysql的or。满足其一就符合。
  • must_not，相当于mysql的not。全部都不满足。
GET /kuangshen/user/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "name": "狂神说"
          }
        },
        {
          "match": {
            "age": 3
          }
        }
      ]
    }
  }
}
image-20210319123326036
image-20210319123326036
GET /kuangshen/user/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "match": {
            "name": "狂神说"
          }
        },
        {
          "match": {
            "age": 23
          }
        }
      ]
    }
  }
}
image-20210319123719891
image-20210319123719891
GET /kuangshen/user/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": [
        {
          "match": {
            "name": "狂神说"
          }
        },
        {
          "match": {
            "age": 23
          }
        }
      ]
    }
  }
}
image-20210319123856586
image-20210319123856586

过滤器

使用filter进行数据的过滤。

  • gt 大于
  • gte 大于等于
  • lt 小于
  • lte 小于等于
GET /kuangshen/user/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "name": "狂神说"
          }
        }
      ],
      "filter": {
        "range": {
          "age": {
            "gt": 10
          }
        }
      }
    }
  }
}
image-20210319124203290
image-20210319124203290
image-20210319124527922
image-20210319124527922

匹配多个条件

GET /kuangshen/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "tags": "女"
    }
  }
}
image-20210319124803445
image-20210319124803445

多个条件用空格隔开。主要满足其中一个条件，就会被查出。这个时候可以通过分值进行基本的判断。

GET /kuangshen/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "tags": "男 技术"
    }
  }
}
image-20210319125256090
image-20210319125256090

精确查询

  • term，直接查询精确的值。

  • match，会使用分词器解析。先分析文档，然后通过分析的文档进行查询。

两个类型

  • text会被分词器解析。
  • keyword不会被分词器解析。
PUT  tesdb
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "desc": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}
image-20210319130101217
image-20210319130101217
PUT tesdb/_doc/1
{
  "name": "狂神说Java name",
  "desc": "狂神说Java desc"
}
image-20210319130235086
image-20210319130235086

再插入一条：

PUT tesdb/_doc/2
{
  "name": "狂神说Java name",
  "desc": "狂神说Java desc2"
}

查看head界面：

image-20210319130351005
image-20210319130351005

keyword不会被分词器解析

GET _analyze
{
  "analyzer": "keyword",
  "text": ["狂神说Java name"]
}
image-20210319130641604
image-20210319130641604
GET _analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": ["狂神说Java name"]
}
image-20210319130720307
image-20210319130720307
GET tesdb/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "name": "狂"
    }
  }
}
image-20210319131106970
image-20210319131106970
GET tesdb/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "desc": "狂神说Java desc"
    }
  }
}
image-20210319131237778
image-20210319131237778

keyword类型的字段不会被分词器解析。

多个值匹配的精确查询

先插入两条数据：

PUT tesdb/_doc/3
{
  "t1": "22",
  "t2": "2021-03-19"
}

PUT tesdb/_doc/4
{
  "t1": "33",
  "t2": "2021-03-20"
}

查询：

GET tesdb/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "term": {
            "t1": "22"
          }
        },
        {
          "term": {
            "t1": "33"
          }
        }
      ]
    }
  }
}
image-20210319131804733
image-20210319131804733

高亮查询

GET kuangshen/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "狂神"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "name":{}
    }
  }
}
image-20210319132222768
image-20210319132222768

搜索相关的结果可以高亮显示。

自定义高亮标签

GET kuangshen/user/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "狂神说"
    }
  },
  "highlight": {
    "pre_tags": "<p class='key' style='color:red'>", 
    "post_tags": "</p>", 
    "fields": {
      "name":{}
    }
  }
}
image-20210319132703528
image-20210319132703528

总结

  • 匹配
  • 按照条件匹配
  • 精确匹配
  • 区间范围匹配
  • 匹配字段过滤
  • 多条件查询
  • 高亮查询

这些MySQL都可以做，只是MySQL效率比较低。

Copyright © 2023 HeJin