ES使用之查询方式

ES中的数据查询

返回字段含义

track_total_hits

track_total_hits是 Elasticsearch 中用于 ‌控制匹配文档总数统计行为‌ 的关键参数。就算统计total.value的数量，如果是true就准确返回匹配的数量，如果是false就不匹配，如果设置数量就在数量范围内获取，超过了就算返回设置的默认值

‌精确统计模式‌

• 当设置为 track_total_hits=true 时，Elasticsearch 会 ‌强制计算所有匹配文档的精确总数‌，无论数量多大。此时返回的 hits.total.relation 始终为 eq（精确相等）15。
• ‌适用场景‌：需精准分页、数据导出等对总数准确性要求高的场景

估算模式‌

• 默认值为 track_total_hits=10000，当匹配文档数 ‌超过设定阈值‌（如默认 10,000）时，返回 hits.total.relation 为 gte（大于等于），表示 value 是实际总数的下限估算值

完全禁用统计‌

• 设置为 track_total_hits=false 时，跳过总数计算，返回 "value": 0, "relation": "gte"，性能最优但无统计意义

{	//精准获取返回条数"track_total_hits":true,"query":{"match":{"data_info":"下午"}
}}

{//表示查询耗时（单位：毫秒）。表示本次查询耗时21毫秒"took": 21,//标识查询是否超时。示例中的 false 表示未超时"timed_out": false,//描述分片执行情况"_shards": {//参与查询的分片总数"total": 3,//成功执行查询的分片数"successful": 3,//查询过程中被跳过的分片数量"skipped": 0,//执行失败的分片数"failed": 0},"hits": {"total": {//匹配文档总数"value": 4,//表示 value 的精确性两种//eq‌（exact）：精确计数//gte‌估算"relation": "eq"},"max_score": 2.622515,"hits": [{   // 索引名"_index": "ldsx_test_2025.04.28",// 此条数据唯一标识"_id": "HM-2hJYBpFEB9Te9Nw5R",// 文档匹配评分"_score": 2.622515,// 文档原始数据"_source": {"data_name": "node11","created_at": "2025-04-28 15:05:31","data_info": "下午属于五一假期"}},{"_index": "ldsx_test_2025.04.28","_id": "Es83e5YBpFEB9Te91w6C","_score": 0.5753642,"_source": {"data_name": "node1","created_at": "2025-04-28 15:05:31","data_info": "这是一个晴朗的下午"}},{"_index": "ldsx_test_2025.04.28","_id": "E884e5YBpFEB9Te9Fg7H","_score": 0.3718877,"_ignored": ["created_at"],"_source": {"data_name": "node2","created_at": "2025-04-28111 15:05:31","data_info": "这是一个晴朗的下午1"}},{"_index": "ldsx_test_2025.04.28","_id": "FM84e5YBpFEB9Te9Sw7e","_score": 0.35767543,"_source": {"data_name": "node3","created_at": "2025-04-28 15:05:31","data_info": "这是一个晴朗的下午，你好"}}]}
}

精准匹配(term)

适用于keyword类型，直接以原始值存储，适合使用 term 查询精准匹配

包括整数、浮点数等数值型字段，term 查询可直接匹配精确数值

如创建时间、更新时间等结构化时间字段，可通过 term 查询精准匹配特定时间点

例如标记为 true/false 的状态字段，可直接进行精确值匹配

单值匹配

{"track_total_hits":500,"query":{"term":{"data_info.raw":"这是一个晴朗的下午"}
}
}

多值匹配

{"track_total_hits":500,"query":{"terms":{"data_name":["node6","node9"]}
}}

全文检索(match)

虽然 match 查询主要用于 text 类型，但也可作用于以下类型，但行为有所不同

‌**keyword 类型字段**‌

• 直接匹配字段的完整值，不进行分词（等效于 term 查询）。例如，查询 "status.keyword": "active" 时需严格匹配 active

‌数值、日期、布尔类型字段‌

• 不会分词，直接将查询字符串转换为对应类型进行匹配。例如，查询 "price": 100 会精确匹配数值 100

text 类型字段

data_info主字段为text类型查询下午会检索出所有下午的内容

{"query": {"match": {"data_info": "下午"}}
}

此处查询虽然传入证据，但是text，match将会分词搜索，可能实际查询内容为:[“下午”, “属于”, “五”,“一”, “假期”],会将包含这些分词内容的信息都查询出来，无顺序限制。

{"query": {"match": {"data_info": "下午属于五一假期"}}
}

按照分词顺序匹配完整的短语，提升 match 查询的严格性。

{"query": {"match_phrase": {"data_info": "下午属于五一假期"}}
}

range查询

固定结构支持 gt（>）、lt（<）、gte（≥）、lte（≤）四种运算符

{"range": {"field1": {"gte": <最小值>,"lte": <最大值>}}
}

{"query": {"range": {"field1": {"gte": <最小值>,  // 大于等于"lte": <最大值>,  // 小于等于"gt": <最小值>,   // 大于"lt": <最大值>    // 小于}}}
}

高级查询

布尔查询

组合多个查询条件，支持 must（必须满足）、should（至少满足一个）、must_not（禁止满足），filter

(过滤)，must 和filter均可以过滤文档。

must 子句中的 range性能低于filter，must参与相关性评分，filter纯过滤。

{"query": {"bool": {"should": [{ "match": { "data_info": "下午" } },{ "match": { "data_info": "电脑" } },{ "match": { "data_info": "属于" } }],"minimum_should_match": 2  // 至少满足 1 个 should 条件}}
}

{"query": {"bool": {"must": [{ "term": { "category": "electronics" }},      // 必须类目为电子产品{ "term": { "in_stock": true }}               // 必须有库存],"should": [{ "term": { "brand": "Apple" }},              // 品牌为苹果{ "term": { "brand": "Samsung" }}             // 品牌为三星],"must_not": [{ "terms": { "color": ["red", "blue"] }}      // 排除红色和蓝色商品],"filter": [{ "range": { "price": { "gte": 1000, "lte": 5000 }}}  // 过滤价格范围],"minimum_should_match": 1                       // 至少满足一个should条件}}
}

筛选价格在 500~1000 且库存量大于 50 的商品

{"query": {"bool": {"must": [{"range": {"price": { "gte": 500, "lte": 1000 }}},{"range": {"stock": { "gt": 50 }}}]}}

筛选价格低于 300 ‌或‌ 评分高于 4.5 的商品

{"query": {"bool": {"should": [{ "range": { "price": { "lt": 300 } } },{ "range": { "rating": { "gt": 4.5 } } }],"minimum_should_match": 1  // 默认值为 1，可省略}}
}