Elasticsearch从安装到实战、kibana安装以及自定义IK分词器/集成整合SpringBoot详细的教程ES（三）
DSL官方地址：
DSL查询分类
Elasticsearch提供了基于JSON的DSL（https://www.elastic.co/docs/explore-analyze/query-filter/languages/querydsl）来定义查询。常见的查询类型包括：
-
查询所有：查询出所有数据，一般测试用。例如：match_all
-
全文检索（full text）查询：利用分词器对用户输入内容分词，然后去倒排索引库中匹配。例如：
-
match_query
-
multi_match_query
-
-
精确查询：根据精确词条值查找数据，一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。例如：
-
ids
-
range
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term
-
-
地理（geo）查询：根据经纬度查询。例如：
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geo_distance
-
geo_bounding_box
-
-
复合（compound）查询：复合查询可以将上述各种查询条件组合起来，合并查询条件。例如：
-
bool
-
function_score
-
查询所有
Query基本语法
match查询：全文检索查询的一种，会对用户输入内容分词，然后去倒排索引库检索，语法：
GET /hotel/_search
{"query": {"match_all": {}}
}
全文检索
GET /hotel/_search
{"query": {"match": {"all": "速8北京后海"}}
}
multi_match：与match查询类似，只不过允许同时查询多个字段
GET /hotel/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "北京后海速8","fields": ["brand","name"]}}
}
这两个比较 上面的 效率要高
GET /hotel/_search
{
"query": {
"match": {
"all": "速8北京后海"
}
}
}
GET /hotel/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "北京后海速8",
"fields": ["brand","name"]
}
}
}
精确查询
精确查询一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。所以不会对搜索条件分词
term查询
# 精确查找
GET /hotel/_search
{"query":{"term": {"city": {"value": "北京"}}}}
区间查询
区间查询 价格 100-200 gt：大于 lt：小于
区间查询 价格 100-200 gte：大于等于 lte：小于等于
# 区间查询 价格 100-200 gte：大于等于 lte：小于等于
GET /hotel/_search
{"query": {"range": {"price": {"gte": 100,"lte": 200}}}
}# 区间查询 价格 100-200 gt：大于 lt：小于
GET /hotel/_search
{"query": {"range": {"price": {"gt": 1000,"lt": 2000}}}
}地理查询
geo_distance 查询
# geo_distance 查询
GET /hotel/_search
{"query": {"geo_distance":{"distance":"5km","location":"31.23462, 121.47327"}}
}
查询附近的 15km 千米 46 家
查询附近的 5km 千米 15 家
复合查询
复合（compound）查询：复合查询可以将其它简单查询组合起来，实现更复杂的搜索逻辑。常见的有两种：
-
function score：算分函数查询，可以控制文档相关性算分，控制文档排名
-
bool query：布尔查询，利用逻辑关系组合多个其它的查询，实现复杂搜索
Function Score Query
使用 function score query，可以修改文档的相关性算分（query score），根据新得到的算分排序。
测试案例 给“如家”这个品牌的酒店排名靠前一些
# function_score 查询
GET /hotel/_search
{"query": {"function_score": {"query": {"match": {"all": "外滩"}},"functions": [{"filter": {"term": {"brand": "如家"}},"weight": 10}],"boost_mode": "sum"}}
}
function score query定义的三要素是
过滤条件：哪些文档要加分
算分函数：如何计算function score
加权方式：function score 与 query score如何运算
复合查询 Boolean Query
布尔查询是一个或多个查询子句的组合，每一个子句就是一个子查询。子查询的组合方式有：
-
must：必须匹配每个子查询，类似“与”
-
should：选择性匹配子查询，类似“或”
-
must_not：必须不匹配，不参与算分，类似“非”
-
filter：必须匹配，不参与算分
语法示例
GET /hotel/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"match": {"name": "如家"}}],"must_not": [{"range": {"price": {"gt": 400}}}],"filter": [{"geo_distance": {"distance": "10km","location": {"lat": 31.21,"lon": 121.5}}}]}}
}must 里面会参与算分，参与字段越多 性能越差，如不需要算分的就移除到 filter 里面
搜索结果处理
排序
elasticsearch默认是根据相关度算分（_score）来排序，但是也支持自定义方式对搜索结果排序。可以排序字段类型有：keyword类型、数值类型、地理坐标类型、日期类型等
keyword、数值、日期类型排序的语法基本一致
普通排序
语句
# sort 排序 查询
GET /hotel/_search
{"query": {"match_all": {}},"sort": [{"score": "desc"},{"price": "asc"}]
}
地理坐标排序
地理坐标 升序排序
# 安 地理坐标 升序排序
GET /hotel/_search
{"query": {"match_all": {}},"sort": [{"_geo_distance": {"location": {"lat": 31.034661,"lon": 121.612282},"order": "asc","unit": "km"}}]
}
分页
基本的分页
# 分页
GET /hotel/_search
{"query": {"match_all": {}},"from": 10,"size": 5,"sort": [{"price": "desc"}]
}
深度分页问题
高亮
语法
GET /hotel/_search
{"query": {"match": {"name": "如家"}},"highlight": {"fields": {"name": {}}}
}
GET /hotel/_search
{"query": {"match": {"all": "如家"}},"highlight": {"fields": {"name": {"require_field_match": "false"}}}
}
