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开篇语

哈喽，各位小伙伴们，你们好呀，我是喵手。运营社区：C站/掘金/腾讯云/阿里云/华为云/51CTO；欢迎大家常来逛逛

  今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。

  我是一名后端开发爱好者，工作日常接触到最多的就是Java语言啦，所以我都尽量抽业余时间把自己所学到所会的，通过文章的形式进行输出，希望以这种方式帮助到更多的初学者或者想入门的小伙伴们，同时也能对自己的技术进行沉淀，加以复盘，查缺补漏。

小伙伴们在批阅的过程中，如果觉得文章不错，欢迎点赞、收藏、关注哦。三连即是对作者我写作道路上最好的鼓励与支持！

前言

在上期内容中，我们深入探讨了 ElasticSearch 的基本架构和核心功能，包括分布式存储、分片与副本的工作机制以及倒排索引的实现原理。然而，在实际的开发场景中，仅仅理解这些基础知识是不够的。我们需要通过查询接口高效地从海量数据中获取我们需要的信息。

本期内容，我们将聚焦 ElasticSearch 的 Query 查询方式。ElasticSearch 提供了丰富的查询 DSL（Domain Specific Language），可以满足从简单的全文搜索到复杂条件查询的多样化需求。通过对查询方式的解析和实战案例分享，我们将全面掌握 ElasticSearch 的查询能力。

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摘要

ElasticSearch 是一个分布式搜索和分析引擎，其强大的查询功能使其成为处理海量数据的利器。本篇文章将系统讲解 ElasticSearch 的查询方式，包括 全文搜索、结构化查询、组合查询、聚合查询 等，同时结合实际场景演示如何高效构建查询语句。最后，我们会对不同查询方式的优缺点进行对比，并总结最佳实践。

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概述

ElasticSearch 提供两种主要的查询方式：

• 查询 DSL（Query DSL）：基于 JSON 格式的查询语法，用于表达搜索条件。
• SQL 查询：ElasticSearch 提供了类似 SQL 的查询接口，适合习惯使用 SQL 的开发者。

在开发中，Query DSL 是主要的查询方式，它分为以下两大类：

1. Match Queries（匹配查询）：主要用于全文搜索。
2. Term Queries（精准查询）：用于精确匹配结构化数据。

除此之外，还可以通过组合查询和聚合查询实现复杂数据分析。

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ElasticSearch Query 查询方式详解

1. Match 查询（全文搜索）

Match 查询是 ElasticSearch 中用于 全文搜索 的主要方式，它会对查询条件进行分词，然后匹配分词后的结果。

1.1 Match 查询示例

查询字段中包含某关键词的文档：

GET /my_index/_search
{"query": {"match": {"content": "elastic search"}}
}

• 解析：
  • 查询字段 content。
  • 查询内容 elastic search 会被分词为 elastic 和 search，然后进行匹配。

1.2 Match 查询参数扩展

示例：控制匹配度（minimum_should_match）

GET /my_index/_search
{"query": {"match": {"content": {"query": "elastic search","minimum_should_match": "75%"}}}
}

• minimum_should_match：至少 75% 的词语需要匹配，适合宽松搜索。

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2. Term 查询（精准查询）

Term 查询不会对输入内容进行分词，直接用于匹配精确的值（例如数字、日期、布尔值等）。

2.1 Term 查询示例

查询状态为 active 的文档：

GET /my_index/_search
{"query": {"term": {"status": "active"}}
}

• 解析：
  • 查询字段 status。
  • 匹配字段值为 active 的文档。

2.2 Terms 查询

匹配多个值：

GET /my_index/_search
{"query": {"terms": {"status": ["active", "pending"]}}
}

• 匹配 status 为 active 或 pending 的文档。

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3. Bool 查询（组合查询）

Bool 查询是 ElasticSearch 的 核心查询，用于构建复杂的条件查询。它允许组合多个子查询，通过逻辑关系（must、should、must_not）实现。

3.1 Bool 查询示例

同时满足多条件的查询：

GET /my_index/_search
{"query": {"bool": {"must": [{ "term": { "status": "active" }},{ "match": { "content": "elastic search" }}],"must_not": [{ "term": { "category": "deprecated" }}],"should": [{ "term": { "priority": "high" }}]}}
}

• must：必须满足的条件（类似 AND）。
• must_not：必须不满足的条件（类似 NOT）。
• should：可选条件（类似 OR，影响匹配评分）。

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4. Range 查询（范围查询）

Range 查询用于匹配数值、日期等范围数据。

4.1 Range 查询示例

查询价格在 100 到 500 之间的商品：

GET /my_index/_search
{"query": {"range": {"price": {"gte": 100,"lte": 500}}}
}

• gte：大于等于（greater than or equal）。
• lte：小于等于（less than or equal）。

4.2 日期范围查询

查询过去 7 天的数据：

GET /my_index/_search
{"query": {"range": {"timestamp": {"gte": "now-7d/d","lt": "now/d"}}}
}

• now：当前时间。
• d：按天计算。

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5. Aggregation 查询（聚合查询）

Aggregation（聚合查询）用于对数据进行统计分析，例如求平均值、总和、分组等。

5.1 聚合查询示例

按分类统计商品数量：

GET /my_index/_search
{"size": 0,"aggs": {"category_count": {"terms": {"field": "category.keyword"}}}
}

• size: 0：不返回文档，只返回聚合结果。
• terms：按分类字段分组。

5.2 聚合扩展：嵌套聚合

统计每个分类下的平均价格：

GET /my_index/_search
{"size": 0,"aggs": {"categories": {"terms": {"field": "category.keyword"},"aggs": {"avg_price": {"avg": {"field": "price"}}}}}
}

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6. SQL 查询（简化语法）

ElasticSearch 提供了 SQL 查询接口，便于使用 SQL 风格查询数据。

SQL 查询示例

查询状态为 active 的文档：

POST /_sql?format=json
{"query": "SELECT * FROM my_index WHERE status = 'active'"
}

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适用场景案例

1. 电商平台：

   • 使用 Match 查询实现商品的关键词搜索。
   • 使用 Aggregation 查询统计每个分类下商品的数量。

2. 日志分析系统：

   • 使用 Range 查询分析过去一周的访问量。
   • 使用 Bool 查询过滤多个条件的日志。

3. 数据统计系统：

   • 使用 Terms 和 Aggregation 查询统计各地销售额分布。

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优缺点分析

优点

1. 灵活性强：支持丰富的查询类型，适配不同需求。
2. 性能高效：通过倒排索引和聚合优化实现快速查询。
3. 扩展性好：支持组合查询和嵌套聚合。

缺点

1. 学习曲线陡峭：查询 DSL 的复杂度较高。
2. 调试难度大：复杂查询可能需要反复测试优化。

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小结

通过本文的学习，我们系统了解了 ElasticSearch 的查询方式，包括全文搜索、精确匹配、范围查询、组合查询以及聚合查询等。无论是构建搜索引擎，还是设计复杂的数据统计功能，ElasticSearch 都提供了强大的工具链。

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总结

ElasticSearch 的强大查询能力是其成为现代分布式搜索和分析引擎的核心优势。在实际项目中，通过合理选择和组合查询方式，可以高效地从海量数据中获取所需信息。希望本篇文章能为您在 ElasticSearch 查询开发中提供切实的帮助和启发！

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文末

好啦，以上就是我这期的全部内容，如果有任何疑问，欢迎下方留言哦，咱们下期见。

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学习不分先后，知识不分多少；事无巨细，当以虚心求教；三人行，必有我师焉！！！

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