es 笔记二之基础查询

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作者:hunterxiong

本文首发于公众号：Hunter后端
原文链接：es笔记二之基础查询

这一篇笔记介绍 es 的基础查询。

基础查询包括很多，比如排序，类似数据库 limit 的操作，like 操作，与或非等，对于这些操作，我会在介绍他们的用法之后加上对应的数据库 sql 便于理解。

注意： 下面的操作都在 kibana 中实现

以下是本篇文章目录：

全量查询
返回数据排序
限制返回条数
指定字段搜索
多条件查询
大小于过滤

1、全量查询

如果是想要查看 es 中都有哪些 index，可以如下操作：

GET /_cat/indices

然后可以看到在右侧会输出所有的 index，其中就包含我们上一篇笔记导入的 bank 数据，接下来我们使用 bank 作为查询示例。

如果我们想查看 bank 中的全部数据，可以如下操作，但是不指定 size 参数的话默认最多只返回 10 条数据：

GET /bank/_search

出来的结果大致如下：

{
  "took" : 2,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1000,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "bank",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "account_number" : 1,
          "balance" : 39225,
          "firstname" : "Amber",
          "lastname" : "Duke",
          "age" : 32,
          "gender" : "M",
          "address" : "880 Holmes Lane",
          "employer" : "Pyrami",
          "email" : "amberduke@pyrami.com",
          "city" : "Brogan",
          "state" : "IL"
        }
      },
      ...
    ]
  }
}

took 表示查询花费了多少时间，以毫秒为单位

time_out 表示查询是否超时

_shards 表示分片的查询信息，表示有多少个分片被查询，失败，和跳过

然后查询的结果都被放在 hits 字段下，在 hits 信息中，

hits.total 表示查询到了多少匹配的数据

hits.hits 是一个数组，包含了返回信息的全部内容，每个元素都是单个查询的返回结果。

在每个元素中，_index，_type，_id，_score 表示单条数据的所属的数据库信息

_source 其中包含了获取信息的字段信息，如果没有指定字段，则返回该数据所有字段。

2、返回数据排序

查询出的数据如果想要以某种顺序返回，可以使用 sort 来排序

比如说根据 balance 倒序排序

GET /bank/_search
{
  "sort": [
    {"balance": {"order": "desc"}}
  ]
}

这条数据对应于 sql 中的语法就是：

order by balance desc

sort 后接一个数组，表示可以根据多个字段进行正序，逆序的排序方式。

3、限制返回条数

在前面的搜索中可以看出，如果不限定返回条数，系统会默认返回 10 条数据，在 es 中有类似于 MySQL 的 limit 和 offset 的操作，那就是 size 和 from。

from 表示从第 n 个开始获取数据，从 0 开始取值

size 表示获取数据量的大小。

比如说从第0条数据开始，获取5条数据，可以如下操作：

GET /bank/_search
{
  "sort": [
    {"balance": {"order": "asc"}}
  ],
  "from": 0,
  "size": 5
}

对应于 sql 语法是：

limit 5 offset 0;

4、指定字段搜索

关于字段搜索，有几个关键字，match，match_phrase等。

match 表示模糊搜索，会将搜索的内容先进行分词操作，然后搜索，比如我们搜索 bank 这个 index 中 address 字段中包含 "cove" 或者包含 "lane" 的的数据，我们可以如下操作：

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "match": {"address": "Cove Lane"}
  }
}

这条语句类似于 sql 中的：

where address like "%cove%" or address like "%lane%"

只要 address 的字符包含 cove 或者 lane 之一即可。

而如果我们想要实现 cove lane 作为一个整体进行查询，我们可以使用 match_phrase 来实现：

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {"address": "Cove Lane"}
  }
}

这个操作类似于 sql 中的：

where address like "%mill lane%"

上面这些 match 操作都是大小写不敏感的。

关于 match 和 match_phrase 的筛选方式这里只做一个示例，在后面我会单开一篇笔记详细介绍其用法，针对 text 类型和 keyword 类型的字段。

5、多条件查询

多条件，就是与或非连接操作，类似于 sql 中的 and、or、not，对应在 es 中就是 must，should，must_not

在 es 中，每个连接操作都是一个数组，用于连接多个条件操作，示例如下：

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {"match": {"age": 24}},
        {"match": {"age": 25}}
      ],
      "must_not": [
        {"match": {"gender": "M"}}
      ]
    }
  }
}

可以看到，与或非的操作我们是在 query 的 bool 这个 key 的下一级，这个查询对应的 sql 的查询是：

where (age = 24 or age = 25) and gender != "M";

6、大小于过滤

在 es 中，大小于的过滤操作是复杂一点的，也在 bool 这个 key 下一级，用到 filter 和 range 关键字

大小于的关键字和 Django 里的是一样的用到 gt, gte, lt, lte 这几个

比如我们要搜索 age 的范围在 21 到 23 之间的包括 21 和 23 的数据

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "bool":{
      "filter": {
        "range": {
          "age": {
            "gte": 21,
            "lte": 22
          }
        }
      }
    }
  }
}

上面的操作可以和与或非的操作进行并列，如果是直接搜索大小于的操作，可以直接如下操作：

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": 10,
        "lte": 20
      }
    }
  }
}

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文章来源: 博客园

原文链接: https://www.cnblogs.com/hunterxiong/p/17416359.html

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