ElasticSearch查询语句用法

查询用法包括：match、match_phrase、multi_match、query_string、term

1.match

1.1 不同字段权重

如果需要为不同字段设置不同权重，可以考虑使用bool查询的should子句来组合多个match查询，并为每个match查询设置不同的权重

{"query": {"bool": {"should": [{"match": {"product_name": {"query": "apple","boost": 3}}},{"match": {"description": {"query": "apple","boost": 1}}}]}}
}

上面的查询将在product_name字段和description字段中搜索包含"apple"的文档，并为product_name字段设置权重为3，而为description字段设置权重为1。这样，在计算匹配得分时，product_name字段的匹配将比description字段的匹配更加重要，因为它的权重更高。

这种方式可以灵活地控制不同字段地权重，以满足不同的搜索需求。

2、match_phrase

match_phrase查询是ES中一种用于精确匹配短语的查询方式，可以确保查询字符串中的关键词按照给定的顺序在文档中连续出现。以下是match_phrase查询的用法：

2.1 简单用法

match_phrase查询可以直接指定一个字段和一个短语进行匹配。

GET grade2/_search
{"query": {"match_phrase": {"character": "谦虚 态度"}},"track_total_hits": true
}

上面的查询将在character字段中搜索包含短语"谦虚 态度"的文档。

2.2 可调节因子

match_phrase默认要求完全匹配上query的短语，完全匹配可能比较严，我们会希望有个可调节因子，少匹配一个也满足，那就需要用到slop

GET grade2/_search
{"query": {"match_phrase": {"character": {"query": "谦虚 赞扬","slop": 2}}},"track_total_hits": true
}

3、multi_match

multi_match查询是ES中一种用于在多个字段中搜索相同查询字符串的查询方式。它可以在多个字段之间执行相同的查询，并且可以指定不同字段之间的权重(boost)，从而影响匹配的相对重要性。

3.1 简单用法

multi_match查询可以直接指定一个查询字符串，然后在多个字段中进行搜索，其中一个字段有这个字符串就满足。

GET grade2/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "张一","fields": ["name", "character"]}},"track_total_hits": true
}

上面的查询将在name和character字段中搜索包含"张一"的文档。

3.2 类型匹配

multi_match查询可以通过type参数指定匹配的类型，如 "best_fields"、 "most_fields"、 "cross_fields"、 "phrase"、 "phrase_prefix" 等。不同的类型在匹配方式和结果计算上有所不同。

GET grade2/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "张一","fields": ["name", "character"],"type": "best_fields"}}
}

上面的查询将使用 "best_fields" 类型在 name 和 character字段中搜索包含短语 "张一" 的文档。

（1）best_fields：我们希望完全匹配的文档占的评分比较高，multi_match默认是best_fields

{"query": {"multi_match": {"query": "王阳明","fields": ["title","yearAlias"],"minimum_should_match": "70%"}}
}

（2）most_fields：我们希望越多字段匹配的文档评分越高

{"query": {"multi_match": {"query": "王阳明","type": "most_fields","fields": ["title","keywords"]}}
}

（3）cross_fields：我们希望这个词条词汇是分配到不同字段中的

{"query": {"multi_match": {"query": "王阳明","fields": ["title","keywords"],"type": "cross_fields"}},"highlight": {"fields": {"title": {"pre_tags": ["<a>" ],"post_tags": [ "</a>"]},"keywords": {"pre_tags": ["<b>" ],"post_tags": ["</b>" ]}}}
}

4、query_string

在ES中，query_string是一种查询方式，用于在文本字段上执行灵活且强大的搜索操作。query_string查询支持使用Lucene查询语法进行高级搜索，可以通过在查询字符串中指定不同的搜索条件、操作符和逻辑关系来构建复杂的搜索查询。

4.1 简单的关键词匹配

GET grade2/_search
{"query": {"query_string": {"default_field": "character","query": "乐观"}},"track_total_hits": true
}

上面的查询将在character字段中搜索包含关键词"乐观"的文档。

4.2 使用逻辑关系和操作符进行组合查询

GET grade2/_search
{"query": {"query_string": {"default_field": "character","query": "乐观 OR (赞扬 AND 优越)"}},"track_total_hits": true
}

上面的查询将在character字段中搜索包含关键词"乐观"或者 "赞扬 和 优越"的文档。

GET grade2/_search
{"query": {"query_string": {"default_field": "character","query": "乐观 OR (name:刘一 AND age:25 AND 优越)"}},"track_total_hits": true
}

上面的查询将在character字段中搜索包含关键词"乐观"或者name字段为"刘一"且age字段为"25"且character字段为"优雅"的文档。

4.3 模糊搜索和通配符搜索

GET account_info/_search
{"query": {"query_string": {"default_field": "email","query": "qq?com~"}}
}

GET account_info/_search
{"query": {"query_string": {"default_field": "email","query": "qqcom~"}}
}

上面的查询都可以在email中搜索类似于"qq?com"的词，其中"?"表示单个字符的通配符，"~"表示模糊搜索，"*"表示多个字符的通配符。

GET account_info/_search
{"query": {"query_string": {"default_field": "email","query": "qqcom~","fuzziness": 1}}
}

可以指定模糊搜索的最大编辑距离。上面的查询将在文档中搜索与"qqcom~"关键词的拼写相似且最大编辑距离为1的文档。

4.4 指定搜索字段和搜索条件

GET grade2/_search
{"query": {"query_string": {"fields": ["name", "age"],"default_operator": "AND", "query": "name:刘一, age:26"}},"track_total_hits": true
}

GET grade2/_search
{"query": {"query_string": {"fields": ["name", "age"],"default_operator": "AND", "query": "name:刘一 AND age:[25 TO 26]"}},"track_total_hits": true
}

上面的查询将在 name 和 age 字段中搜索包含关键词 "刘一" 并且年龄在 25 到 26 之间的文档，其中 fields 参数用于指定搜索字段，default_operator 参数用于指定默认的逻辑操作符。

需要注意的是，query_string 查询可能存在安全风险，因为它允许直接执行用户输入的查询字符串，可能导致潜在的搜索注入攻击，因此在使用时需谨慎验证和过滤用户输入，以防止安全漏洞。同时，根据实际需求和场景，可以根据 Elasticsearch 的文档和查询语法进行更多的配置和优化。

5、term精确值查找

{"query": {"term": {"title": "王阳明"}}
}

完全匹配，不进行分词词分析，文档中必须包含整个搜索的词汇。

但是term和terms是 必须包含(must contain) 操作，而不是必须精确相等(must equal exactly)。比如当查询"jack"时，[jack]和[jack,jone]两条数据都会被找到。