关于ES的查询

查询结果那么多字段都是什么？

为什么会提到这个问题呢，因为默认ES查询的结果会有很多信息，我们可能并不希望要那么多数据，所以你需要了解这些字段都表示什么，并正确的返回和使用它们。

took– Elasticsearch 运行查询所用的时间（以毫秒为单位）
timed_out– 搜索请求是否超时
_shards– 搜索了多少个分片以及分片数量的细分 成功、失败或被跳过。
max_score– 找到的最相关文件的分数
hits.total.value- 找到的匹配文档数量
hits.sort- 文档的排序位置（不按 Relevance Score 排序时）
hits._score- 文档的相关性分数（在使用match_all)每个搜索请求都是独立的：Elasticsearch 不维护任何 state 信息。要分页浏览搜索结果，请指定 请求中的 and 参数。from size

常见搜索查询示例及解释

注意：我这里先说明一下，下面遇到了可再体会，mappings指定了字段格式，所以查询时与mappings也是有关系的，不同的字段类型查询的语法可能会不同。

从全部数据中排序分页

GET /myes_client_test/_search
{"query": { "match_all": {} },	"sort": [{ "id": "asc" }],"from": 10,"size": 10
}GET /这里是我的索引/_search  （本文中只解释这一次哦）；
query 表示查询，match_all:{} 表示查询所有（固定格式）；
sort 表示结果要按什么规则排序，id是你数据中的字段，支持asc/desc升序/降序；
from 表示跳过多少条开始取值，类似mysql的offset；
size 表示结果要返回多少条数据，类似mysql的limit；
通过上面解释了解哪些是关键字，哪些是自己数据中的字段了吧？需要多加练习

查询数字字段的最大值/最小值

POST /myes_client_test/_search?size=0
{"aggs": {"max_id": { "max": { "field": "id" } }}
}
aggs 表示使用ES聚合模式查询；
max_id 是自定义的，类似SQL中AS的作用‘select max(id) as max_id’为取值时起个好听的名字；
max 是关键字最大值；
field 是关键字，指定按数据中id字段筛选取最大值；
⚠️ size=0 也很重要，因为ES默认会返回10条文档数据，指定size=0表示我们只需要聚合的结果就好了，不需要文档数据。min 是最小值关键字，知道该怎么用了吧？

字符串查询条件

# 例如按姓名查询，在SQL中最常用到条件
name = '张三'				（可以利用到索引，性能较好）
name like '张三%'		（可以利用到索引，性能较好）
name like '%张三'		（不能利用到索引，性能差）
name like '%张三%'		（不能利用到索引，性能差）
# 那么上面几种情况在ES如何实现呢？

1.精准查询

POST /_sql?format=txt
{"query": "SELECT * FROM myes_client_test WHERE name = '张玉霞'"
}同
POST /myes_client_test/_search
{"size" : 1,"query" : {"term" : {"name.keyword" : {"value" : "张玉霞"}}},"_source" : true
}
上面 _source 表示是否返回 _source 字段（这里面是完整的数据），不指定"_source"默认为true；
term 表示精准匹配；
曾使用下面方式进行查询，但没有查询出来，那么有什么区别呢？：
{"size": 1, "query": {"term": { "name" : "张玉霞" }}
}
这里就要回看mappings了，我在插入数据时并没有去指定mappings，回看索引设置，发现name字段默认是keyword；将字段设置为keyword类型可以使用term加字段.keyword来精确匹配查询。

2.模糊查询 (like)

POST /myes_client_test/_search
{"size" : 10,"query" : {"wildcard" : {"name.keyword" : {"wildcard" : "张玉*"}}}
}
模糊查询时 size 字段是有效的，如果上面匹配的结果数>10 那么最多返回10条。
wildcard 表示通配符查询，*同SQL中%的效果。