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ES查询常用语法

2026-11-04 08:44:43 来源：互联网转载

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1. ElasticSearch之查询返回结果各字段含义

2. match 查询

（）

3. term查询

4. terms 查询

5. range 范围

6. 布尔查询

6.1 filter加快查询效率的原因

7. boosting query(提高查询)

8. dis_max(最佳匹配查询）

9. 分页

10. 聚合查询【内含实际的demo】

1. ElasticSearch之查询返回结果各字段含义

执行命令：索引库名称/_search

空搜索的结果为：

{  "took": 2,# 该命令请求花费了多长时间，单位：毫秒。  "timed_out": false,# 搜索是否超时  "_shards": {# 搜索分片信息    "total": 3,# 搜索分片总数    "successful": 3,# 搜索成功的分片数量    "skipped": 0,# 没有搜索的分片，跳过的分片    "failed": 0# 搜索失败的分片数量  },  "hits": {# 搜索结果集。需要的一切数据都是从hits中获取    "total": 21798,# 返回多少条数据    "max_score": 1,#返回结果中，最大的匹配度分值    "hits": [# 默认查询前十条数据，根据分值降序排序，这里为了节省地方，把默认查询的前十条数据删了9条，只剩下一条数据      {        "_index": "",# 索引库名称        "_type": "",# 类型名称        "_id": "",# 该条数据的id        "_score": 1,# 关键字与该条数据的匹配度分值        "_routing": "",# routing参数是一个可选参数，默认使用文档的_id值，用于计算文档所属分片        "_source": {# 索引库中类型，返回结果字段，不指定的话，默认全部显示出来          "id": 1,          "orderNo": "",          "appId": "",          "componentAppId": "",          "settleNo": "",          "outSettleNo": "",          "settleAmount": 5,          "orderAmount": 7,          "settleStatus": 3,          "paymentChannel": 1,          "version": 2,          "settleTime": ,          "createTime": ,          "updateTime": ,          "promotionAccountId": "",          "invoiceStatus": 1,          "promotionTypeValue": 0,          "commissionRateFeeCentAmount": 0,          "commissionChargeFeeCentAmount": 0,          "promotionFeeCentAmount": 2,          "developerPromotionFeeCentAmount": 0,          "promotionType": ""        }      }    ]  }}

按照从上到下的顺序，一共四个返回值，took，timed_out，_shards，hits。
took
- 该命令请求花费了多长时间，单位：毫秒。
timed_out
- 搜索是否超时。
shards
- 搜索分片信息。
- total
  - 搜索分片总数。
- successful
  - 搜索成功的分片数量。
- skipped
  - 没有搜索的分片，跳过的分片。
- failed
  - 搜索失败的分片数量。
hits
- 搜索结果集，需要的一切数据都是从hits中获取。
- total
  - 返回多少条数据。
- max_score
  - 返回结果中，最大的匹配度分值。
- hits
  - 默认查询前十条数据，根据分值降序排序。
- _index
  - 索引库名称。
- _type
  - 类型名称。
- _id
  - 该条数据的id。
- _score
  - 关键字与该条数据的匹配度分值。
- _source
  - 索引库中类型，返回结果字段，不指定的话，默认全部显示出来。
2. match 查询
- 匹配查询 match 是个核心查询。无论需要查询什么字段， match 查询都应该会是首选的查询方式。它是一个高级全文查询，这表示它既能处理全文字段(包括支持分词的字段)，又能处理精确字段
- match 查询主要的应用场景就是进行全文搜索
```
{  "query": {    "match": {      "appId": "xxxx"    }  }}
```
  match本质上是对term组合，所以上面的语句换成term依然能够执行
```
{  "query": {    "term": {      "appId": "xxxx"    }  }}
```
  3. term查询
  - term 查询，可以用它处理数字（numbers）、布尔值（Booleans）、日期（dates）以及文本（text）
  - 用 trem 搜索字符串时要将字段设置成 not_analyzed 无需分析的。不然es会将字符串进行分词，分词结果建立索引，在用trem进行精确查找时找不到任何文档
  - 对应的 QueryBuilder class 是TermQueryBuilder
  - 具体方法是 QueryBuilders.termQuery()
```
{  "query": {    "term": {      "appId": "xxxx"    }  }}
```
    4. terms 查询
    - terms 查询允许指定多个值进行匹配。如果这个字段包含了指定值中的任何一个值，就表示该文档满足条件。比如我们想要查找价格字段值为 $20 或 $30 的文档则可以使用trems；
    - 按照读个分词term匹配，它们是or的关系
    - 对应的 QueryBuilder class 是 TermsQueryBuilder
    - 具体方法是 QueryBuilders.termsQuery()
```
{  "query": {    "terms": {      "appId": ["xxxx", "xxxx"]    }  }}
```
      5. range 范围
      - 常常被用在数字或者日期范围的查询
        
        Search Query
        
        QueryBuilder Class
        
        Method in QueryBuilders
        
        Range
        
        RangeQueryBuilder
        
        QueryBuilders.rangeQuery()
        
        { "query": { "range": { "createTime": { "gte": 1661409996661, "lte": 1661409996661 } } }}
        
        6. 布尔查询
        
        通过布尔逻辑将较小的查询组合成较大的查询。
        概念
        Bool查询语法有以下特点
        子查询可以任意顺序出现
        可以嵌套多个查询，包括bool查询
        如果bool查询中没有must条件，should中必须至少满足一条才会返回结果。
        bool查询包含四种操作符，分别是must,should,must_not,filter。他们均是一种数组，数组里面是对应的判断条件。
        must：必须匹配。贡献算分
        must_not：过滤子句，必须不能匹配，但不贡献算分
        should：选择性匹配，至少满足一条。贡献算分
        filter：过滤子句，必须匹配，但不贡献算分，所以比must会更快！
        { "query": { "bool": { "must": [ { "term": { "appId": "xxxx" } }, { "term": { "paymentChannel": 1 } }, { "term": { "settleStatus": 3 } }, { "term": { "promotionAccountId": "" } }, { "range": { "createTime": { "from": 1658741630780, "to": 1661420030780, "include_lower": true, "include_upper": true } } } ] } }}
        
        6.1 filter加快查询效率的原因
        
        query context
        
        query context关注的是，文档到底有多匹配查询的条件，这个匹配的程度是由相关性分数决定的，分数越高自然就越匹配。所以这种查询除了关注文档是否满足查询条件，还需要额外的计算相关性分数.
        
        filter context
        
        filter context关注的是，文档是否匹配查询条件，结果只有两个，是和否。没有其它额外的计算。它常用的一个场景就是过滤时间范围。
        
        并且filter context会自动被ES缓存结果，效率进一步提高。
        
        对于bool查询，must使用的就是query context，而filter使用的就是filter context。
        
        我们可以通过一个示例验证下。继续使用第一节的例子，我们通过kibana自带的search profiler来看看ES的查询的详细过程。
        
        那么 filter 的 cache 是怎么做的呢？
        
        ES 会构建一个文档匹配过滤器的位集 bitset（用来标识一个文档对一个 filter 条件是否匹配，如果匹配就是 1，不匹配就是 0），下次再有这个 filter 条件过来的时候就不用重新扫描倒排索引，反复生成 bitset，可以大幅度提升性能，另外当添加或更新文档时，这个 filter 的位集 bitset 也会更新。
        
        { "query": { "bool": { "must": [ { "term": { "appId": "xxxx" } }, { "term": { "paymentChannel": 1 } }, { "term": { "settleStatus": 3 } }, { "term": { "promotionAccountId": "" } } ], "filter": { "range": { "createTime": { "from": 1658741630780, "to": 1661420030780, "include_lower": true, "include_upper": true } } } } }}
        
        7. boosting query(提高查询)
        
        用来控制（提高或降低）复合查询中子查询的权重。
        
        不同于bool查询，bool查询中只要一个子查询条件不匹配那么搜索的数据就不会出现。而boosting query则是降低显示的权重/优先级（即score)。
        
        比如搜索逻辑是 name = 'apple' and type ='fruit'，对于只满足部分条件的数据，不是不显示，而是降低显示的优先级（即score)
        
        ~positive(积极的，加分)：
        
        只有匹配上positive的查询的内容，才会被放到返回的结果集中。
        
        ~negative(消极的，减分)：
        
        如果匹配上positive并且也匹配上了negative，就可以降低这样的文档score。
        
        ~negative_boost：
        
        指定系数，必须小于1.0 ，那么匹配到的内容会将分数乘以当前系数；(这是个系数，因为你要控制分数，那要怎么控制呢？就是乘以系数来控制分数大小)
        
        { "query": { "boosting": { "positive": { "term": { "appId": "xxxx" } }, "negative": { "term": { "orderNo": "xxxx" } }, "negative_boost": 0.5 } }}
        
        8. dis_max(最佳匹配查询）
        
        dis_max query
        
        叫做分离最大化查询，它会将任何与查询匹配的文档都作为结果返回，但是只是将其中最佳匹配的评分作为最终的评分返回。
        
        dis_max 条件的计算分数
        
        分数 = 第一个匹配条件分数 + tie_breaker * 第二个匹配的条件的分数 ...
        
        "query": { "dis_max": { "queries": [ { "term": { "appId": "xxxx" } }, { "term": { "paymentChannel": 1 } }, { "range": { "createTime": { "from": 1658741630780, "to": 1661420030780, "include_lower": true, "include_upper": true } } } ], "tie_breaker": 0 } }
        
        9. 分页
        
        通过 from 和 size 就可以执行分页查询。from 指明了分页查询返回的结果的起始位置，而size参数则指明了分页查询的页容量。
        
        { "from": 0, "size": 1, "query": { "bool": { "must": [ { "term": { "appId": "xxxx" } }, { "term": { "paymentChannel": 1 } }, { "term": { "settleStatus": 3 } }, { "term": { "promotionAccountId": "" } }, { "range": { "createTime": { "from": 1658741630780, "to": 1661420030780, "include_lower": true, "include_upper": true } } } ] } }}
        
        10. 聚合查询【内含实际的demo】
        
        根据appId查询昨日结算成功的指定支付渠道的结算总金额
        
        { "query": { "bool": { "must": [ { "term": { "appId": "xxxx" } }, { "term": { "paymentChannel": 1 } }, { "term": { "settleStatus": 3 } }, { "term": { "promotionAccountId": "" } }, { "range": { "createTime": { "from": 1658741630780, "to": 1661420030780, "include_lower": true, "include_upper": true } } } ] } }, "aggs": { "total_amount": { "sum": { "field": "settleAmount" } } }, "size": 0}