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from&size分頁查詢

• 查詢年齡在25到28的員工

POST /employee/_search
{"query": {"range": {"age": {"gte": 25,"lte": 28}}}
}

3.4 exists——是否存在查詢

exists檢索在Elasticsearch中用于篩選具有特定字段值的文檔。這種查詢類型適用于檢查文檔中是否存在某個字段，或者該字段是否包含非空值。通過使用exists檢索，你可以有效地過濾掉缺少關鍵信息的文檔，從而專注于包含所需數據的結果。應用場景包括但不限于數據完整性檢查、查詢特定屬性的文檔以及對可選字段進行篩選等。

基本語法

GET /<index_name>/_search
{"query": {"exists": {"field": "missing_field"}}
}

示例

查詢索引庫中存在remark字段的文檔

GET /employee/_search
{"query": {"exists": {"field": "remark"}}
}

3.5 ids——根據一組id查詢

IDs檢索也是一種常用的Elasticsearch查詢方法，它允許我們基于給定的ID組快速召回相關數據，從而實現高效的文檔檢索。

基本語法

在Elasticsearch 8.x中，ids查詢用于返回具有指定ID列表的文檔。這個查詢是檢索特定文檔的有效方式，特別是當你已經知道具體的文檔ID時。

基本語法如下：

GET /<index_name>/_search
{"query": {"ids": {"values": ["id1", "id2", "id3", ...]}}
}

示例

GET /employee/_search
{"query": {"ids": {"values": [1,2]}}
}

GET /<index_name>/_search
{"query": {"prefix": {"your_field_name": {"value": "your_prefix_string"}}}
}

• <index_name>: 指定要查詢的字段名，這個字段通常是一個多值字段。
• terms: 提供一組詞項，用于在指定字段中進行匹配。
• minimum_should_match_field: 指定一個包含匹配數量的字段名，其值應用作要匹配的最少術語數，以便返回文檔。
• minimum_should_match_script: 提供一個自定義腳本，用于動態計算匹配數量。如果需要動態設置匹配所需的術語數，這個參數將非常有用。

示例

假設我們有一個電影數據庫，其中每部電影都有多個標簽。現在，我們希望找到同時具有一定數量的給定標簽的電影。

測試數據

PUT /movies
{"mappings": {"properties": {"title": {"type": "text"},"tags": {"type": "keyword"},"tags_count": {"type": "integer"}}}
}POST /movies/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"title":"電影1", "tags":["喜劇","動作","科幻"], "tags_count":3}
{"index":{"_id":2}}
{"title":"電影2", "tags":["喜劇","愛情","家庭"], "tags_count":3}
{"index":{"_id":3}}
{"title":"電影3", "tags":["動作","科幻","家庭"], "tags_count":3}

GET /movies/_search
{"query": {"terms_set": {"tags": {"terms": ["喜劇","動作","科幻"],"minimum_should_match": 2}}}
}GET /movies/_search
{"query": {"terms_set": {"tags": {"terms": ["喜劇","動作","科幻"],"minimum_should_match_script": {"source": "2"}}}}
}

GET /movies/_search
{"query": {"terms_set": {"tags": {"terms": ["喜劇","動作","科幻"],"minimum_should_match_field": "tags_count"}}}
}GET /movies/_search
{"query": {"terms_set": {"tags": {"terms": ["喜劇","動作","科幻"],"minimum_should_match_script": {"source": "doc['tags_count'].value*0.7"}}}}
}

全文檢索查詢旨在基于相關性搜索和匹配文本數據。這些查詢會對輸入的文本進行分析，將其拆分為詞項（單個單詞），并執行諸如分詞、詞干處理和標準化等操作。此類檢索主要應用于非結構化文本數據，如文章和評論等。

4.1 match——分詞查詢

match查詢是一種全文搜索查詢，它使用分析器將查詢字符串分解成單獨的詞條，并在倒排索引中搜索這些詞條。match查詢適用于文本字段，并且可以通過多種參數來調整搜索行為。

對于match查詢，其底層邏輯的概述：

1.分詞：首先，輸入的查詢文本會被分詞器進行分詞。分詞器會將文本拆分成一個個詞項（terms），如單詞、短語或特定字符。分詞器通常根據特定的語言規則和配置進行操作。

2.匹配計算：一旦查詢被分詞，ES將根據查詢的類型和參數計算文檔與查詢的匹配度。對于match查詢，ES將比較查詢的詞項與倒排索引中的詞項，并計算文檔的相關性得分。相關性得分衡量了文檔與查詢的匹配程度。

3.結果返回：根據相關性得分，ES將返回最匹配的文檔作為搜索結果。搜索結果通常按照相關性得分進行排序，以便最相關的文檔排在前面。

基本語法

一個基本的match查詢的結構如下：

GET /<index_name>/_search
{"query": {"match": {"<field_name>": "<query_string>"}}
}

示例

#分詞后or的效果
GET /employee/_search
{"query": {"match": {"address": "番禺萬民城"}}
}# 分詞后 and的效果
GET /employee/_search
{"query": {"match": {"address": {"query": "番禺萬民城","operator": "and"}}}
}

在match中的應用： 當operator參數設置為or時，minnum_should_match參數用來控制匹配的分詞的最少數量。

# 最少匹配廣州，塔兩個詞
GET /employee/_search
{"query": {"match": {"address": {"query": "廣州塔","minimum_should_match": 2}}}
}

4.2 multi_match——多字段查詢

multi_match查詢在Elasticsearch中用于在多個字段上執行相同的搜索操作。它可以接受一個查詢字符串，并在指定的字段集合中搜索這個字符串。multi_match查詢提供了靈活的匹配類型和操作符選項，以便根據不同的搜索需求調整搜索行為。

基本語法

一個基本的multi_match查詢的結構如下：

GET /<index_name>/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "<query_string>","fields": ["<field1>", "<field2>", ...]}}
}

示例

GET /employee/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "江門java","fields": ["address","remark"]}}
}

4.3 match_phrase短語查詢

match_phrase查詢在Elasticsearch中用于執行短語搜索，它不僅匹配整個短語，而且還考慮了短語中各個詞的順序和位置。這種查詢類型對于搜索精確短語非常有用，尤其是在用戶輸入的查詢與文檔中的文本表達方式需要嚴格匹配時。

基本語法

一個基本的match_phrase查詢的結構如下：

GET /<index_name>/_search
{"query": {"match_phrase": {"<field_name>": {"query": "<phrase>"}}}
}

• <index name>是你要搜索的索引名稱。
• <field name>是你要在其中搜索短語的字段名稱。
• <phrase>是你要搜索的短語。

match_phrase查詢還支持一個可選的slop參數，用于指定短語中詞之間可以出現的最大位移數量。默認值為0，意味著短語中的詞必須嚴格按照順序出現。如果設置了非零的slop值，則允許短語中的某些詞在一定范圍內錯位。

GET /employee/_search
{"query": {"match_phrase": {"address": "廣州白云"}}
}GET /employee/_search
{"query": {"match_phrase": {"address": "廣州白云山"}}
}

示例

GET /employee/_search
{"query": {"match_phrase": {"address": "廣州白云山"}}
}GET /employee/_search
{"query": {"match_phrase": {"address": "廣州白云"}}
}

思考：為什么查詢廣州白云山有數據，廣州白云沒有數據？

分析原因：

先查看廣州白云山公園分詞結果，可以知道廣州和白云不是相鄰的詞條，中間會隔一個白云山，而match_phrase匹配的是相鄰的詞條，所以查詢廣州白云山有結果，但查詢廣州白云沒有結果。

POST _analyze
{"analyzer":"ik_max_word","text":"廣州白云山"
}
#結果
{"tokens" : [{"token" : "廣州","start_offset" : 0,"end_offset" : 2,"type" : "CN_WORD","position" : 0},{"token" : "白云山","start_offset" : 2,"end_offset" : 5,"type" : "CN_WORD","position" : 1},{"token" : "白云","start_offset" : 2,"end_offset" : 4,"type" : "CN_WORD","position" : 2},{"token" : "云山","start_offset" : 3,"end_offset" : 5,"type" : "CN_WORD","position" : 3}]
}

如何解決詞條間隔的問題？可以借助slop參數，slop參數告訴match_phrase查詢詞條能夠相隔多遠時仍然將文檔視為匹配。

#廣州云山分詞后相隔為2，可以匹配到結果
GET /employee/_search
{"query": {"match_phrase": {"address": {"query": "廣州云山","slop": 2} }}
}

4.4 match_phrase_prefix——短語前綴匹配（嚴格順序）?

場景：自動補全、搜索框實時提示
特點：

• 最后一個詞做前綴匹配

• 需控制?max_expansions?防性能問題

基本語法

GET /<index name>/_search
{"query": {"match_phrase_prefix": {"<field name>": {"query": "<phrase>",  // 必需參數"max_expansions": 50,           // 可選參數"slop": 2,                      // 可選參數"analyzer": "<your_analyzer>"      // 可選參數}}}
}

• <index name>是你要搜索的索引名稱。
• <field name>是你要在其中搜索短語的字段名稱。
• <phrase>是你要搜索的短語。
• <your_analyzer>?指定分詞器處理查詢文本

• max_expansions?限制最后一個詞的前綴擴展數量

  • 示例：
    "max_expansions": 10
    搜索 "elast" 時，最多考慮 10 個以 "elast" 開頭的詞（如 elastic, elasticity, elastomer...）

• slop?允許詞項之間的間隔距離

示例

GET /employee/_search
{"query": {"match_phrase_prefix": {"address": {"query": "廣", // 匹配 "廣" 等"max_expansions": 2  // 限制擴展詞數量}}}
}

4.5?match_bool_prefix——短語前綴匹配（無順序）?

match_bool_prefix查詢的工作原理如下：

首先通過分詞器將輸入文本拆分為多個詞項（tokens），然后對除最后一個詞項外的所有詞項執行精確匹配（term查詢），僅對最后一個詞項進行前綴匹配（prefix查詢）。

該查詢本質上構建了一個布爾查詢結構，其中前面的詞項都以must條件進行精確匹配，而最后一個詞項則采用前綴匹配方式。

基本語法

GET /<index name>/_search
{"query": {"match_bool_prefix": {"<field name>": {"query": "<phrase>",   // 必需參數"analyzer": "<your_analyzer>",        // 可選"minimum_should_match": 2,     // 可選"fuzziness": "AUTO",           // 可選（僅對最后詞項生效）"boost": 2.0                   // 可選}}}
}

• <index name>是你要搜索的索引名稱。
• <field name>是你要在其中搜索短語的字段名稱。
• <phrase>是你要搜索的短語。
• <your_analyzer>?指定分詞器處理查詢文本
• minimum_should_match?必須匹配的最少詞項數?

  • 配置值類型

    類型	示例	說明
    整數	2	必須匹配至少2個詞項
    百分比	75%	匹配 ≥ 總詞項數×75% 的詞項
    組合	3<90%	詞項≤3時全匹配，>3時匹配90%
    動態	2<-1	總詞項數-1（至少匹配N-1個）

• fuzziness?對最后一個詞項啟用模糊匹配（前面詞項仍精確匹配）

  • 配置值類型

    值	說明
    0	關閉模糊匹配（默認）
    1	允許1個字符的編輯距離
    2	允許2個字符的編輯距離
    AUTO	基于詞長自動選擇： - 1-2字符：0 - 3-5字符：1 >5字符：2

• boost?查詢權重

示例

# 匹配要求：
#必須滿足以下任一組合：
#1. "廣州" + "天河*"（完整匹配）
#2. 僅當詞項>2時允許75%匹配
GET /employee/_search
{"query": {"match_bool_prefix": {"address": {"query": "廣州 天河",             "minimum_should_match": "2<75%", // 動態匹配閾值（核心參數）"fuzziness": 1,                  // 最后詞項模糊匹配"boost": 1.5                     // 適度權重提升}}}
}

匹配結果示例

4.6?query_string——支持與或非表達式的查詢

query_string查詢是一種靈活的查詢類型，它允許使用Lucene查詢語法來構建復雜的搜索查詢。這種查詢類型支持多種邏輯運算符，包括與（AND）、或（OR）和非（NOT），以及通配符、模糊搜索和正則表達式等功能。query_string查詢可以在單個或多個字段上進行搜索，并且可以處理復雜的查詢邏輯。

應用場景包括高級搜索、數據分析和報表等，適合處理需滿足特定需求、要求支持與或非表達式的復雜查詢任務，通常用于專業領域或需要高級查詢功能的應用中。

基本語法

query_string查詢的基本語法結構如下：

GET /<index_name>/_search
{"query": {"query_string": {"query": "<your_query_string>","default_field": "<field_name>"}}
}

• <your_query_string>是查詢邏輯，可以包含上述提到的邏輯運算符和通配符等
• <field name>是默認搜索字段，如果省略則會搜索所有可索引字段.

# AND 要求大寫
GET /employee/_search
{"query": {"query_string": {"query": "趙六 AND 南村萬博"}}
}

GET /employee/_search
{"query": {"query_string": {"default_field": "address","query": "白云山 OR 南村"}}
}

GET /employee/_search
{"query": {"query_string": {"fields": ["name","address"],"query": "張三 OR (番禺 AND 王五)"}}
}

4.7 simple_query_string——更安全的?query_string?替代品

與Query String類似，但具有更強的容錯性：

• 自動忽略語法錯誤
• 僅支持部分查詢語法
• 不支持完整的AND/OR/NOT邏輯（這些關鍵詞會被視為普通字符串）

支持簡化的邏輯運算符：

• + 代替 AND
• | 代替 OR
• - 代替 NOT

生產環境建議：
優先使用simple_query_string而非query_string，因其：

• 語法更寬松
• 可容忍輸入錯誤
• 避免因語法問題導致查詢失敗

基礎語法結構示例：

GET /<index_name>/_search
{"query": {"simple_query_string": {"query": "<query_string>","fields": ["<field1>", "<field2>", ...],"default_operator": "OR" // 或 "AND"}}
}

• ?<query_string>是要搜索的査詢表達式。
• <field1>,<field2>,.. 是搜索可以在其中進行的字段列表
• default operator 定義了查詢字符串中未指定操作符時的默認邏輯運算符，可以是"OR"或"AND"。

示例

#simple_query_string 默認的operator是OR
GET /employee/_search
{"query": {"simple_query_string": {"fields": ["name","address"],"query": "廣州白云","default_operator": "AND"}}
}GET /employee/_search
{"query": {"simple_query_string": {"fields": ["name","address"],"query": "廣州 + 白云"}}
}

4.8 interval——?高級文本匹配工具

interval?查詢是 Elasticsearch 提供的一種高級文本匹配工具，它允許您通過定義精確的規則來控制查詢詞項在文檔中的出現順序、間隔和關系。這種查詢特別適用于需要精細控制匹配模式的場景，如法律文本、專利搜索、歌詞匹配等。

基本語法結構

GET /your_index/_search
{"query": {"intervals": {"<FIELD_NAME>": {"<RULE_TYPE>": {// 規則特定參數"intervals": [ // 子規則數組{ ... },{ ... }],// 通用參數"ordered": true|false,"max_gaps": 整數,"filter": { ... }}}}}
}

核心概念解釋

1. 規則類型 (Rule Types)

2. 通用參數

詳細語法解釋

基礎匹配規則 (match)

{"match": {"query": "搜索詞","analyzer": "分詞器","use_field": "字段名"}
}

組合規則 (all_of/any_of)

{"all_of": {"ordered": true,"max_gaps": 2,"intervals": [{ "match": { "query": "詞1" } },{ "match": { "query": "詞2" } }]}
}

實用示例解析

示例 1：精確法律條款匹配

匹配"版權"后跟"侵權"或"違反"，最后是"處罰"，最多允許5個詞間隔

GET /legal_docs/_search
{"query": {"intervals": {"content": {"all_of": {"ordered": true,"max_gaps": 5,"intervals": [{ "match": { "query": "版權" } },{ "any_of": {"intervals": [{ "match": { "query": "侵權" } },{ "match": { "query": "違反" } }]}},{ "match": { "query": "處罰" } }]}}}}
}

示例 2：歌詞匹配（允許詞序變化）

匹配"月亮"和"代表"，順序不限，中間最多3個詞

GET /song_lyrics/_search
{"query": {"intervals": {"lyrics": {"all_of": {"ordered": false, // 不要求順序"max_gaps": 3,"intervals": [{ "match": { "query": "月亮" } },{ "match": { "query": "代表" } }]}}}}
}

示例 3：專利搜索（帶同義詞和模糊匹配）

匹配"人工智能"后跟"醫療"或"健康"，然后是"診斷"的模糊匹配

GET /patents/_search
{"query": {"intervals": {"abstract": {"all_of": {"ordered": true,"intervals": [{ "match": { "query": "人工智能" } },{ "any_of": {"intervals": [{ "match": { "query": "醫療" } },{ "match": { "query": "健康" } }]}},{ "fuzzy": {"term": "診斷","fuzziness": 1, // 允許1個字符差異"prefix_length": 1 // 要求首字符相同}}]}}}}
}

示例 4：排除特定內容的匹配

匹配"云服務"后跟"安全"，但不包含"漏洞"的內容

GET /tech_articles/_search
{"query": {"intervals": {"content": {"all_of": {"ordered": true,"intervals": [{ "match": { "query": "云服務" } },{ "match": { "query": "安全" } }],"filter": {"not_containing": {"match": {"query": "漏洞"}}}}}}}
}

PUT /books
{"settings": {"number_of_replicas": 1,"number_of_shards": 1},"mappings": {"properties": {"id": {"type": "long"},"title": {"type": "text","analyzer": "ik_max_word"},"language": {"type": "keyword"},"author": {"type": "keyword"},"price": {"type": "double"},"publish_time": {"type": "date","format": "yyyy-MM-dd"},"description": {"type": "text","analyzer": "ik_max_word"}}}
}POST /_bulk
{"index":{"_index":"books","_id":"1"}}
{"id":"1", "title":"Java編程思想", "language":"java", "author":"Bruce Eckel", "price":70.20, "publish_time":"2007-10-01", "description":"Java學習必讀經典，殿堂級著作！贏得了全球程序員的廣泛贊譽。"}
{"index":{"_index":"books","_id":"2"}}
{"id":"2","title":"Java程序性能優化","language":"java","author":"葛一鳴","price":46.5,"publish_time":"2012-08-01","description":"讓你的Java程序更快、更穩定。深入剖析軟件設計層面、代碼層面、JVM虛擬機層面的優化方法"}
{"index":{"_index":"books","_id":"3"}}
{"id":"3","title":"Python科學計算","language":"python","author":"張若愚","price":81.4,"publish_time":"2016-05-01","description":"零基礎學python，光盤中作者獨家整合開發winPython運行環境，涵蓋了Python各個擴展庫"}
{"index":{"_index":"books","_id":"4"}}
{"id":"4", "title":"Python基礎教程", "language":"python", "author":"Helant", "price":54.50, "publish_time":"2014-03-01", "description":"經典的Python入門教程，層次鮮明，結構嚴謹，內容翔實"}
{"index":{"_index":"books","_id":"5"}}
{"id":"5","title":"JavaScript高級程序設計","language":"javascript","author":"Nicholas C. Zakas","price":66.4,"publish_time":"2012-10-01","description":"JavaScript技術經典名著"}GET /books/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"match": {"title": "java編程"}},{"match": {"description": "性能優化"}}]}}
}GET /books/_search
{"query": {"bool": {"should": [{"match": {"title": "java編程"}},{"match": {"description": "性能優化"}}],"minimum_should_match": 1}}
}
GET /books/_search
{"query": {"bool": {"filter": [{"term": {"language": "java"}},{"range": {"publish_time": {"gte": "2010-08-01"}}}]}}
}

#指定ik分詞器
PUT /products
{"settings" : {"index" : {"analysis.analyzer.default.type": "ik_max_word"}}
}PUT /products/_doc/1
{"proId" : "2","name" : "牛仔男外套","desc" : "牛仔外套男裝春季衣服男春裝夾克修身休閑男生潮牌工裝潮流頭號青年春秋棒球服男 7705淺藍常規 XL","timestamp" : 1576313264451,"createTime" : "2019-12-13 12:56:56"
}PUT /products/_doc/2
{"proId" : "6","name" : "HLA海瀾之家牛仔褲男","desc" : "HLA海瀾之家牛仔褲男2019時尚有型舒適HKNAD3E109A 牛仔藍(A9)175/82A(32)","timestamp" : 1576314265571,"createTime" : "2019-12-18 15:56:56"
}GET /products/_search
{"query": {"term": {"name": {"value": "牛仔"}}},"highlight": {"fields": {"*":{}}}
}

GET /products/_search
{"query": {"multi_match": {"fields": ["name","desc"],"query": "牛仔"}},"highlight": {"post_tags": ["</span>"], "pre_tags": ["<span style='color:red'>"],"fields": {"*":{}}}
}

GET /products/_search
{"query": {"term": {"name": {"value": "牛仔"}}},"highlight": {"pre_tags": ["<font color='red'>"],"post_tags": ["<font/>"],"require_field_match": "false","fields": {"name": {},"desc": {}}}
}

PUT /my_index
{"mappings": {"properties": {"location": {"type": "geo_point"}}}
}

GET /my_index/_search
{"query": {"bool": {"must": {"match_all": {}},"filter": {"geo_distance": {"distance": "10km","distance_type": "arc","location": {"lat": 39.9,"lon": 116.4}}}}}
}

# 創建索引
PUT /tourist_spots
{"mappings": {"properties": {"name": {"type": "text","analyzer": "ik_max_word","search_analyzer": "ik_max_word"},"location": {"type": "geo_point"}}}
}# 插入文檔
POST /tourist_spots/_doc
{"name": "故宮博物院","location": {"lat": 39.9159,"lon": 116.3945},"city": "北京"
}POST /tourist_spots/_doc
{"name": "西湖","location": {"lat": 30.2614,"lon": 120.1479},"city": "杭州"
}POST /tourist_spots/_doc
{"name": "雷峰塔","location": {"lat": 30.2511,"lon": 120.1347},"city": "杭州"
}POST /tourist_spots/_doc
{"name": "蘇堤春曉","location": {"lat": 30.2584,"lon": 120.1383},"city": "杭州"
}# 搜索包含故宮或博物院的景點：
GET /tourist_spots/_search
{"query": {"match": {"name": "故宮 博物院"}}
}
# 查詢北京附近的景點
GET /tourist_spots/_search
{"query": {"bool": {"must": {"match_all": {}},"filter": {"geo_distance": {"distance": "10km","distance_type": "arc","location": {"lat": 39.9159,"lon": 116.3945}}}}}
}
# 查詢杭州西湖5km附近的景點
#雷峰塔 - 位于西湖附近，距離約2.8公里。
#蘇堤春曉 - 位于西湖邊，距離西湖中心約1公里。
GET /tourist_spots/_search
{"query": {"bool": {"must": {"match_all": {}},"filter": {"geo_distance": {"distance": "5km","distance_type": "arc","location": {"lat": 30.2614,"lon": 120.1479}}}}}
}

PUT image-index
{"mappings": {"properties": {"image-vector": {"type": "dense_vector","dims": 3},"title": {"type": "text"},"file-type": {"type": "keyword"},"my_label": {"type": "text"}}}
}POST image-index/_bulk
{ "index": {} }
{ "image-vector": [-5, 9, -12], "title": "Image A", "file-type": "jpeg", "my_label": "red" }
{ "index": {} }
{ "image-vector": [10, -2, 3], "title": "Image B", "file-type": "png", "my_label": "blue" }
{ "index": {} }
{ "image-vector": [4, 0, -1], "title": "Image C", "file-type": "gif", "my_label": "red" }POST image-index/_search
{"knn": {"field": "image-vector","query_vector": [-5, 10, -12],"k": 10,"num_candidates": 100},"fields": [ "title", "file-type" ]
}