ES 精确查询常用语句

批量插入数据

POST fh_xmyx_test/_doc/_bulk
{"index":{"_id":"1"}}
{"age":25,"name":"张三","hobby":"吃饭睡觉，撸代码","birthday":"1992-02-10","sex":"男"}
{"index":{"_id":"2"}}
{"age":15,"name":"李四","hobby":"吃鸡，王者，撸啊撸","birthday":"2002-08-01","sex":"女"}
{"index":{"_id":"3"}}
{"age":23,"name":"小南瓜","hobby":"吃鸡，吃肉，吃馒头","birthday":"2012-08-01","sex":"女"}
{"index":{"_id":"4"}}
{"age":10,"name":"王五","hobby":"吃饭睡觉，打南瓜","birthday":"2016-02-01","sex":"男"}
{"index":{"_id":"5"}}
{"age":8,"name":"王大拿","hobby":"看书，写字撸代码","birthday":"2006-02-01","sex":"男"}
{"index":{"_id":"6"}}
{"age":9,"name":"小明","hobby":"篮球，足球，乒乓球","birthday":"2010-02-01"}

修改数据

语法格式 index/type/id/_update(id为数据的ID)

POST fh_xmyx_test/_doc/1/_update
{"doc": {"desc":"测试"}
}

查看分词效果

使用指定分词器，对字符串进行分词

GET fh_xmyx_test/_analyze
{"analyzer": "ik_max_word","text": ["我是中国人"]
}

精确匹配

must,filter

• filter查询

GET fh_xmyx_test/_search
{"query": {"bool": {"filter": {"term": {"name.keyword": "小南瓜"}}}}
}

• must查询
  filter在查询数据时不进行打分

GET fh_xmyx_test/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"term": {"name.keyword": {"value": "张三"}}}]}}
}

• must与filter得区别
  两者都可以写查询条件，而且语法也类似。区别在于，query 上下文的条件是用来给文档打分的，匹配越好 _score 越高；filter 的条件只产生两种结果：符合与不符合，后者被过滤掉。

must_not 类似与mysql中的 != 不等于

GET fh_xmyx_test/_search
{"query": {"bool": {"must_not": [{"terms": {"name.keyword": ["小南瓜","张三"]}}]}}
}

range 区间查询

range查询找出那些落在指定区间内的数字或者时间
使用的操作符如下：
gt 大于
gte 大于等于
lt 小于
lte 小于等于

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

should 类似于 mysql中的or(多条件中只需满足一个条件)

GET fh_xmyx_test/_search
{"query": {"bool": {"should": [{"term": {"name.keyword": {"value": "李四"}}},{"range": {"age": {"gte": 10}}}]}}
}

exists

查询被用于查找那些指定字段中有值 (exists)

GET fh_xmyx_test/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"exists": {"field": "sex"}}]}}
}

sort

排序字段，如果有多个排序字段，先匹配第一个排序字段，如果第一个排序字段相同，则匹配第二个排序字段

GET fh_xmyx_test/_search
{"sort": [{"birthday": {"order": "desc"}}]
}

script

如果需要比较索引中的两个字段值，可以使用这种方式

GET fh_xmyx_test/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"script": {"script": {"source": "10 >= doc['age'].value"}}}]}}
}

模糊搜索

GET fh_xmyx_test/_search
{"query": {"wildcard": {"name.keyword": {"value": "*南*"}}}
}

_source 显示指定字段

GET fh_xmyx_test/_search
{"_source": ["name"]
}

from,size 分页参数

GET fh_xmyx_test/_search
{"from": 0, "size": 2
}

聚合查询

分组 (terms)

按照指定字段进行分组

GET fh_xmyx_test/_search
{"size": 0, "aggs": {"groupBySex": {   //自定义名称"terms": {   //terms ES内置聚合函数"field": "sex.keyword"   //需要进行分组的字段}}}
}

按照指定字段进行分组 并且显示分组后的数据

GET fh_xmyx_test/_search
{"size": 0, "aggs": {"groupBySex": {"terms": {"field": "sex.keyword"},"aggs": {"name": {"top_hits": {"size": 10,"_source": "name"}}}}}
}

sum(求和)

求索引中的所有人的年龄加一起

GET fh_xmyx_test/_search
{"size": 0, "aggs": {"sumByAge": {"sum": {"field": "age"}}}
}

count

根据索引中的某个字段进行统计数量

GET fh_xmyx_test/_search
{"size": 0, "aggs": {"groupBySex": {"value_count": {"field": "sex.keyword"}}}
}

分割(histogram)

GET fh_xmyx_test/_search
{"size": 0, "aggs": {"histogramDemo":{"histogram": {"field": "age","interval": 10,"min_doc_count": 0,"extended_bounds": {"min": 0,"max": 50}}}}
}

去重(cardinality)

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.8/search-aggregations-metrics-cardinality-aggregation.html
在大数据量时，会出现统计值为近似值，不是准确的值

GET fh_xmyx_test/_search
{"size": 0, "aggs": {"dis":{"cardinality": {"field": "sex.keyword","precision_threshold": 100}}}
}

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