Elasticsearch(2)

多种搜索

1、query string search

在生产环境中,几乎很少使用query string search

搜索全部商品:GET /ecommerce/product/_search

took:耗费了几毫秒

timed_out:是否超时,这里是没有

_shards:数据拆成了5个分片,所以对于搜索请求,会打到所有的primary shard(或者是它的某个replica shard也可以)

hits.total:查询结果的数量,3个document

hits.max_score:score的含义,就是document对于一个search的相关度的匹配分数,越相关,就越匹配,分数也高

hits.hits:包含了匹配搜索的document的详细数据

2、query DSL

DSL:Domain Specified Language,特定领域的语言

GET /ecommerce/product/_search

{"query" : { "match" : {   "name" : "yagao" }}, "sort": [

     { "price": "desc" }

    ]

}

GET /ecommerce/product/_search

{

  "query": { "match_all": {} },

  "from": 1,

  "size": 1

}

指定要查询出来商品的名称和价格就可以

GET /ecommerce/product/_search

{

  "query": { "match_all": {} },

  "_source": ["name", "price"]

}

3、query filter

搜索商品名称包含yagao,而且售价大于25元的商品

GET /ecommerce/product/_search

{

    "query" : {

        "bool" : {

            "must" : {

                "match" : {

                    "name" : "yagao"

                }

            },

            "filter" : {

                "range" : {

                    "price" : { "gt" : 25 }

                }

            }

        }

    }

}


4、full-text search

GET /ecommerce/product/_search

{

    "query" : {

        "match" : {

            "producer" : "yagao producer"

        }

    }

}

5、phrase search 短语搜索

跟全文检索相对应,相反,全文检索会将输入的搜索串拆解开来,去倒排索引里面去一一匹配,只要能匹配上任意一个拆解后的单词,就可以作为结果返回

phrase search,要求输入的搜索串,必须在指定的字段文本中,完全包含一模一样的,才可以算匹配,才能作为结果返回

GET /ecommerce/product/_search

{

    "query" : {

        "match_phrase" : {

            "producer" : "yagao producer"

        }

    }

}

6、highlight search(高亮搜索结果)

GET /ecommerce/product/_search

{

    "query" : {

        "match" : {

            "producer" : "producer"

        }

    },

    "highlight": {

        "fields" : {

            "producer" : {}

        }

    }

}

聚合操作

GET /ecommerce/product/_search

{

  "aggs": {

    "group_by_tags": {

      "terms": { "field": "tags" }

    }

  }

}

terms:agg  的groupby的field

avg:对field进行平均

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 212,454评论 6 493
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,553评论 3 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 157,921评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,648评论 1 284
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,770评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,950评论 1 291
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,090评论 3 410
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,817评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,275评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,592评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,724评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,409评论 4 333
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,052评论 3 316
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,815评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,043评论 1 266
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,503评论 2 361
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,627评论 2 350

推荐阅读更多精彩内容