ES 1查询

所有查询

GET /item/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

匹配查询(match)

match类型查询,会把查询条件进行分词,然后进行查询,多个词条之间是or的关系

or关系

GET /item/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "SpringData Es2"
    }
  }
}

and关系

GET /item/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": {
        "query": "SpringData Es2",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

查询出来的信息

{
  "took": 0,//毫秒
  "timed_out": false,//是否超时
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {//跟查询有关的信息
    "total": 1,//条数
    "max_score": 2.2548006,//文档得分
    "hits": [//满足条件的列表
      {
        "_index": "item",//索引
        "_type": "item",//文档类型
        "_id": "2",//id
        "_score": 2.2548006,//单条得分
        "_source": {//源数据
          "id": 2,
          "title": "SpringData Es2",
          "content": "今天我们使用SpringData ES完成Job搜索功能2"
        }
      }
    ]
  }
}

or和and之间关系

在or与and间二选一有点过于非黑即白。如果用户给定的条件分词有5个查询词项,想查找包含其中4个次的文档,改如何处理?将operator操作符设置成and只会将文档排除。

match查询支持minimum_should_match最小匹配参数,这让我们可以指定必须匹配的词项数用来表示一个文档是否相关。我们可以将其设置为某个具体数字,

GET /item/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": {
        "query": "SpringData Es2",
        "minimum_should_match": "50%"
      }
    }
  }
}

搜索语句可以分为2个次,如果使用and关系 ,需要同时满足2个词才会被搜索到。这里我们采用最小匹配数50%,那么也就是说只要匹配到总次数量的50%计科,这里2*50%等于1。所以只要包含1个词条就算满足了。

多字段查询(multi_match)

multi_match与match类似,不同的是它可以在多个字段中查询

GET /item/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "搜索功能99",
      "fields": ["title","content"]
    }
  }
}

多词条精确匹配(terms)

terms查询和term查询一样,但它允许你指定多值进行匹配。如果这个字段包含了知道你个值中的任何一个值,那么这个文档满足条件:

GET /item/_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "content": [
        "ES",
        "搜索功能"
      ]
    }
  }
}
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
平台声明:文章内容(如有图片或视频亦包括在内)由作者上传并发布,文章内容仅代表作者本人观点,简书系信息发布平台,仅提供信息存储服务。
  • 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 229,406评论 6 538
  • 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 99,034评论 3 423
  • 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 177,413评论 0 382
  • 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 63,449评论 1 316
  • 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 72,165评论 6 410
  • 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 55,559评论 1 325
  • 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 43,606评论 3 444
  • 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 42,781评论 0 289
  • 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 49,327评论 1 335
  • 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 41,084评论 3 356
  • 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 43,278评论 1 371
  • 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 38,849评论 5 362
  • 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 44,495评论 3 348
  • 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 34,927评论 0 28
  • 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 36,172评论 1 291
  • 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 52,010评论 3 396
  • 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 48,241评论 2 375