elasticsearch查詢總結（待完善）

空查詢將返回所有索引庫（indices)中的所有文件：

get /_search
{}

只用乙個查詢字串，你就可以在乙個、多個或者 _all 索引庫（indices）和乙個、多個或者所有types中查詢：

get /index_2014*/type1,type2/_search
{}

同時你可以使用 from 和 size 引數來分頁：

get /_search

要使用這種查詢表示式，只需將查詢語句傳遞給 query 引數：

get /_search

空查詢（empty search） —{}— 在功能上等價於使用 match_all 查詢，正如其名字一樣，匹配所有文件：

get /_search
}}

乙個查詢語句的典型結構：

如果是針對某個字段，那麼它的結構如下：

}}

舉個例子，你可以使用 match 查詢語句來查詢 tweet 欄位中包含 elasticsearch 的 tweet：

完整的查詢請求如下：

get /_search
}}

}}

}}#內部它需要執行兩個term查詢，然後將它們的結果合併來得到整體的結果,它會將兩個term查詢通過乙個bool查詢組織在一起

}}
}

在all和any中選擇有種非黑即白的感覺。如果使用者指定了5個查詢詞條，而乙份文件只包含了其中的4個呢？將"operator"設定成"and"會將它排除在外。

}}}

通過must，must_not以及should引數來接受多個查詢

title欄位中含有詞條quick，且不含有詞條lazy的任何文件都會被作為結果返回。目前為止，它的工作方式和bool過濾器十分相似。

差別來自於兩個should語句，它表達了這種意思：乙份文件不被要求需要含有詞條brown或者dog，但是如果它含有了，那麼它的相關度應該更高。

},
"must_not": },
"should": [},}
]}
}}

所有的must語句都需要匹配，而所有的must_not語句都不能匹配，但是should語句需要匹配多少個呢？預設情況下，should語句乙個都不要求匹配，只有乙個特例：如果查詢中沒有must語句，那麼至少要匹配乙個should語句。

},},}
],"minimum_should_match": 2 
}}}

minimum_should_match引數來控制should語句需要匹配的數量，該引數可以是乙個絕對數值或者乙個百分比

}},}]
}}


}}},}]
}}


}}},},}
],"minimum_should_match": 2 
}}

}},
"should": [ },}
]}
}}

指定乙個boost值來控制每個查詢子句的相對權重

}},
"should": [
}},}}]}
}}

},}]
}}}
},        },},}
]}}]}
}}

bool查詢中包含的譯者查詢子句只佔了總分值的三分之一，如果我們將譯者查詢子句放到和標題及作者相同的層次上，就會減少標題和作者子句的權重，讓它們各自只佔四分之一。

}},
}},},}]
}}]
}}}

boost值的範圍推薦在1和10之間

bool should查詢是如何計算得到其分值的

},}]
}}
}執行should子句中的兩個查詢
相加查詢返回的分值
將相加得到的分值乘以匹配的查詢子句的數量
除以總的查詢子句的數量

dis_max查詢

返回匹配了任何查詢的文件，並且分值是產生了最佳匹配的查詢所對應的分值

},}]
}}
}

tie_breaker

},}], "tie_breaker": 0.3}} }tie_breaker引數會讓dis_max查詢的行為更像是dis_max和bool的一種折中。 dis_max最佳字段(best fields)、bool多數字段(most fields)的折中它會通過下面的方式改變分值計算過程：取得最佳匹配查詢子句的_score。將其它每個匹配的子句的分值乘以tie_breaker。將以上得到的分值進行累加並規範化。

通過tie_breaker引數，所有匹配的子句都會起作用，只不過最佳匹配子句的作用更大。

multi_match、match、dis_max、bool 的轉換

multi_match查詢下兩個查詢等價

}},
}},
],"tie_breaker": 0.3
}}

注意到以上的type屬性為best_fields。

minimum_should_match和operator引數會被傳入到生成的match查詢中

在欄位名中使用萬用字元

提公升個別字段

就像一提到全文搜尋會首先想到match查詢一樣，當你需要尋找鄰近的幾個單詞時，你會使用match_phrase查詢：

get /my_index/my_type/_search
}}

位置資訊可以被儲存在倒排索引(inverted index)中，像match_phrase這樣位置感知(position-aware)的查詢能夠使用位置資訊來匹配那些含有正確單詞出現順序的文件，在這些單詞間沒有插入別的單詞。

短語是什麼

對於匹配了短語"quick brown fox"的文件，下面的條件必須為true：

如果以上的任何條件沒有被滿足，那麼文件就不能被匹配。

精確短語(exact-phrase)匹配也許太過於嚴格了。也許我們希望含有"quick brown fox"的文件也能夠匹配"quick fox"查詢，即使位置並不是完全相等的。

我們可以在短語匹配使用slop引數來引入一些靈活性：

get /my_index/my_type/_search}}
}

slop引數告訴match_phrase查詢詞條能夠相隔多遠時仍然將文件視為匹配。相隔多遠的意思是，你需要移動乙個詞條多少次來讓查詢和文件匹配？

get /my_index/address/_search
}}

wildcard查詢和prefix查詢類似，也是乙個基於詞條的低級別查詢。但是它能夠讓你指定乙個模式(pattern)，而不是乙個字首(prefix)。它使用標準的shell萬用字元：?用來匹配任意字元，*用來匹配零個或者多個字元。

以下查詢能夠匹配包含w1f 7hw和w2f 8hw的文件：

get /my_index/address/_search
}}

get /my_index/address/_search
}}

這個正規表示式的規定了詞條需要以w開頭，緊跟著乙個0到9的數字，然後是乙個或者多個其它字元。

注意

prefix，wildcard以及regexp查詢基於詞條進行操作。如果你在乙個analyzed欄位上使用了它們，它們會檢查欄位中的每個詞條，而不是整個字段。

參考：

elasticsearch查詢總結（待完善）

ElasticSearch 翻頁查詢

ElasticSearch 查詢語法

elasticsearch高亮查詢

elasticsearch查詢總結（待完善）

ElasticSearch 翻頁查詢

ElasticSearch 查詢語法

elasticsearch高亮查詢

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