Elasticsearch 的查询 DSL（Domain Specific Language）提供了一种强大而灵活的方式来执行各种搜索和分析操作。查询 DSL 以 JSON 格式表示，支持多种查询类型、过滤器和聚合。以下是一些常用查询类型及其示例。
一个典型的查询 DSL 请求结构如下：
GET /index_name/_search
{
"query": {
"query_type": {
"field": "value"
}
}
}
match 查询是最常用的查询之一，它用于查找与给定文本匹配的文档。
GET /my_index/_search
{
"query": {
"match": {
"field_name": "search_text"
}
}
}
term 查询用于精确匹配字段的值，适用于结构化数据的精确匹配。
GET /my_index/_search
{
"query": {
"term": {
"field_name": "exact_value"
}
}
}
range 查询用于查找在特定范围内的文档。
GET /my_index/_search
{
"query": {
"range": {
"age": {
"gte": 10,
"lte": 20
}
}
}
}
bool 查询将多个查询组合在一起，可以包含 must（必须匹配），should（可以匹配），must_not（必须不匹配），和 filter（过滤）。
GET /my_index/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "field1": "value1" } }
],
"filter": [
{ "term": { "field2": "value2" } }
],
"must_not": [
{ "range": { "field3": { "lt": 10 } } }
],
"should": [
{ "term": { "field4": "value4" } }
]
}
}
}
5. Wildcard Query
wildcard 查询允许使用通配符 *（匹配零个或多个字符）和 ?（匹配单个字符）。
GET /my_index/_search
{
"query": {
"wildcard": {
"field_name": "search*"
}
}
}
聚合用于执行复杂的数据分析，例如统计、求和、分组等。
GET /my_index/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"age_stats": {
"stats": {
"field": "age"
}
}
}
}
nested 查询用于查询嵌套对象和数组。
GET /my_index/_search
{
"query": {
"nested": {
"path": "nested_field",
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "nested_field.sub_field": "value" } }
]
}
}
}
}
}
一个综合的复杂查询示例如下，结合了多种查询类型和聚合：
GET /my_index/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "field1": "value1" } },
{ "range": { "date_field": { "gte": "2020-01-01", "lte": "2020-12-31" } } }
],
"filter": [
{ "term": { "status": "active" } }
]
}
},
"aggs": {
"avg_age": {
"avg": { "field": "age" }
},
"status_count": {
"terms": { "field": "status" }
}
}
}
field1 中的 value1。date_field 的范围。status 为 active 的文档。avg_age 计算 age 字段的平均值。status_count 按 status 字段进行分组计数。通过这些查询和聚合，Elasticsearch 可以灵活处理和分析各种数据需求。