前言

查询操作是Elasticsearch最核心的模块之一。Elasticsearch能够达到数据的实时搜索，而且性能非常稳定，能很方便地用于对大量数据进行搜索和分析。这些都体现了Elasticsearch强大的搜索能力，因此关于Elasticsearch的查询知识的相关学习就显得非常重要。

本小节袁庭新老师就带领大家来学习Elasticsearch基本查询操作。我们从以下六个模块来学习Elasticsearch的基本查询功能。

• 查询所有match_all
• 匹配查询match
• 词条匹配term
• 布尔组合bool
• 范围查询range
• 模糊查询fuzzy

一. 查询所有match_all

1.语法结构

基本语法：

GET /索引库名/_search
{"query": {"查询类型": {"查询条件": "查询条件值"}}
}

这里的query代表一个查询对象，里面可以有不同的查询属性。

• 查询类型：例如match_all、match、term、range等。
• 查询条件：查询条件会根据类型的不同，写法也有差异，后面详细讲解。

2.match_all查询

2.1 演示案例

演示示例：

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

语法说明：

属性	描述
query	代表查询对象
match_all	代表查询所有

响应结果：

{"took": 65,"timed_out": false,"_shards": {"total": 5,"successful": 5,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {"total": 5,"max_score": 1,"hits": [{"_index": "yx","_type": "goods","_id": "5","_score": 1,"_source": {"title": "小米电视4A","images": "http://images.com","price": 3999}},{"_index": "yx","_type": "goods","_id": "4","_score": 1,"_source": {"title": "Apple手机","images": "http://image.yx.com/12479122.jpg","price": 6899}},{"_index": "yx","_type": "goods","_id": "lNC7KYUB35ub5htYEZMU","_score": 1,"_source": {"title": "小米手机","images": "http://image.yx.com/12479122.jpg","price": 2699}},{"_index": "yx","_type": "goods","_id": "2","_score": 1,"_source": {"title": "IPhone手机","images": "http://image.yx.com/12479122.jpg","price": 6299,"stock": 200,"saleable": true,"subTitle": "IPhone 15 Pro"}},{"_index": "yx","_type": "goods","_id": "1","_score": 1,"_source": {"title": "大米手机","images": "http://image.yx.com/12479122.jpg","price": 2899}}]}
}

上述代码运行后输出结果见下：

2.2 属性介绍

查询所有的属性介绍：

属性名	描述
took	查询花费时间，单位是毫秒
time_out	是否超时
_shards	分片信息
hits	搜索结果总览对象

搜索结果总览对象属性介绍：

属性名	描述
total	搜索到的总条数
max_score	所有结果中文档得分的最高分
hits	搜索结果的文档对象数组，每个元素是一条搜索到的文档信息

搜索结果的文档对象数组属性介绍：

属性名	描述
_index	索引库
_type	文档类型
_id	文档id
_score	文档得分。使用Elasticsearch时，对于查询出的文档无疑会有文档相似度之别。而理想的排序是和查询条件相关性越高排序越靠前，而这个排序的依据就是_score
_source	文档的源数据

二. match匹配查询

我们先加入一条数据，便于测试：

PUT /yx/goods/3
{"title": "小米电视4A","images": "http://image.yx.com/12479122.jpg","price": 3899.00
}

现在，索引库中有3部手机，1台电视。

1.OR关系

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。

GET /yx/_search
{"query": {"match": {"title": "小米电视"}}
}

在上面的案例中，不仅会查询到“电视”，而且与“小米”相关的都会查询到，多个词之间是OR的关系。

2.AND关系

某些情况下，我们需要更精确查找：比如在电商平台精确搜索商品时，我们希望这个关系（查询条件切分词之后的关系）变成AND（既要满足你，又要满足我），可以这样做：

GET /yx/_search
{"query": {"match": {"title": {"query": "小米电视","operator": "and"}}}
}

本例中，只有同时包含“小米”和“电视”的词条才会被搜索到。

三. term词条匹配

term查询被用于精确值匹配，这些精确值可能是数字、时间、布尔或者那些未分词的字符串，keyword类型的字符串。

效果类似于：SELECT * FROM tableName WHERE colName='value';的SQL语句。

GET /yx/_search
{"query": {"term": {"price": 2699.00}}
}

响应结果：

{"took": 19,"timed_out": false,"_shards": {"total": 5,"successful": 5,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {"total": 1,"max_score": 1,"hits": [{"_index": "yx","_type": "goods","_id": "lNC7KYUB35ub5htYEZMU","_score": 1,"_source": {"title": "小米手机","images": "http://image.yx.com/12479122.jpg","price": 2699}}]}
}

上述代码运行后输出结果见下：

四. bool布尔组合

bool把各种其它查询通过must（与）、must_not（非）、should（或）的方式进行组合。

GET /yx/_search
{"query": {"bool": {"must": {"match": { "title": "大米" }},"must_not": {"match": {"title": "电视" }},"should": {"match": { "title": "手机" }}}}
}

响应结果：

{"took": 28,"timed_out": false,"_shards": {"total": 5,"successful": 5,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {"total": 1,"max_score": 0.5753642,"hits": [{"_index": "yx","_type": "goods","_id": "1","_score": 0.5753642,"_source": {"title": "大米手机","images": "http://image.yx.com/12479122.jpg","price": 2899}}]}
}

上述代码运行后输出结果见下：

五. range范围查询

range查询找出那些落在指定区间内的数字或者时间。

GET /yx/_search
{"query": {"range": {"price": {"gte": 3000,"lte": 4000}}}
}

响应结果：

{"took": 14,"timed_out": false,"_shards": {"total": 5,"successful": 5,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {"total": 1,"max_score": 1,"hits": [{"_index": "yx","_type": "goods","_id": "5","_score": 1,"_source": {"title": "小米电视4A","images": "http://images.com","price": 3999}}]}
}

上述代码运行后输出结果见下：

range查询允许以下字符：

操作符	说明
gt	大于
gte	大于等于
lt	小于
lte	小于等于

六. fuzzy模糊查询

fuzzy查询是term查询的模糊等价，很少直接使用它。

我们新增一个商品：

POST /yx/goods/4
{"title": "Apple手机","images": "http://image.yx.com/12479122.jpg","price": 6899.00
}

响应结果：

{"_index": "yx","_type": "goods","_id": "4","_version": 3,"result": "updated","_shards": {"total": 2,"successful": 1,"failed": 0},"_seq_no": 9,"_primary_term": 4
}

上述代码运行后输出结果见下：

fuzzy查询是term查询的模糊等价。它允许用户搜索词条与实际词条的拼写出现偏差，但是偏差的编辑距离不得超过2。

GET /yx/_search
{"query": {"fuzzy": {"title": "Apple"}}
}

上面的查询，也能查询到“Apple手机”这条数据。

七. 结语

本小节主要给小伙伴介绍了Elasticsearch的六大基本查询语句的操作。分别介绍了：查询所有match_all、匹配查询match、词条匹配term、布尔组合bool、范围查询range和模糊查询fuzzy等。这一块儿的内容很重要，需要大家反复练习进行掌握。好了这一小节我们就说到这里，下一小节将带领大家来学习Elasticsearch高级查询相关的内容。

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