Elasticsearch 是一个开源的搜索引擎，建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene™ 基础之上。 Lucene 可能是目前存在的，不论开源还是私有的，拥有最先进，高性能和全功能搜索引擎功能的库。但是 Lucene 仅仅只是一个库。为了利用它，你需要编写 Java 程序，并在你的 java 程序里面直接集成 Lucene 包。 更坏的情况是，你需要对信息检索有一定程度的理解才能明白 Lucene 是怎么工作的。Lucene 是 很 复杂的。
在上一篇文章中介绍了ElasticSearch的简单使用，接下来记录一下ElasticSearch的查询：
查询所有数据
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# 搜索所有数据es.search(index="my_index",doc_type="test_type")# 或者body = { "query":{ "match_all":{} }}es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body) |
term与terms
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# termbody = { "query":{ "term":{ "name":"python" } }}# 查询name="python"的所有数据es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)# termsbody = { "query":{ "terms":{ "name":[ "python","android" ] } }}# 搜索出name="python"或name="android"的所有数据es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body) |
match与multi_match
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# match:匹配name包含python关键字的数据body = { "query":{ "match":{ "name":"python" } }}# 查询name包含python关键字的数据es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)# multi_match:在name和addr里匹配包含深圳关键字的数据body = { "query":{ "multi_match":{ "query":"深圳", "fields":["name","addr"] } }}# 查询name和addr包含"深圳"关键字的数据es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body) |
ids
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body = { "query":{ "ids":{ "type":"test_type", "values":[ "1","2" ] } }}# 搜索出id为1或2d的所有数据es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body) |
复合查询bool
bool有3类查询关系，must(都满足),should(其中一个满足),must_not(都不满足)
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body = { "query":{ "bool":{ "must":[ { "term":{ "name":"python" } }, { "term":{ "age":18 } } ] } }}# 获取name="python"并且age=18的所有数据es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body) |
切片式查询
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body = { "query":{ "match_all":{} } "from":2 # 从第二条数据开始 "size":4 # 获取4条数据}# 从第2条数据开始，获取4条数据es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body) |
范围查询
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body = { "query":{ "range":{ "age":{ "gte":18, # >=18 "lte":30 # <=30 } } }}# 查询18<=age<=30的所有数据es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body) |
前缀查询
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body = { "query":{ "prefix":{ "name":"p" } }}# 查询前缀为"赵"的所有数据es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body) |
通配符查询
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body = { "query":{ "wildcard":{ "name":"*id" } }}# 查询name以id为后缀的所有数据es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body) |
排序
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body = { "query":{ "match_all":{} } "sort":{ "age":{ # 根据age字段升序排序 "order":"asc" # asc升序，desc降序 } }} |
filter_path
响应过滤
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# 只需要获取_id数据,多个条件用逗号隔开es.search(index="my_index",doc_type="test_type",filter_path=["hits.hits._id"])# 获取所有数据es.search(index="my_index",doc_type="test_type",filter_path=["hits.hits._*"]) |
count
执行查询并获取该查询的匹配数
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# 获取数据量es.count(index="my_index",doc_type="test_type") |
度量类聚合
- 获取最小值
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body = { "query":{ "match_all":{} }, "aggs":{ # 聚合查询 "min_age":{ # 最小值的key "min":{ # 最小 "field":"age" # 查询"age"的最小值 } } }}# 搜索所有数据，并获取age最小的值es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body) |
- 获取最大值
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body = { "query":{ "match_all":{} }, "aggs":{ # 聚合查询 "max_age":{ # 最大值的key "max":{ # 最大 "field":"age" # 查询"age"的最大值 } } }}# 搜索所有数据，并获取age最大的值es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body) |
- 获取和
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body = { "query":{ "match_all":{} }, "aggs":{ # 聚合查询 "sum_age":{ # 和的key "sum":{ # 和 "field":"age" # 获取所有age的和 } } }}# 搜索所有数据，并获取所有age的和es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body) |
- 获取平均值
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body = { "query":{ "match_all":{} }, "aggs":{ # 聚合查询 "avg_age":{ # 平均值的key "sum":{ # 平均值 "field":"age" # 获取所有age的平均值 } } }}# 搜索所有数据，获取所有age的平均值es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body) |
更多的搜索用法：
https://elasticsearch-py.readthedocs.io/en/master/api.html
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对服务器之家的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接
原文链接：https://blog.csdn.net/y472360651/article/details/76652021
