Query查询和Filter查询

说明 ：该博客对于的Elasticsearch 的版本为7.3。

这篇博客主要分为 ： Query查询 和 Filter查询 。有关 复合查询 、 聚合查询 也会单独写篇博客。

一个查询语句究竟具有什么样的行为和得到什么结果，主要取决于它到底是处 Query 还是 Filter 。两者有很大区别，我们来看下：

Query context 查询上下文 这种语句在执行时既要计算文档是否匹配，还要计算文档相对于其他文档的匹配度有多高，匹配度越高， _score 分数就越高

Filter context 过滤上下文 过滤上下文中的语句在执行时 只关心文档是否和查询匹配，不会计算匹配度，也就是得分 。

看下官方的例子

GET /_search
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "title":   "Search"        }},
        { "match": { "content": "Elasticsearch" }}
      "filter": [
        { "term":  { "status": "published" }},
        { "range": { "publish_date": { "gte": "2015-01-01" }}}
对上面的例子分析下：
query 参数表示整个语句是处于 query context 中
bool 和 match 语句被用在 query context 中，也就是说它们会计算每个文档的匹配度（_score)
filter 参数则表示这个子查询处于 filter context 中
filter 语句中的 term 和 range 语句用在 filter context 中，它们只起到过滤的作用，并不会计算文档的得分。
2、查询数据准备
1）创建索引
PUT student
  "settings":{
    "number_of_shards":1,
    "number_of_replicas":1
  "mappings":{
      "properties":{
        "name":{"type":"text"},
        "address":{"type":"keyword"},
        "age":{"type":"integer"},
        "interests":{"type":"text"},
        "birthday":{"type":"date"}
2）添加测试数据
POST /student/_doc/1
  "name":"徐小小",
  "address":"杭州",
  "age":3,
  "interests":"唱歌 画画  跳舞",
  "birthday":"2017-06-19"
POST /student/_doc/2
  "name":"刘德华",
  "address":"香港",
  "age":28,
  "interests":"演戏 旅游",
  "birthday":"1980-06-19"
POST /student/_doc/3
  "name":"张小斐",
  "address":"北京",
  "age":28,
  "interests":"小品 旅游",
  "birthday":"1990-06-19"
POST /student/_doc/4
  "name":"王小宝",
  "address":"德州",
  "age":63,
  "interests":"演戏 小品 打牌",
  "birthday":"1956-06-19"
POST /student/_doc/5
  "name":"向华强",
  "address":"香港",
  "age":31,
  "interests":"演戏 主持",
  "birthday":"1958-06-19"
看是否成功
GET _cat/count/student?v
可以看出索引已经存在，并且下面有5条数据。
 二、Query查询
1、match查询
match query: 知道分词器的存在，会对filed进行分词操作，然后再查询

match_all:  查询所有文档

multi_match:  可以指定多个字段

match_phrase:  短语匹配查询，ElasticSearch引擎首先分析（analyze）查询字符串，从分析后的文本中构建短语查询，这意味着必须匹配短语中的所有分词，
并且保证各个分词的相对位置不变
#1、 查询年龄为3的（命中：ID = 1)
GET student/_search
"query":{
   "match":{"age": 3}
#2、查询兴趣里包含'演戏'的 （命中 ID = 2,5,4)
GET student/_search
  "query":{
    "match":{"interests": "演戏"}
#这里只要interests包含'演戏','演','戏'的都会命中
#3、查询索引所有文档 (命中 ID = 1,2,3,4,5)
GET student/_search
  "query":{
    "match_all": {}
#4、查询name和address包含'德' (命中 ID = 2)
GET student/_search
  "query":{
    "multi_match": {
      "query": "德",
      "fields":["name","address"]
#说明 这里文档ID为4的address为'德州'，应该也包含'德'，但却没有被命中，原因是我们索引结构中，address属性是一个keyword类型，它是需要完全匹配，而不是包含的关系。
#如果这里query为'德州'就可以命中2条数据。
#5、查询兴趣里包含'演员'的 （命中 无)
GET student/_search
  "query":{
    "match_phrase":{"interests": "演员"}
# 这里和match的区别是这里是真正包含'演员'，而不是只要满足其中一个字就会被模糊命中
重点 通过上面的例子有两点比较重要
1）、文档字段属性如果是一个keyword类型，那就需要完全匹配才能命中。好比这个字段值是12345，那么你不论是1234还是123456都不会命中。
2）、如果是match_phrase,那就是真正的包含关系。好比这个字段值是12345，那么你是1234就会命中，而123456不会命中。因为12345包含1234而不包含123456。
2、term查询和terms查询
term query: 会去倒排索引中寻找确切的term，它并不知道分词器的存在。这种查询适合keyword 、numeric、date。
term:查询某个字段为该关键词的文档（它是相等关系而不是包含关系）
terms:查询某个字段里含有多个关键词的文档
#1、查询地址等于'香港'的文档 （命中：ID = 2,5）
GET student/_search
  "query":{
    "term":{ "address":"香港"}
#如果仅检索'香'那是无法命中的，因为keyword需要完全匹配才能命中
#2、查询地址等于"香港"或"北京"的 (命中: ID =2,3,5)
GET student/_search
  "query":{
    "terms":{
      "address":["香港","北京"]
3、控制查询返回的数量
#返回前两条数据 （命中: ID = 2,5)
GET student/_search
  "from":0,
  "size":2,
  "query":{
    "match":{"interests": "演戏"}
4、指定返回的字段
GET student/_search
  "_source":["name","age"],
  "query":{
    "match":{"interests": "演戏"}
5、显示要的字段、去除不需要的字段、可以使用通配符*
GET student/_search
  "query":{
    "match_all": {}
  "_source":{
     "includes": "addr*",
     "excludes": ["name","bir*"]
GET student/_search
  "query":{
    "match_all": {}
 "sort":[{
        "age":{"order": "desc"}
7、 范围查询
range:   实现范围查询
include_lower:  是否包含范围的左边界，默认是true
include_upper:  是否包含范围的右边界，默认是true
#1、查询生日的范围 （命中 ID = 2,4,5)
GET student/_search
    "query": {
        "range": {
            "birthday": {
                "from": "1950-01-11",
                "to": "1990-01-11",
                 "include_lower": true,
                "include_upper": false
#2、查询年纪18到28 （命中 ID = 2,3)
GET student/_search
    "query": {
        "range": {
            "age": {
                "from": 18,
                "to": 28,
                "include_lower": true,
                "include_upper": true
8、wildcard查询
允许使用通配符* 和 ?来进行查询

*   代表0个或多个字符

?   代表任意一个字符
#1、查询姓名'徐'开头的 （命中 ID = 1)
GET student/_search
    "query": {
        "wildcard": {
             "name": "徐*"
#查不到数据 
GET student/_search
    "query": {
        "wildcard": {
             "name": "徐小?"
#疑惑：按照正常我觉得这里是可以查到数据的，因为有个name为'徐小小'可以匹配，估计是因为是中文的原因，所以没有匹配到
9、fuzzy实现模糊查询
模糊查询可以在Match和 Multi-Match查询中使用以便解决拼写的错误，模糊度是基于Levenshteindistance计算与原单词的距离。使用如下：
（命中： ID = 2,5,4)
GET student/_search
    "query": {
        "fuzzy": {
            "interests": {
                "value": "演" 
#疑惑 :如果我把'演'改成'演员'就查不到数据了
有关fuzzy描述可以参考一篇文章：Elasticsearch的误拼写时的fuzzy模糊搜索技术
10、高亮搜索结果
    "query":{
        "match":{
            "interests": "演戏"
    "highlight": {
        "fields": {
             "interests": {}
三、Filter查询
filter是不计算相关性的，同时可以cache。因此，filter速度要快于query。
#1、获取年龄为3的 （命中 ID = 1）
GET student/_search
  "post_filter":{
    "term":{"age": 3}
#2、查询年纪为3或者63的 （命中 ID = 1,4)
GET student/_search
  "post_filter":{
    "terms":{"age":[3,63]}
1、Elasticsearch核心技术与实战---阮一鸣(eBay Pronto平台技术负责人
2、ElasticSearch基本查询(Query查询)
3、ElasticSearch入门3: 高级查询
4、ElasticSearch——简单查询、条件查询、聚合查询
 我相信，无论今后的道路多么坎坷，只要抓住今天，迟早会在奋斗中尝到人生的甘甜。抓住人生中的一分一秒，胜过虚度中的一月一年！(10）