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原文链接：es笔记二之基础查询

这一篇笔记介绍 es 的基础查询。

基础查询包括很多，比如排序，类似数据库 limit 的操作，like 操作，与或非等，对于这些操作，我会在介绍他们的用法之后加上对应的数据库 sql 便于理解。

注意： 下面的操作都在 kibana 中实现

以下是本篇文章目录：

1. 全量查询
2. 返回数据排序
3. 限制返回条数
4. 指定字段搜索
5. 多条件查询
6. 大小于过滤

1、全量查询

如果是想要查看 es 中都有哪些 index，可以如下操作：

GET /_cat/indices

然后可以看到在右侧会输出所有的 index，其中就包含我们上一篇笔记导入的 bank 数据，接下来我们使用 bank 作为查询示例。

如果我们想查看 bank 中的全部数据，可以如下操作，但是不指定 size 参数的话默认最多只返回 10 条数据：

GET /bank/_search

出来的结果大致如下：

{
  "took" : 2,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1000,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "bank",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "account_number" : 1,
          "balance" : 39225,
          "firstname" : "Amber",
          "lastname" : "Duke",
          "age" : 32,
          "gender" : "M",
          "address" : "880 Holmes Lane",
          "employer" : "Pyrami",
          "email" : "amberduke@pyrami.com",
          "city" : "Brogan",
          "state" : "IL"
        }
      },
      ...
    ]
  }
}

took 表示查询花费了多少时间，以毫秒为单位

time_out 表示查询是否超时

_shards 表示分片的查询信息，表示有多少个分片被查询，失败，和跳过

然后查询的结果都被放在 hits 字段下，在 hits 信息中，

hits.total 表示查询到了多少匹配的数据

hits.hits 是一个数组，包含了返回信息的全部内容，每个元素都是单个查询的返回结果。

在每个元素中，_index，_type，_id，_score 表示单条数据的所属的数据库信息

_source 其中包含了获取信息的字段信息，如果没有指定字段，则返回该数据所有字段。

2、返回数据排序

查询出的数据如果想要以某种顺序返回，可以使用 sort 来排序

比如说根据 balance 倒序排序

GET /bank/_search
{
  "sort": [
    {"balance": {"order": "desc"}}
  ]
}

这条数据对应于 sql 中的语法就是：

order by balance desc

sort 后接一个数组，表示可以根据多个字段进行正序，逆序的排序方式。

3、限制返回条数

在前面的搜索中可以看出，如果不限定返回条数，系统会默认返回 10 条数据，在 es 中有类似于 MySQL 的 limit 和 offset 的操作，那就是 size 和 from。

from 表示从第 n 个开始获取数据，从 0 开始取值

size 表示获取数据量的大小。

比如说从第0条数据开始，获取5条数据，可以如下操作：

GET /bank/_search
{
  "sort": [
    {"balance": {"order": "asc"}}
  ],
  "from": 0,
  "size": 5
}

对应于 sql 语法是：

limit 5 offset 0;

4、指定字段搜索

关于字段搜索，有几个关键字，match，match_phrase等。

match 表示模糊搜索，会将搜索的内容先进行分词操作，然后搜索，比如我们搜索 bank 这个 index 中 address 字段中包含 "cove" 或者 包含 "lane" 的的数据，我们可以如下操作：

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "match": {"address": "Cove Lane"}
  }
}

这条语句类似于 sql 中的：

where address like "%cove%" or address like "%lane%"

只要 address 的字符包含 cove 或者 lane 之一即可。

而如果我们想要实现 cove lane 作为一个整体进行查询，我们可以使用 match_phrase 来实现：

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {"address": "Cove Lane"}
  }
}

这个操作类似于 sql 中的：

where address like "%mill lane%"

上面这些 match 操作都是大小写不敏感的。

关于 match 和 match_phrase 的筛选方式这里只做一个示例，在后面我会单开一篇笔记详细介绍其用法，针对 text 类型和 keyword 类型的字段。

5、多条件查询

多条件，就是与或非连接操作，类似于 sql 中的 and、or、not，对应在 es 中就是 must，should，must_not

在 es 中，每个连接操作都是一个数组，用于连接多个条件操作，示例如下：

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {"match": {"age": 24}},
        {"match": {"age": 25}}
      ],
      "must_not": [
        {"match": {"gender": "M"}}
      ]
    }
  }
}

可以看到，与或非的操作我们是在 query 的 bool 这个 key 的下一级，这个查询对应的 sql 的查询是：

where (age = 24 or age = 25) and gender != "M";

6、大小于过滤

在 es 中，大小于的过滤操作是复杂一点的，也在 bool 这个 key 下一级，用到 filter 和 range 关键字

大小于的关键字和 Django 里的是一样的用到 gt, gte, lt, lte 这几个

比如我们要搜索 age 的范围在 21 到 23 之间的包括 21 和 23 的数据

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "bool":{
      "filter": {
        "range": {
          "age": {
            "gte": 21,
            "lte": 22
          }
        }
      }
    }
  }
}

上面的操作可以和与或非的操作进行并列，如果是直接搜索大小于的操作，可以直接如下操作：

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": 10,
        "lte": 20
      }
    }
  }
}

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