Elasticsearch是一个分布式的RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。
ES查询
下面介绍一下ES常用的几种查询
match查询
ES的查询有一个很大的特点就是分词。所以大家在使用ES的过程中脑子要始终有这么一个意识，你要查找的text是通过分词器分过词的，所以你去匹配的实际上是一个个被分词的片段。而你搜索的query也有可能会被分词，match就是一种会将你搜索的query进行分词的查询方法。我们结合例子来看！
比如我们要查询的索引结构如下：
{
"_index": "text",
"_id": "kIw57586Y",
"_source": {
"bookName": "This is a test",
"author": "橙子",
"num": 20
}
}
_index代表索引名称，_id代表该条数据唯一id，_source代表该条数据具体的结构。这里我们通过bookName字段来查询。
输入query语句如下：
GET http://ip:prot/text/_search
{
"query": {
"match": {
"bookName":"test"
}
}
}
该条语句代表用match方式搜索索引为text中bookName可以匹配到test的语句。因为：
"bookName": "This is a test"
原文被分词器分词后包含test这个词语，所以可以正常被匹配出来。
这个例子比较简单，我们换个复杂一点的例子：
GET http://ip:prot/text/_search
{
"query": {
"match": {
"bookName":"my test"
}
}
}原因是match查询里，会对你查询的query也进行分词，也就是会将你的"my test"进行分词，得到my与test两个词语，然后用这两个词语分别去匹配文本，发现虽然my匹配不到，但是test可以匹配到，所以依然可以查出来。这个和我们传统的搜索方式确实存在差异，大家要注意。
那这种搜索方式存在的价值是什么呢？其实还有蛮大用处的。比如我们的ES库存储的是很多的英文好词好句，然后用户想提高自己的英文写作，因此想搜索出一些比较好的表达加在自己的文章中，那这个时候对于用户来讲，严格的匹配方式大概率什么都搜不到，但是像match这样的搜索方式便非常合适。例如有个好句是这样的：
If at first you don't succeed, try again.
然后用户用下面的方式搜索：
If you don't success
用match就可以很好的匹配出来。
2.2 match_phrase查询
既然match的限制比较小，那如果我们需要这个限制更强一点用什么方式呢？match_phrase便是一个比较不错的选择。match_phrase和match一样也是会对你的搜索query进行分词，但是，不同的是它不是匹配到某一处分词的结果就算是匹配成功了，而是需要query中所有的词都匹配到，而且相对顺序还要一致，而且默认还是连续的，如此一来，限制就更多了。我们还是举个例子。比如还是刚刚的索引数据：
{
"_index": "textbook",
"_id": "kIwXeYQB8iTYJNkI986Y",
"_source": {
"bookName": "This is a test doc",
"author": "橙子",
"num": 20
}
}
如果我们还用刚刚的方式搜索：GET http://ip:prot/textbook/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"bookName":"my test"
}
}
}
这次是匹配不到结果的。那么怎样才能匹配到结果呢？只能是搜索原文中的连续字串：GET http://ip:prot/textbook/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"bookName":"is a test"
}
}
}
这样是可以匹配到结果的。但是如此一来限制可能太大了一点，所以官方还给了一个核心餐宿可以调整搜索的严格程度，这个参数叫slop，我们举个例子：
GET http://ip:prot/textbook/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"bookName":{
"query":"is test",
"slop":1
}
}
}
}
比如我们将slop置为1，然后搜索"is test"，虽然is test中间省略了一个词语"a"，但是在slop为1的情况下是可以容忍你中间省略一个词语的，也可以搜索出来结果。以此类推，slop为2就可以省略两个词语了。大家可以根据自己的实际情况进行调整。
另外我们可以发现，如果在搜索时添加了辅助参数（比如slop）我们搜索格式的层级要往下扩展一层，之前的
"bookName":"my test"
要改为："bookName":{
"query":"is test",
"slop":1
}
我们注意一下就好了。2.3 multi_match查询
有了前面的基础，multi_match比较好理解。实际上就是可以从多个字段中去寻找我们要查找的query：GET http://ip:prot/textbook/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query" : "橙子",
"fields" : ["bookName", "author"]
}
}
}
比如这里我们是从bookName和author两个字段里去寻找老坛，虽然bookName没有，但是author可以匹配到，那也可以找到数据。所以本质上就是对bookName和author分别做了一次match：
{
"_index": "textbook",
"_id": "kIwXeYQB8iTYJNkI986Y",
"_source": {
"bookName": "This is a test doc",
"author": "橙子",
"num": 20
}
}
2.4 term查询
term查询也是比较常用的一种查询方式，它和match的唯一区别就是match需要对query进行分词，而term是不会进行分词的，它会直接拿query整体和原文进行匹配。所以不理解的小伙伴使用起来可能会非常奇怪：
GET http://ip:prot/textbook/_search
{
"query": {
"term": {
"bookName": "This is a test doc"
}
}
}
当我们用这种方式进行搜索时，明明要搜索的和被搜索的文本一模一样，确就是搜不出来。这就是因为我们去搜的实际上并不是原文本身，而是被分词的原文，在原文被分好的每一个词语里，没有一个词语是："This is a test doc"，那自然是什么都搜不到了。所以在这种情况下就只能用某一个词进行搜索才可以搜到：
GET http://ip:prot/textbook/_search
{
"query": {
"term": {
"bookName": "This"
}
}
}
2.5 terms查询
terms查询事实上就是多个term查询取一个交集，也就是要满足多个term查询条件匹配出来的结果才可以查到，所以是比单纯的term条件更为严格了：
GET http://ip:prot/textbook/_search
{
"query": {
"terms": {
"bookName": ["This", "is"]
}
}
}
比如这个例子，是要求原文中既有This这个词，又有is这个词才可以被查到，那按照这个规则我们是可以匹配到数据的：
{
"_index": "textbook",
"_id": "kIwXeYQB8iTYJNkI986Y",
"_source": {
"bookName": "This is a test doc",
"author": "橙子",
"num": 20
}
}
但是如果改成了一个不存在的词便匹配不到了：GET http://ip:prot/textbook/_search
{
"query": {
"terms": {
"bookName": ["This", "my"]
}
}
}
2.6 fuzzy查询
fuzzy是ES里面的模糊搜索，它可以借助term查询来进行理解。fuzzy和term一样，也不会将query进行分词，但是不同的是它在进行匹配时可以容忍你的词语拼写有错误，至于容忍度如何，是根据参数fuzziness决定的。fuzziness默认是2，也就是在默认情况下，fuzzy查询容忍你有两个字符及以下的拼写错误。即如果你要匹配的词语为test，但是你的query是text，那也可以匹配到。这里无论是错写多写还是少写都是计算在内的。我们同样还是举例说明。
对于索引数据：
{
"_index": "textbook",
"_id": "kIwXeYQB8iTYJNkI986Y",
"_source": {
"bookName": "This is a test doc",
"author": "老坛",
"num": 20
}
}
如果查询语句为：GET http://ip:prot/textbook/_search
{
"query": {
"fuzzy": {
"bookName":"text"
}
}
}
这时肯定是用text来匹配原文中的每一个词，发现text和test最为接近，但是有一个字符的差异，在默认fuzziness为2的情况下，依然可以匹配出来。
当然这个fuzziness是可以调的，比如：
GET http://ip:prot/textbook/_search
{
"query": {
"fuzzy": {
"bookName":{
"value":"texts",
"fuzziness":1
}
}
}
}
在容忍度为1的情况下，如果你想查texts就查不到结果了。
2.7 range查询
range查询时对于某一个数值字段的大小范围查询，比如我这里特意所加的nums字段就是这个时候派上用场的。range的语法设计到了一些关键字：
gte：大于等于
gt：大于
lt：小于
lte：小于等于
GET http://ip:prot/textbook/_search
{
"query": {
"range": {
"num": {
"gte":20,
"lt":30
}
}
}
}
比如这样的条件就是去查找字段num大于等于20小于30的数据
那我们的数据便可以被查询到：
{
"_index": "textbook",
"_id": "kIwXeYQB8iTYJNkI986Y",
"_source": {
"bookName": "This is a test doc",
"author": "橙子",
"num": 20
}
}
2.8 bool查询
bool查询是上面查询的一个综合，它可以用多个上面的查询去组合出一个大的查询语句，它也有一些关键字：
must：代表且的关系，也就是必须要满足该条件
should：代表或的关系，代表符合该条件就可以被查出来
must_not：代表非的关系，也就是要求不能是符合该条件的数据才能被查出来
例如有这样一个查询：
GET http://ip:prot/textbook/_search
{
"query":{
"bool":{
"must":{
"match":{
"bookName":"橙子"
}
},
"should":{
"term":{
"author":"橙子"
},
"range":{
"num":{
"gt":20
}
},
}
}
}
}
这里就要求must里面的match是必须要符合的，但是should里面的两个条件就可以符合一条即可。
2.9 排序和分页
排序和分页也是建立在上述的那些搜索之上的。排序和分页的条件是和query平级去写的，我们一个一个来看。先举个例子：
GET http://ip:prot/textbook/_search
{
"query":{
"match":{
"bookName":"橙子"
}
},
"from":0,
"size":100,
"sort":{
"num":{
"order":"desc"
}
}
}
这里关于分页的语句是："from":0,
"size":100,
它代表的意思是按照页容量为100进行分页，取第一页。关于排序的语句是：
"sort":{
"num":{
"order":"desc"
}
}
它需要指定一个字段，然后根据这个字段进行升序或降序。这里我们根据num来进行降序排序，如果想升序就把order的值改为asc就好了。
