1，term 查询

term主要用于精确匹配哪些值，比如数字，日期，布尔值或 not_analyzed 的字符串(未经分析的文本数据类型)。

term不会分词，而keyword字段也不分词，需要完全匹配才可。
因为text字段会分词，而term不分词，所以term查询的条件必须是text字段分词后的某一个。
例如：

{
 “term”:{
 “ID”:“b3847108-1026-4878-a4cc-fd3566e4c5f2”
 }
 }

2，terms 查询

terms 跟 term 有点类似，但 terms 允许指定多个匹配条件。如果某个字段指定了多个值，那么文档需要一起去做匹配：

例如：

{
 “query”:{
 “terms”:{
 “ID”:[
 “b3847108-1026-4878-a4cc-fd3566e4c5f2”,
 “defc0177-5553-4299-8bbd-b3ddb362d2cc”
 ]
 }
 }
 }

3，rang 查询

range过滤允许我们按照指定范围查找一批数据。
例如：

{
 “query”:{
 “range”:{
 “PUBDATE”:{
 “gte”:“2020-06-10 17:18:28”,
 “lte”:“2020-06-10 17:19:28”
 }
 }
 },
 “size”:1,
 “from”:0
 }

gt :: 大于
gte:: 大于等于
lt :: 小于
lte:: 小于等于
4，exists 和 missing 过滤

exists 和 missing 过滤可以用于查找文档中是否包含指定字段或没有某个字段，类似于SQL语句中的IS_NULL条件。

这两个过滤只是针对已经查出一批数据来，但是想区分出某个字段是否存在的时候使用。
例如：

{
 “query”:{
 “exists”:{
 “field”:“title”
 }
 },
 “size”:1,
 “from”:0
 }

title在数据库中不存在

TITLE 在数据库中存在

{
 “query”:{
 “exists”:{
 “field”:“TITLE”
 }
 },
 “size”:1,
 “from”:0
 }

5，bool查询

bool 查询与 bool 过滤相似，用于合并多个查询子句。不同的是，bool 过滤可以直接给出是否匹配成功， 而bool 查询要计算每一个查询子句的 _score （相关性分值）。
例如：

{
 “query”:{
 “bool”:{
 “must”:[
 {
 “match”:{
 “TITLE”:“世界”
 }
 }
 ],
 “must_not”:[
],
        "should":[

        ]
    }
},
"size":1,
"from":0

}

6，match_all 查询

匹配全部内容查询。
{
“query”:{
“match_all”:{

}
},
"size":1,
"from":0

}

7，match 查询
match会被分词，而keyword不会被分词，match的需要跟keyword的完全匹配可以。
例如：

{
 “query”:{
 “match”:{
 “TITLE”:“世界”
 }
 },
 “size”:1,
 “from”:0
 }

8，bool过滤

相当于sql的 or and 查询
例如：

{
 “query”:{
 “bool”:{
 “should”:[
 {
 “match”:{
 “TITLE”:“世界”
 }
 },
 {
 “match”:{
 “CONTENT”:“编程”
 }
 },
 {
 “match”:{
 “SOURCETYPE”:1
 }
 }
 ],
 “minimum_should_match”:2
 }
 },
 “size”:1,
 “from”:0
 }

可以通过 minimum_should_match 指定匹配的should的个数.
must :: 多个查询条件的完全匹配,相当于 and。
must_not :: 多个查询条件的相反匹配，相当于 not。
should :: 至少有一个查询条件匹配, 相当于 or。
9，wildcards 查询
例如：以下查询能够匹配包含山西的文档：

{
 “query”:{
 “wildcard”:{
 “TITLE”:“山西*”
 }
 },
 “size”:1,
 “from”:0
 }

10，regexp 查询

假设您只想匹配以[0-9]开头后面任意的字符串。使用regexp查询能够让你写下更复杂的模式：

{
 “query”:{
 “regexp”:{
 “SOURCETYPE”:"[0-9].*"
 }
 },
 “size”:1,
 “from”:0
 }

11，prefix 查询

以什么字符开头的，可以更简单地用 prefix，如下面的例子：

{
 “query”:{
 “prefix”:{
 “TITLE”:“山西”
 }
 },
 “size”:1,
 “from”:0,
 “_source”:{
 “include”:[
 “TITLE”
 ]
 }
 }

12，Phrase Matching

在DSL中, 通过match_phrase短语匹配达到精确匹配的目的 —— 不会对查询串进行分词, 而是直接精确匹配查找.

{
 “query”:{
 “match_phrase”:{
 “TITLE”:“我是”
 }
 },
 “size”:1,
 “from”:0,
 “_source”:{
 “include”:[
 “TITLE”
 ]
 }
 }

13，query_string

query的内容会经过分析。

{
 “query”:{
 “query_string”:{
 “default_field”:“TITLE”,
 “query”:"(山西 AND 人民) OR 检查"
 }
 },
 “size”:1,
 “from”:0,
 “_source”:{
 “include”:[
 “TITLE”
 ]
 }
 }

default_operator：默认运算符
query： 需要查询的具体内容
default_field： 查询的字段
minimum_should_match：最小匹配词条
默认是_all，即对所有字段进行查询。
常见写法：

{“query”:{“query_string”:{“name:ob”}}}
 name字段为ob
 {“query”:{“query_string”:{“nam\*:ob”}}}
 存在一个nam开头的字段，值为ob
 {“query”:{“query_string”:{“missing:name”}}}
 name字段值为null的文档
 {“query”:{“query_string”:{“exists:name”}}}
 name字段值不为null的文档
 {“query”:{“query_string”:{“name:（o OR xi)”}}}
 name字段为Ob或者xi的文档


14，simple_query_string

term之间默认的关系是OR，可以指定Operator

  • 代替 AND
    | 代替 OR
  • 代替 NOT
•  {
 “query”:{
 “simple_query_string”:{
 “fields”:[
 “TITLE”
 ],
 “query”:"(山西 + 人民) | 检察"
 }
 },
 “size”:1,
 “from”:0,
 “_source”:{
 “include”:[
 “TITLE”
 ]
 }
 }