2021年10月02日

Elasticsearch 搜索引擎

Elasticsearch 结构化查询

请求体查询

简单查询语句(lite)是一种有效的命令行adhoc 查询。但是，如果你想要善用搜索，你必须使用请求体查询(request body search)API。之所以这么称呼，是因为大多数的参数以JSON格式所容纳而非查询字符串。
请求体查询(下文简称查询)，并不仅仅用来处理查询，而且还可以高亮返回结果中的片段，并且给出帮助你的用户找寻最好结果的相关数据建议。

空查询

我们以最简单的 search API开始，空查询将会返回索引中所有的文档。
```
GET /_search
{} <1>
```
<1> 这是一个空查询数据。
同字符串查询一样，你可以查询一个，多个或_all索引(indices)或类型(types)：
```
GET /index_2014*/type1,type2/_search
{}
```
你可以使用from及size参数进行分页：
```
GET /_search
{
  "from": 30,
  "size": 10
}
```

携带内容的`GET`请求？

任何一种语言(特别是js)的HTTP库都不允许GET请求中携带交互数据。事实上，有些用户很惊讶GET请求中居然会允许携带交互数据。
真实情况是，[http://tools.ietf.org/html/rfc7231#page-24 RFC 7231]，一份规定HTTP语义及内容的RFC中并未规定GET请求中允许携带交互数据！所以，有些HTTP服务允许这种行为，而另一些(特别是缓存代理)，则不允许这种行为。
Elasticsearch的作者们倾向于使用GET提交查询请求，因为他们觉得这个词相比POST来说，能更好的描述这种行为。然而，因为携带交互数据的GET请求并不被广泛支持，所以searchAPI同样支持POST请求，类似于这样：
```
POST /_search
{
  "from": 30,
  "size": 10
}
```
这个原理同样应用于其他携带交互数据的GETAPI请求中。

我们将在后续的章节中讨论聚合查询，但是现在我们把关注点仅放在查询语义上。相对于神秘的查询字符串方法，请求体查询允许我们使用结构化查询Query DSL(Query Domain Specific Language)

结构化查询 Query DSL

结构化查询是一种灵活的，多表现形式的查询语言。 Elasticsearch在一个简单的JSON接口中用结构化查询来展现Lucene绝大多数能力。你应当在你的产品中采用这种方式进行查询。它使得你的查询更加灵活，精准，易于阅读并且易于debug。

使用结构化查询，你需要传递query参数：
```
GET /_search
{
    "query": YOUR_QUERY_HERE
}
```
空查询 - {} - 在功能上等同于使用match_all查询子句，正如其名字一样，匹配所有的文档：
```
GET /_search
{
    "query": {
        "match_all": {}
    }
}
```

查询子句

一个查询子句一般使用这种结构：

{
    QUERY_NAME: {
        ARGUMENT: VALUE,
        ARGUMENT: VALUE,...
    }
}

或指向一个指定的字段：

{
    QUERY_NAME: {
        FIELD_NAME: {
            ARGUMENT: VALUE,
            ARGUMENT: VALUE,...
        }
    }
}

例如，你可以使用match查询子句用来找寻在tweet字段中找寻包含elasticsearch的成员：
```
{
    "match": {
        "tweet": "elasticsearch"
    }
}
```

完整的查询请求会是这样：

GET /_search
{
    "query": {
        "match": {
            "tweet": "elasticsearch"
        }
    }
}

合并多子句

查询子句就像是搭积木一样，可以合并简单的子句为一个复杂的查询语句，比如：

叶子子句(leaf clauses )(比如match子句)用以在将查询字符串与一个字段(或多字段)进行比较

复合子句(compound )用以合并其他的子句。例如，bool子句允许你合并其他的合法子句，must，must_not或者should，如果可能的话：

{
    "bool": {
        "must":     { "match": { "tweet": "elasticsearch" }},
        "must_not": { "match": { "name":  "mary" }},
        "should":   { "match": { "tweet": "full text" }}
    }
}

复合子句能合并任意其他查询子句，包括其他的复合子句。这就意味着复合子句可以相互嵌套，从而实现非常复杂的逻辑。

以下实例查询的是邮件正文中含有“business opportunity”字样的星标邮件或收件箱中正文中含有“business opportunity”字样的非垃圾邮件：

{
    "bool": {
        "must": { "match":      { "email": "business opportunity" }},
        "should": [
             { "match":         { "starred": true }},
             { "bool": {
                   "must":      { "folder": "inbox" }},
                   "must_not":  { "spam": true }}
             }}
        ],
        "minimum_should_match": 1
    }
}

不用担心这个例子的细节，我们将在后面详细解释它。重点是复合子句可以合并多种子句为一个单一的查询，无论是叶子子句还是其他的复合子句。

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