ES的几种查询

ES（Elasticsearch）提供了多种查询方法来检索和筛选数据，包括：1. **查询字符串搜索**：以HTTP请求查询字符串的形式进行，如GET /ecommerce/product/_search，用于快速临时搜索，如搜索名称包含"yagao"且按价格降序。生产环境中使用较少，适用于简单查询。2. **查询构建语言（DSL）**：使用JSON格式在...

term：精确查询，不会对输入做分词，如果输入的是"战某某"，则直接查询"战某某"，如果输入的是"浙江战某某"，则直接查询"浙江战某某"match：模糊匹配，需要指定字段名，输入会进行分词，如输入"浙江战某某"，根据中文分词会分词为"浙江"和"战某某"，然后进行匹配。如果待查询的字段包含"浙江"或"战某...

2. ES查询ES的查询方式多样，包括：match查询：对分词后的query进行匹配，能匹配到包含查询词的任何分词片段，适合模糊搜索。match_phrase查询：要求query中的所有词在原文中连续出现，限制更严格。multi_match查询：可以在多个字段中搜索，提高搜索灵活性。term查询：不进行分词，严格匹配整个query。terms查询...

ES官方文档中的WildcardQuery、RegExpQuery和PrefixQuery分别代表ES中用于查询的通配符、正则表达式和前缀查询接口，它们之间存在着包含关系。通过研究这些查询的原理，发现它们都是基于将模式构造为确定有限自动机（DFA）以加速字符串匹配速度的机制。在应用上，这些查询接口适用于需要在文档中进行复杂字符串匹配...

ES 中的数据类型多样，包括简单类型如数字（byte, short, integer, long, float, double, 和半精度浮点数）、布尔类型、二进制类型，以及复杂类型如字符串（text和keyword）、日期、数组和对象。选择合适的数据类型能提高索引和搜索效率，如使用范围小的类型并确保字段长度适中。查询方式多样，如match ...

这篇文章详细介绍了如何在Elasticsearch (ES) 中进行查询和聚合操作。ES支持各种搜索和筛选方法，包括精确匹配、模糊匹配、分页、范围查询、多字段匹配、布尔查询、通配符和前缀查询，以及查询空值。在查询中，需要注意分页的限制和排序方式，以避免内存溢出问题。ES的聚合功能强大，类似于SQL的GROUP BY，提供...

创建索引和导入文档接着，我们探索不同类型的查询：基本匹配查询：查询包含“Guide”的记录，可以通过简单查询或Body方式执行。多字段查询：如需在多个字段（如title和summary）中搜索，multi_match语句派上用场，如查找标题包含"在 Action"的书籍。Boosting：通过调整某些字段的重要性，提升文档相关性，如将...

ES笔记之基础查询概览本篇笔记主要探讨ES（Elasticsearch）的基础查询功能，包括排序、限制返回数量、字段搜索、多条件查询以及大小于过滤等操作，这些在数据库中也有类似的SQL语法对应。1. 全量查询 在Kibana中，你可以通过查看所有index来获取ES中的数据，比如查询bank数据，不指定size默认返回10条。查询结果...

排序：sort 参数，可以设置排序字段和顺序，如按照 age 降序或 height 升序。实现 limit 功能：从哪条开始查询：使用 from 参数，指定查询的起始位置。查询多少条：通过 size 参数，控制返回的结果数量。实现 count 功能：查询表中有多少条数据：使用 _count 参数，快速获取结果集的数量。掌握这些 ...

ES笔记第五部分关注的是term-level查询，针对文档的精确匹配操作，主要针对keyword或text类型的字段，尤其是keyword类型，允许对未分词的完整值进行精确搜索。1. 字段存在性检查使用exists查询，可以确认字段是否存在值。例如，针对exam索引中的数据，只有name有值，address则可能为null，通过exists查询address字段...