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【Elasticsearch】简单搜索（三）

news 2026/2/9 8:09:33

简介：Elasticsearch（ES）是一个开源的分布式搜索和分析引擎，用于快速存储、搜索和分析大量数据。它具有高性能、可扩展性和灵活性的特点，被广泛用于构建实时搜索、日志分析、数据可视化等应用。

这篇文章主要介绍检索相关的操作，单值、多值、范围、模糊等查询方式，使用bool支持多种条件复杂查询。

一、环境准备

版本

Docker version 20.10.22
elasticsearch:7.13.3
kibana:7.13.3
ps：具体启动命令参考第一篇ES博客

二、数据准备

下载官网测试数据

在ES官网中提供了简单的查询数据。点击下载示例数据官方测试数据（bank）

使用postman导入到ES中

请求类型：POST
请求地址：http://127.0.0.1:9200/bank/account/_bulk?pretty
请求参数：binary类型，选择导入的json

Bank索引中的字段类型

执行命令GET bank/_mapping查看bank索引的字段类型为 “text”，在ES中 “text” 类型用于存储长文本数据，并进行全文索引。

以address字段为例，其类型为 “text”，其中也存在子字段为 “keyword” 的字段，类型为 “keyword”。“keyword” 类型用于存储关键字或短文本数据，通常用于精确匹配和排序操作。
通过定义子字段，可以在同一个字段上同时使用不同类型的分析器和查询方式。对于 “address” 字段，你可以使用 “text” 类型进行全文搜索，同时也可以使用 “keyword” 类型进行精确匹配和排序。
ps：使用方式为 address.keyword

在这个示例中， “keyword” 子字段还定义了 “ignore_above” 属性，它指定了该子字段中的值超过256个字符时将被截断。这可以用来限制关键字的长度，以便控制索引大小和提高检索性能。

{"bank" : {"mappings" : {"properties" : {"account_number" : {"type" : "long"},"address" : {"type" : "text","fields" : {"keyword" : {"type" : "keyword","ignore_above" : 256}}}// 省略其他字段}}}
}

四、标准查询

匹配单个字段

通过以下命令查询索引 bank 中，地址含有 place 字样的数据，返回了 181 条。
此字段为 text，查询时会进行分词匹配，像 282 Kings Place会被ES进行分词，查询条件中含有分词后的单词，所以会被查出来。适合全文检索时使用。

其中 _score 返回值为匹配程度的一个得分，一定程度上讲，分值越大匹配越近似。

GET /bank/_search
{"query": {"match": {"address": "place"}}
}GET /bank/_search
{"query": {"term": {"address": "place"}}
}// 查询结果"hits" : [{"_index" : "bank","_type" : "account","_id" : "20","_score" : 1.7070332,"_source" : {"account_number" : 20,"balance" : 16418,"firstname" : "Elinor","lastname" : "Ratliff","age" : 36,"gender" : "M","address" : "282 Kings Place","employer" : "Scentric","email" : "elinorratliff@scentric.com","city" : "Ribera","state" : "WA"}},

精准匹配单个字段

上述查询在 address 后加上 keyword 的限制，那么这个字段就是 keyword 类型，只能进行精确查询，不再通过分词检索。age本身为数值型字段，不存在分词操作，查询全都是精确匹配。

GET /bank/_search
{"query": {"term": {"address.keyword": "282 Kings Place"}}
}GET /bank/_search
{"query": {"term": {"age": "32"}}
}

多值匹配单个字段

使用 terms 命令，可以对字段进行多种关键词搜索，效果如同关系型数据库的 in 查询。

GET /bank/_search
{"query": {"terms": {"age": ["32","33","34"]}}
}

范围查询

使用 range 关键词。参数含义如下

gt - 大于（ > ）
gte - 大于且等于（ >= ）
lt - 小于（ < ）
lte - 小于且等于（ <= ）

GET /bank/_search
{"query": {"range": {"age": {"gte": 32,"lte": 33}}}
}

模糊查询

模糊查询有多重方式，这里介绍两种，一种是模糊，一种是正则

GET /bank/_search
{"query": {"wildcard": {"firstname": {"value": "am*"}}}
}

四、Bool组合查询

在ES中bool查询就是用来组合布尔查询条件，布尔查询条件，就是类似SQL中的and 、or 。
下面是一个复合查询语句，分别使用了must、filter、must_not、should。下面的语句相当于SQL

SELECT* 
FROMbank 
WHEREgender = "M" AND state = "IA" AND city != "Healy" OR ( age = 39 OR age = 21)

POST bank/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"match": {"gender.keyword": "M"}}],"filter": [{"match": {"state.keyword": "IA"}}],"must_not": [{"match": {"city.keyword": "Healy"}}],"should": [{"match": {"age": "39"}},{"match": {"age": "21"}}]}},"from": 0,"size": 10,"sort": [{"firstname.keyword": {"order": "desc"}}],"aggs": {}
}

查询关键词 Query Action

布尔查询：must，must_not，should等。类似SQL的and，or，! 等
匹配查询：match multi_match等。类似SQL的like
范围查询：range。类似SQL的大于，小于，等于
term查询：term。类似SQL的 “=”
正则查询：regex 正则
exists和missing查询：类似于SQL is null，is not null

查询语法总结

最外层为query
单重条件查询只需在 query 写入条件，复合查询条件包含在bool对象中

分页查询

from、size 分别对应 page 和 pageSize

排序

排序的写法就如一个对象，对象的 key 为字段名，value为排序规则，当然是可以多字段一起排序的，写入多个即可

查询关键词与分数关系

must	must查询是必要条件，必须满足。参与相关性评分
filter	与must类似，同样必须满足。不参与相关性评分，但结果集会被缓存
should	如果只有一个 should 子句情况下与 must 子句结果一样，如果有多个should子句情况下，命中任何一个即可
must_not	与must类似，同样必须不满足。不参与相关性评分，但结果集会被缓存

五、总结

在ES中，如同普通SQL语句都有着类似API可以调用。
ES支持对内容进行分词，根据分词进行搜索，并对结果进行打分。适合对文章内容进行搜索，而关系型数据库例如 MySQL，对这个功能支持能力不强。
查询语句在query内层套用 bool，可以支持多种条件过滤，同时也可以计算得分。