ES query.png

1 基于词项的查询

基于词项的查询：不需要分析阶段，对单个词项进行操作，在倒排索引中查找准确词项。

a.Terms Query

Terms Query：在给定字段内查询并返回准确符合一个或多个词项的查询结果。

GET /_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "user.id": {
        "value": ["kimchi", "eel"]
      }
    }
  }
}

• Field为选填项，可以不指定字段。
• Terms Query最多可以查询65536个词项。可以用 index.max_terms_count 更改配置，更改限制。

b.Fuzzy Query

Fuzzy Query：返回与给定词项相似的结果。相似程度用Levenshtein编辑距离来衡量。

GET /_search
{
  "query": {
    "fuzzy": {
      "user.id": {
        "value": "ki",
        "fuzziness": "1",
        "transpositions": true
      }
    }
  } 
}

1编辑距离指一个字符的变化，包括：

• 改变一个字母(box→fox)
• 缺失一个字母(black→lack)
• 插入一个字母(sic→sick)
• 颠倒两个相邻字母的顺序(act→cat)

Fuzzy Query会创建一系列可能出现的，编辑距离为1的变化后的词项，然后用这些词项进行精确查询以获得最终结果。

• 扩大模糊搜索范围：fuzziness可以修改查找时最大的编辑距离。
• 是否包含颠倒：transpositions可以选择是否在相似中包含颠倒两个相邻字母的顺序。

c.Wildcard Query

Wildcard Query：返回符合通配符表达式的查询结果。使用？代替单个字符，*代替零个或几个字符。

GET /_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "user.id": {
        "value": "ki*y"
      }
    }
  }
}

2 基于全文的查询

基于全文的查询：高层查询，要先了解字段映射的信息。如果查询一个未分析的精确值字符串字段，会将整个查询字符串作为单个词项对待。如果查询一个已分析的精确值字符串字段，会先将查询字符串传递到一个合适的分析器， 然后生成一个供查询的词项列表。

a.Match Query

Match Query：是一个高级全文查询，它既能处理全文字段，又能处理精确字段。Match Query主要的应用场景就是进行全文搜索，但无论需要查询什么字段， Match Query都应该会是首选的查询方式。

GET /_search
{
  "query": {
    "match": {
      "message": {
        "query": "salmon udon at Maroubra Junction"
        "operator": "OR"
        "minimum_should_match": 2
      }
    }
  }
}

• 查询步骤：检查字段类型、分析查询字段、查找匹配文档、为每个文档评分。只要查询字段中的至少一个词能匹配，该文档就能匹配，被匹配的词项越多，文档就越相关。
• 提高精度的方法：默认情况下operator操作符为OR，改成AND可以让所有指定词项都必须匹配。
• 控制精度的方法：minimum_should_match最小匹配参数，可以指定必须匹配的词项数来表示一个文档是否相关。可设置为某个数字或百分数。

b.Query String Query

Query String Query：使用句法将给定的查询条件按And或Or的方式进行分析和拆分，返回包含查询字符串的结果。

GET /_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "query": "salmon udon at Maroubra Junction",
      "default_field": "food"
      "allow_leading_wildcard": "OR"
      "analyze_wildcard": 2
      "operator": "OR"
    }
  }
}

• Allow leading wildcard和analyze wildcard支持在查询条件中包含通配符。使用？代替单个字符，*代替零个或几个字符。

Note:
带有通配符的查询会占用大量的内存，同时查询效率也会低，尤其是allow leading wildcard，因为所有的词项都会被查询一遍。

• 可以不指定field，default field是选填项，默认值为所有可以被term查询的字段。

c.Match Phrase Query

Match Phrase Query：会分析文本，再从分析后的文本中生成phrase查询。

GET /_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "message": "salmon udon at Maroubra Junction"
    }
  }
}

3 复合查询

复合查询：组合查询语句，使查询结果符合多项标准，支撑更复杂的查询条件。

a.Bool Query

Bool Query：对查询语句进行与或非的组合。包含关键词must(and), should(or), must_not(not)。

POST _search
{
  "query": {
    "bool" : {
      "must" : {
        "term" : { "user.id" : "kimchy" }
      },
      "must_not" : {
        "range" : {
          "age" : { "gte" : 10, "lte" : 20 }
        }
      },
      "should" : [
        { "term" : { "tags" : "env1" } },
        { "term" : { "tags" : "deployed" } }
      ],
      "minimum_should_match" : 1
    }
  }
}

• 控制精度：minimum_should_match 可以是绝对的数值也可以是百分数。

Note:

• 百分数向下取，例：should语句有三条内容，若minimum_should_match=75%，会取2条。
• 绝对数值为1时是取1条而不会取成100%。
• 若布尔查询中只有should语句没有must语句，minimum_should_match默认为1；在有must语句时默认值为0。

• 控制词项的权重：boosting，分为positive和negative_boost。
  • 默认的boosting为1。
  • positive取值为大于等于1的值，但取值太大没有意义，最终会对词项权重做归一化。
  • negative取值为0到1。

Table1 Comparison of ES Query Methods

Note:
保留字符包括 + - = && || > < ! ( ) { } [ ] ^ " ~ * ? : \ / 查询中包含这些字符会返回错误。
Standard Analyzer会将GET变成get，用Match Query查询GET时，可以搜索到结果，但Terms Query只能精确匹配，所以搜索不到GET，需要将其转换为get。POST、PUT、DELETE等同理。

Reference List:
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-your-data.html
https://stackoverflow.com/questions/23150670/elasticsearch-match-vs-term-query
https://godoc.org/gopkg.in/olivere/elastic.v3