elasticsearch 查询

GET /my_store/_search
{
    "query" : {
        "constant_score" : { 
            "filter" : {
                "term" : { 
                    "price" : 30
                }
            }
        }
    }
}

GET /my_store/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "match_phrase": {
            "productID": "KDKE-B-9947-#kL5"
          }
        }
      ]
    }
  }
}




删除整个索引
DELETE /match_review

GET /my_store/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
  , "from": 0
  , "size": 20
  , "sort": [
    {
      "price": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

指定搜索显示字段
GET /item_detail/_search
{
  "_source": ["name","item_id"], 
  "query": {
    "terms": {
      "name": [
        "eyebrows",
        "beauty"
      ]
    }
  }
}

GET /my_store/_count
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

POST /my_store/_bulk
{ "index": { "_id": 1 }}
{ "price" : 10, "productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3" }
{ "index": { "_id": 2 }}
{ "price" : 20, "productID" : "KDKE-B-9947-#kL5" }
{ "index": { "_id": 3 }}
{ "price" : 30, "productID" : "JODL-X-1937-#pV7" }
{ "index": { "_id": 4 }}
{ "price" : 30, "productID" : "QQPX-R-3956-#aD8" }

POST /my_store/_bulk
{ "index": {}}
{ "price" : 10, "productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3" }
{ "index": {}}
{ "price" : 20, "productID" : "KDKE-B-9947-#kL5" }
{ "index": {}}
{ "price" : 30, "productID" : "JODL-X-1937-#pV7" }
{ "index": {}}
{ "price" : 30, "productID" : "QQPX-R-3956-#aD8" }

search API中只能包含 query 语句，所以我们需要用 filtered 来同时包含 "query" 和 "filter" 子句：

{
    "filtered": {
        "query":  { "match": { "email": "business opportunity" }},
        "filter": { "term":  { "folder": "inbox" }}
    }
}

我们在外层再加入 query 的上下文关系：

GET /_search
{
    "query": {
        "filtered": {
            "query":  { "match": { "email": "business opportunity" }},
            "filter": { "term": { "folder": "inbox" }}
        }
    }
}

GET /item_detail/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "description",
      "fields": ["name","description"]
    }
  }
  , "highlight": {
    "fields": {
      "name": {}
      , "description": {}
    }
  }
}

ElasticSearch 常用的查询过滤语句

query 和 filter 的区别请看： http://www.cnblogs.com/ghj1976/p/5292740.html

Filter DSL

term 过滤

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": { "age":    26           }}
{ "term": { "date":   "2014-09-01" }}
{ "term": { "public": true         }}
{ "term": { "tag":    "full_text" }}

完整的例子， hostname 字段完全匹配成 saaap.wangpos.com 的数据：

{
"query": {
    "term": {
      "hostname": "saaap.wangpos.com"
    }
}
}

terms 过滤

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：

{
    "terms": {
        "tag": [ "search", "full_text", "nosql" ]
        }
}

GET /item_detail/_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "name": [
        "eyebrows",
        "beauty"
      ]
    }
  }
}

完整的例子，所有http的状态是 302 、304 的，由于ES中状态是数字类型的字段，所有这里我们可以直接这么写。：

{
"query": {
    "terms": {
      "status": [
        304,
        302
      ]
    }
}
}

range 过滤

range过滤允许我们按照指定范围查找一批数据：

{
    "range": {
        "age": {
            "gte": 20,
            "lt":   30
        }
    }
}

范围操作符包含：

gt :: 大于
gte:: 大于等于
lt :: 小于
lte:: 小于等于

一个完整的例子，请求页面耗时大于1秒的数据，upstream_response_time 是 nginx 日志中的耗时，ES中是数字类型。

{
"query": {
    "range": {
      "upstream_response_time": {
        "gt": 1
      }
    }
}
}

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.

{
    "exists":   {
        "field":    "title"
    }
}

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。

bool 过滤

bool 过滤可以用来合并多个过滤条件查询结果的布尔逻辑，它包含一下操作符：

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。

这些参数可以分别继承一个过滤条件或者一个过滤条件的数组：

{
    "bool": {
        "must":     { "term": { "folder": "inbox" }},
        "must_not": { "term": { "tag":    "spam" }},
        "should": [
                    { "term": { "starred": true   }},
                    { "term": { "unread": true   }}
        ]
    }
}

GET /item_detail/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"term": {
          "name": "beauty"
        }},
        {"term": {
          "name": "scissors"
        }}
      ],
      "must_not": [
        {"term": {
          "name": "scissors1"
        }}
      ],
      "should": [
        {"term": {
          "name": "multi-functional"
        }}
      ]
    }
  }
}

GET /item_detail/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match_phrase": {
          "logistics.logistic_name": "Standard Delivery"
        }}
        ,{
          "term": {
            "logistics.is_free": {
              "value": false
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Query DSL

match_all 查询

可以查询到所有文档，是没有查询条件下的默认语句。

{
"match_all": {}
}

此查询常用于合并过滤条件。比如说你需要检索所有的邮箱,所有的文档相关性都是相同的，所以得到的_score为1.

match 查询

match查询是一个标准查询，不管你需要全文本查询还是精确查询基本上都要用到它。

如果你使用 match 查询一个全文本字段，它会在真正查询之前用分析器先分析match一下查询字符：

{
    "match": {
        "tweet": "About Search"
    }
}

如果用match下指定了一个确切值，在遇到数字，日期，布尔值或者not_analyzed 的字符串时，它将为你搜索你给定的值：

{ "match": { "age":    26           }}
{ "match": { "date":   "2014-09-01" }}
{ "match": { "public": true         }}
{ "match": { "tag":    "full_text" }}

提示：做精确匹配搜索时，你最好用过滤语句，因为过滤语句可以缓存数据。

match查询只能就指定某个确切字段某个确切的值进行搜索，而你要做的就是为它指定正确的字段名以避免语法错误。

multi_match 查询

multi_match查询允许你做match查询的基础上同时搜索多个字段，在多个字段中同时查一个：

{
    "multi_match": {
        "query":    "full text search",
        "fields":   [ "title", "body" ]
    }
}

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）。

must:: 查询指定文档一定要被包含。
must_not:: 查询指定文档一定不要被包含。
should:: 查询指定文档，有则可以为文档相关性加分。

以下查询将会找到 title 字段中包含 "how to make millions"，并且 "tag" 字段没有被标为 spam。如果有标识为 "starred" 或者发布日期为2014年之前，那么这些匹配的文档将比同类网站等级高：

{
    "bool": {
        "must":     { "match": { "title": "how to make millions" }},
        "must_not": { "match": { "tag":   "spam" }},
        "should": [
            { "match": { "tag": "starred" }},
            { "range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }}}
        ]
    }
}

提示：如果bool 查询下没有must子句，那至少应该有一个should子句。但是如果有must子句，那么没有should子句也可以进行查询。

上面内容来自： http://es.xiaoleilu.com/054_Query_DSL/70_Important_clauses.html

ElasticSearch 查询（match和term）
http://www.cnblogs.com/yjf512/p/4897294.html

wildcards 查询

使用标准的shell通配符查询

参考： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-wildcard-query.html

以下查询能够匹配包含W1F 7HW和W2F 8HW的文档：

GET /my_index/address/_search
{
    "query": {
        "wildcard": {
            "postcode": "W?F*HW"
        }
    }
}

又比如下面查询 hostname 匹配下面shell通配符的：

{
"query": {
    "wildcard": {
      "hostname": "wxopen*"
    }
}
}

regexp 查询

假设您只想匹配以W开头，紧跟着数字的邮政编码。使用regexp查询能够让你写下更复杂的模式：

GET /my_index/address/_search
{
    "query": {
        "regexp": {
            "postcode": "W[0-9].+"
        }
    }
}

这个正则表达式的规定了词条需要以W开头，紧跟着一个0到9的数字，然后是一个或者多个其它字符。

下面例子是所有以 wxopen 开头的正则

{
"query": {
    "regexp": {
      "hostname": "wxopen.*"
    }
}
}

参考： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-regexp-query.html

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": {
      "hostname": "wxopen"
    }
}
}

参考： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-prefix-query.html

短语匹配(Phrase Matching)

当你需要寻找邻近的几个单词时，你会使用match_phrase查询：

GET /my_index/my_type/_search
{
    "query": {
        "match_phrase": {
            "title": "quick brown fox"
        }
    }
}

和match查询类似，match_phrase查询首先解析查询字符串来产生一个词条列表。然后会搜索所有的词条，
但只保留含有了所有搜索词条的文档，并且词条的位置要邻接。一个针对短语quick fox的查询不会匹配
我们的任何文档，因为没有文档含有邻接在一起的quick和box词条。

match_phrase查询也可以写成类型为phrase的match查询：

"match": {
    "title": {
        "query": "quick brown fox",
        "type":  "phrase"
    }
}

参考： http://blog.csdn.net/dm_vincent/article/details/41941659