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Elasticsearch 是一個開源的搜索引擎，建立在一個全文搜索引擎庫 Apache Lucene™ 基礎之上。 Lucene 可能是目前存在的，不論開源還是私有的，擁有最先進，高性能和全功能搜索引擎功能的庫。但是 Lucene 僅僅只是一個庫。為了利用它，你需要編寫 Java 程序，并在你的 java 程序里面直接集成 Lucene 包。 更壞的情況是，你需要對信息檢索有一定程度的理解才能明白 Lucene 是怎么工作的。Lucene 是 很 復雜的。
在上一篇文章中介紹了ElasticSearch的簡單使用，接下來記錄一下ElasticSearch的查詢：
查詢所有數據
# 搜索所有數據
es.search(index="my_index",doc_type="test_type")
# 或者
body = {
"query":{
"match_all":{}
}
}
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
term與terms
# term
body = {
"query":{
"term":{
"name":"python"
}
}
}
# 查詢name="python"的所有數據
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
# terms
body = {
"query":{
"terms":{
"name":[
"python","android"
]
}
}
}
# 搜索出name="python"或name="android"的所有數據
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
match與multi_match
# match:匹配name包含python關鍵字的數據
body = {
"query":{
"match":{
"name":"python"
}
}
}
# 查詢name包含python關鍵字的數據
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
# multi_match:在name和addr里匹配包含深圳關鍵字的數據
body = {
"query":{
"multi_match":{
"query":"深圳",
"fields":["name","addr"]
}
}
}
# 查詢name和addr包含"深圳"關鍵字的數據
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
ids
body = {
"query":{
"ids":{
"type":"test_type",
"values":[
"1","2"
]
}
}
}
# 搜索出id為1或2d的所有數據
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
復合查詢bool
bool有3類查詢關系，must(都滿足),should(其中一個滿足),must_not(都不滿足)
body = {
"query":{
"bool":{
"must":[
{
"term":{
"name":"python"
}
},
{
"term":{
"age":18
}
}
]
}
}
}
# 獲取name="python"并且age=18的所有數據
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
切片式查詢
body = {
"query":{
"match_all":{}
}
"from":2 # 從第二條數據開始
"size":4 # 獲取4條數據
}
# 從第2條數據開始，獲取4條數據
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
范圍查詢
body = {
"query":{
"range":{
"age":{
"gte":18, # >=18
"lte":30 # <=30
}
}
}
}
# 查詢18<=age<=30的所有數據
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
前綴查詢
body = {
"query":{
"prefix":{
"name":"p"
}
}
}
# 查詢前綴為"趙"的所有數據
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
通配符查詢
body = {
"query":{
"wildcard":{
"name":"*id"
}
}
}
# 查詢name以id為后綴的所有數據
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
排序
body = {
"query":{
"match_all":{}
}
"sort":{
"age":{ # 根據age字段升序排序
"order":"asc" # asc升序，desc降序
}
}
}
filter_path
響應過濾
# 只需要獲取_id數據,多個條件用逗號隔開 es.search(index="my_index",doc_type="test_type",filter_path=["hits.hits._id"]) # 獲取所有數據 es.search(index="my_index",doc_type="test_type",filter_path=["hits.hits._*"])
count
執行查詢并獲取該查詢的匹配數
# 獲取數據量 es.count(index="my_index",doc_type="test_type")
度量類聚合
body = {
"query":{
"match_all":{}
},
"aggs":{ # 聚合查詢
"min_age":{ # 最小值的key
"min":{ # 最小
"field":"age" # 查詢"age"的最小值
}
}
}
}
# 搜索所有數據，并獲取age最小的值
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
body = {
"query":{
"match_all":{}
},
"aggs":{ # 聚合查詢
"max_age":{ # 最大值的key
"max":{ # 最大
"field":"age" # 查詢"age"的最大值
}
}
}
}
# 搜索所有數據，并獲取age最大的值
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
body = {
"query":{
"match_all":{}
},
"aggs":{ # 聚合查詢
"sum_age":{ # 和的key
"sum":{ # 和
"field":"age" # 獲取所有age的和
}
}
}
}
# 搜索所有數據，并獲取所有age的和
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
body = {
"query":{
"match_all":{}
},
"aggs":{ # 聚合查詢
"avg_age":{ # 平均值的key
"sum":{ # 平均值
"field":"age" # 獲取所有age的平均值
}
}
}
}
# 搜索所有數據，獲取所有age的平均值
es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
更多的搜索用法：
https://elasticsearch-py.readthedocs.io/en/master/api.html
總結
以上就是這篇文章的全部內容了，希望本文的內容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，謝謝大家對億速云的支持。如果你想了解更多相關內容請查看下面相關鏈接
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