关于Elasticsearch增删改查请参考：https://www.jianshu.com/p/845db4615f96，本文中用到的测试数据，也来自这篇文章最后的“批量操作”，测试工具使用Kibana。
1、Search API
1.1、URI+检索参数
通过REST request uri 发送搜索参数
GET：发送GET请求进行检索；
bank：指定bank索引；
_search：固定写法，“？”后面跟的就是检索条件；
q=*：查询所有；
sort=account_number:asc：按照account_number升序排序。
GET bank/_search?q=*&sort=account_number:asc
es1.jpg
1.2、URI+请求体
GET /bank/_search
{
//匹配所有数据
"query": { "match_all": {} },
//排序规则
"sort": [
//按照account_number升序排列
{ "account_number": "asc" }
]
}
es2.jpg
2、Query DSL
Query DSL官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl.html。
Elasticsearch提供了一个可以执行查询的Json风格的DSL。这个被称为Query DSL，该查询语言非常全面。
一个查询语句的典型结构
QUERY_NAME:{
ARGUMENT:VALUE,
ARGUMENT:VALUE,...
}
如果针对于某个字段，那么它的结构如下：
{
QUERY_NAME:{
FIELD_NAME:{
ARGUMENT:VALUE,
ARGUMENT:VALUE,...
}
}
}
2.1、简单示例
GET bank/_search
{
//定义查询条件
"query": {
"match_all": {}
},
//从第0条数据开始
"from": 0,
//返回5条数据
"size": 5,
"sort": [
{
"account_number": {
"order": "desc"
}
}
]
}
es3.jpg
2.2、返回部分字段
若只需返回部分字段，添加_source字段
GET bank/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"from": 0,
"size": 5,
"sort": [
{
"account_number": {
"order": "desc"
}
}
],
"_source": ["balance","firstname"]
}
es4.jpg
2.3、match匹配查询
基本类型（非字符串），精确控制
GET bank/_search
{
"query": {
"match": {
"account_number": 944
}
}
}
es5.jpg
字符串，全文检索
GET bank/_search
{
"query": {
"match": {
"address": "Laurel"
}
}
}
es6.jpg
2.4、match_phrase 短语匹配
将需要匹配的值当成一整个单词（不分词）进行检索
GET bank/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"address": "Laurel Avenue"
}
}
}
es7.jpg
2.5、 multi_math 多字段匹配
state或者address中包含mill，并且在查询过程中，会对于查询条件进行分词。
GET bank/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "mill",
"fields": [
"state",
"address"
]
}
}
}
es8.jpg
2.6、bool 复合查询
复合语句可以合并，任何其他查询语句，包括复合语句。这也就意味着，复合语句之间可以互相嵌套，可以表达非常复杂的逻辑。
must：必须达到must所列举的所有条件。
实例：查询gender=m，并且address=mill的数据
GET bank/_search
{
"query":{
"bool":{
"must":[
{"match":{"address":"mill"}},
{"match":{"gender":"M"}}
]
}
}
}
must_not：必须不匹配must_not所列举的所有条件。
实例：查询gender=m，并且address=mill的数据，但是age不等于38的
GET bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"gender": "M"
}
},
{
"match": {
"address": "mill"
}
}
],
"must_not": [
{
"match": {
"age": "38"
}
}
]
}
}
should：应该满足should所列举的条件。不满足should条件的，也可以被检索出来；满足should条件的，_score值会更大。
实例：在上面的基础上，匹配lastName应该等于Wallace的数据
GET bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"gender": "M"
}
},
{
"match": {
"address": "mill"
}
}
],
"must_not": [
{
"match": {
"age": "18"
}
}
],
"should": [
{
"match": {
"lastname": "Wallace"
}
}
]
}
}
}
2.7、filter 结果过滤
并不是所有的查询都需要产生相关性得分，特别是那些仅用于filtering过滤的文档。为了不计算分数，elasticsearch会自动检查场景并且优化查询的执行。
GET bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"address": "mill"
}
}
],
"filter": {
"range": {
"balance": {
"gte": "10000",
"lte": "20000"
}
}
}
}
}
}
es9.jpg
在boolean查询中，must, should 和must_not 元素都被称为查询子句 。 文档是否符合每个“must”或“should”子句中的标准，决定了文档的“相关性得分”。 得分越高，文档越符合您的搜索条件。 默认情况下，Elasticsearch返回根据这些相关性得分排序的文档。
“must_not”子句中的条件被视为“过滤器”。它影响文档是否包含在结果中，但不贡献相关性得分。
2.8、term
和match一样。匹配某个属性的值。全文检索字段用match，其他非text字段匹配用term。例如address、email这样的text字段用match，而age、balance这样的字段用term。
避免对文本字段使用“term”查询，默认情况下，Elasticsearch作为[analysis]的一部分更改’ text '字段的值。
这使得为“text”字段值寻找精确匹配变得困难。
GET bank/_search
{
"query": {
"term": {
"age": 36
}
}
}
es10.jpg
2.9、Aggregation 执行聚合
聚合提供了从数据中分组和提取数据的能力。最简单的聚合方法大致等于SQL Group by和SQL聚合函数。在elasticsearch中，执行搜索返回this（命中结果），并且同时返回聚合结果，把以响应中的所有hits（命中结果）分隔开的能力。这是非常强大且有效的，你可以执行查询和多个聚合，并且在一次使用中得到各自的（任何一个的）返回结果，使用一次简洁和简化的API来避免网络往返。
聚合语法如下：
"aggs":{
"aggs_name这次聚合的名字，方便展示在结果集中":{
"AGG_TYPE聚合的类型(avg,term,terms)":{}
}
}，
示例1：搜索address中包含mill的所有人的年龄分布以及平均年龄，但不显示这些人的详情。
GET /bank/_search
{
"query": {
"match": {
"address": "mill"
}
},
"size": 0,
"aggs": {
"age_term": {
"terms": {
"field": "age",
"size": 100
}
},
"age_avg":{
"avg": {
"field": "age"
}
}
}
}
执行结果：
es11.jpg
示例2：按照年龄聚合，并且求这些年龄段的这些人的平均余额。
GET /bank/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"size": 0,
"aggs": {
"age_term": {
"terms": {
"field": "age",
"size": 100
},
"aggs": {
"avg_balance": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
}
}
}
执行结果：
es12.jpg
示例3：查出所有年龄分布，并且这些年龄段中M的平均余额和F的平均余额以及这个年龄段的总体平均余额
GET bank/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"aggs": {
"ageAgg": {
"terms": {
"field": "age",
"size": 100
},
"aggs": {
"genderAgg": {
"terms": {
"field": "gender.keyword"
},
"aggs": {
"balanceAvg": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
},
"ageBalanceAvg": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
}
},
"size": 0
}
执行结果：
es13.jpg
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