20、ElasticSearch 7.x 的 bool搜索，te

主要内容：

1、bool搜索实战

bool相当于SQL中的多个and条件,bool可以嵌套,与must，must_not，should，组合多个过滤条件

1.1、bool搜索实战01

搜索发帖1日期为2017-01-01，或者帖子ID为XHDK-A-1293-#fJ3的帖子，同时要求帖子的发帖日期绝对不为2017-01-02

GET /forum/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "bool": {
          "should": [
            {"term": { "postDate": "2017-01-01" }},
            {"term": {"articleID": "XHDK-A-1293-#fJ3"}}
          ],
          "must_not": {
            "term": {
              "postDate": "2017-01-02"
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

must:必须匹配，

should：可以匹配其中任意一个即可，

must_not :必须不匹配

1.2、bool搜索实战02

搜索帖子ID为XHDK-A-1293-#fJ3，或者是帖子ID为JODL-X-1937-#pV7而且发帖日期为2017-01-01的帖子

GET /forum/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "bool": {
          "should": [
            {
              "term": {
                "articleID": "XHDK-A-1293-#fJ3"
              }
            },
            {
              "bool": {
                "must": [
                  {
                    "term": {
                      "articleID": "JODL-X-1937-#pV7"
                    }
                  },
                  {
                    "term": {
                      "postDate": "2017-01-01"
                    }
                  }
                ]
              }
            }
          ]
        }
      }
    }
  }
}

2、使用terms搜索多个值以及多值搜索结果优化

terms使用类似sql中的where ... in()方法

select * from tbl where col in ("value1", "value2")

2.1、为帖子数据增加tag字段

POST /forum/_bulk
{ "update": { "_id": "1"} }
{ "doc" : {"tag" : ["java", "hadoop"]} }
{ "update": { "_id": "2"} }
{ "doc" : {"tag" : ["java"]} }
{ "update": { "_id": "3"} }
{ "doc" : {"tag" : ["hadoop"]} }
{ "update": { "_id": "4"} }
{ "doc" : {"tag" : ["java", "elasticsearch"]} }

2.2、实战演练

案例01：搜索articleID为KDKE-B-9947-#kL5或QQPX-R-3956-#aD8的帖子

GET /forum/_search 
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "terms": {
          "articleID": [
            "KDKE-B-9947-#kL5",
            "QQPX-R-3956-#aD8"
          ]
        }
      }
    }
  }
}

案例02： 搜索tag中包含java的帖子

GET /forum/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "terms": {
          "tag": [
            "java"
          ]
        }
      }
    }
  }
}

2.3、优化搜索结果，仅仅搜索tag只包含java的帖子

添加新的字段

POST /forum/_bulk
{ "update": { "_id": "1"} }
{ "doc" : {"tag_cnt" : 2} }
{ "update": { "_id": "2"} }
{ "doc" : {"tag_cnt" : 1} }
{ "update": { "_id": "3"} }
{ "doc" : {"tag_cnt" : 1} }
{ "update": { "_id": "4"} }
{ "doc" : {"tag_cnt" : 2} }

使用_cnt限制返回的tag匹配的情况，tag_cnt表示索引原字段包含值的个数

GET /forum/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "bool": {
          "must": [
            {
              "term": {"tag_cnt": 1}
            },
            {
              "terms": {"tag": ["java"]}
            }
          ]
        }
      }
    }
  }
}

3、基于range filter来进行范围过滤

使用range做范围过滤：

3.1、为帖子数据增加浏览量的字段

POST /forum/_bulk
{ "update": { "_id": "1"} }
{ "doc" : {"view_cnt" : 30} }
{ "update": { "_id": "2"} }
{ "doc" : {"view_cnt" : 50} }
{ "update": { "_id": "3"} }
{ "doc" : {"view_cnt" : 100} }
{ "update": { "_id": "4"} }
{ "doc" : {"view_cnt" : 80} }

3.2、搜索浏览量在30~60之间的帖子

GET /forum/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "range": {
          "view_cnt": {
            "gt": 30,
            "lt": 60
          }
        }
      }
    }
  }
}

3.3、搜索发帖日期在最近1个月的帖子

插入一条数据，日期写到最近几天

POST /forum/_bulk
{ "index": { "_id": 5 }}
{ "articleID" : "DHJK-B-1395-#Ky5", "userID" : 3, "hidden": false, "postDate": "2020-03-27", "tag": ["elasticsearch"], "tag_cnt": 1, "view_cnt": 10 }

查询方法：

两种查询方法

GET /forum/article/_search 
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "range": {
          "postDate": {
            "gt": "now-30d"   ## 大于现在时间减30天
          }
        }
      }
    }
  }
}

第二种查询方法：（假设今天是2020年3月10号）

GET /forum/_search 
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "range": {
          "postDate": {
            "gt": "2020-03-10||-30d"
          }
        }
      }
    }
  }
}