Elastic Search中DSL Query的常见语法

Query DSL是一种通过request body提交搜索参数的请求方式。就是将请求头参数（?xxx=xxx）转换为请求体参数。
语法格式：
GET [/index_name/type_name]/_search
{
"query_name" : {
"argument" : "value" [, ....]
},
"query_name" : {
"field_name" : {
"argument" : "value" [, ....]
}
}
}
4.1 测试数据
PUT /test_index
{
"mappings": {
"test_type" : {
"properties": {
"dept_name" : {
"type" : "keyword"
},
"emps.name" : {
"type" : "text",
"analyzer": "standard"
},
"emps.age" : {
"type": "long"
},
"num_of_emps" : {
"type": "long"
},
"tags" : {
"type" : "keyword"
}
}
}
}
}

PUT /test_index/test_type/1
{
"dept_name" : "Sales Department",
"emps" : [
{ "name" : "zhangsan", "age" : 20, "join_date" : "2018-07-10" },
{ "name" : "wangwu", "age" : 22, "join_date" : "2018-07-10" }
],
"num_of_emps" : 2,
"tags" : [ "Sales tag1", "Sales tag2", "Sales tag3" ]
}

PUT /test_index/test_type/2
{
"dept_name" : "Development Department",
"emps" : [
{ "name" : "Rod Johnson", "age" : 40, "join_date" : "2016-07-10" },
{ "name" : "James Gosling", "age" : 41, "join_date" : "2017-07-10" },
{ "name" : "Patrick Lencioni", "age" : 42, "join_date" : "2018-01-10" }
],
"num_of_emps" : 3,
"tags" : [ "Development tags1", "Development tags2", "Development tags3" ]
}

4.2 搜索案例
全查询
GET /test_index/test_type/_search
{
"query" : {
"match_all" : {}
}
}
单字段匹配
GET /test_index/test_type/_search
{
"query" : {
"match" : { "emps.name" : "zhangsan" }
}
}
组合条件:
用java来描述 ： ( a > 3 && ( b < 10 || c == 6 ) )
bool - 用于组合多条件，相当于java中的布尔表达式。相当于最外层的括号，也就是完整的布尔表达式。
must - 必须符合要求， 相当于java中的逻辑运算符 ==或&&。在must范围内的条件都必须满足。
must_not - 必须不符合要求， 相当于java中的逻辑运算符 ！
should - 有任意条件符合要求即可，相当于java中的逻辑运算符 ||，在should范围内的条件，只要有任意一个满足即可。
range - 数学比较条件。计算数学范围的。
常见的搜索方式在后续案例中演示。
GET /test_index/test_type/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"dept_name": "Sales Department"
}
}
],
"must_not": [
{
"range": {
"num_of_emps": {
"gt": 10
}
}
}
],
"should": [
{
"match": {
"emps.name": "wangwu"
}
},
{
"range": {
"emps.age": {
"lte": 10
}
}
}
]
}
}
}
4.2.1 match
根据某条件搜索document。match会根据field对应的analyzer对搜索条件做分词。并在倒排索引中搜索数据。
GET /_search
{
"query" : {
"match" : { "dept_name" : "Sales Department" }
}
}
4.2.2 multi match
使用搜索条件，在多个字段中进行全文检索，搜索document数据。也会将搜索条件使用字段的analyzer做分词。
GET /_search
{
"query" : {
"multi_match": {
"query": "rod",
"fields": ["dept_name", "emps.name"]
}
}
}
4.2.3 range
数学比较搜索
GET /_search
{
"query" : {
"range" : {
"emps.age" : {
"gt" : 21, "lte" : 45
}
}
}
}
在ES中range也可以实现日期的比较，如：查询40天以内入职的员工。其语法为：
GET /test_index/_search
{
"query": {
"range": {
"emps.join_date": {
"gte": "2018-08-10||-40d"
}
}
}
}

4.2.4 term
词组比较，词组搜索。
忽略搜索条件分词，使用搜索条件进行精确匹配。进行匹配搜索的字段mapping建议手工创建，且type值为keyword。ES在处理keyword类型的字符串时，不进行分词操作。term搜索可执行。ES中对数字，日期，boolean类型数据也不会做分词操作。
在ES5.x版本后，为text类型的field默认会创建一个子字段，子字段命名为field_name.keyword，这个字段是不做分词的，默认字段长度最大256个字符。
GET /_search
{
"query" : {
"term" : {
"dept_name" : "Sales Department"
}
}
}
4.2.5 terms
与term含义相同，就是可以比对多个搜索条件数据
GET /_search
{
"query" : {
"terms" : {
"tags" : [ "Sales tag1", "Development tags3" ]
}
}
}
4.2.6 复合搜索
在一个请求体中，有多个搜索条件，就是复合搜索。如：搜索数据，条件为部门名称是Sales Department，部门员工数量少于10人，部门员工入职时间晚于2017-01-01，部门员工中一定有人叫zhangsan。上述条件中，部门名称可选，部门员工数量必须满足要求，部门员工入职时间和人名有任意一个条件满足即可。
在执行复合条件搜索的时候，命令也是有内外顺序的。总体来说就是："bool" : { "must" : { "action" : {} }, "should" : { "action" : {} }, "must_not" : { "action" : {} }, bool: {}}。 bool命令是可以嵌套的。而"action"代表的就是具体的比对方式，如：match,range等。
GET /test_index/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"range": {
"num_of_emps": {
"lt": 10
}
}
}
],
"should": [
{
"match": {
"dept_name": "Sales Department"
}
},
{
"match": {
"emps.name": "zhangsan"
}
},
{
"range": {
"emps.join_date": {
"gte": "2017-01-01"
}
}
}
]
}
}
}
4.2.7 排序
在ES的搜索中，默认是使用相关度分数实现排序的。可以通过搜索语法实现定制化排序。
GET test_index/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": [
{
"num_of_emps": {
"order": "asc"
}
},
{
"dept_name": {
"order": "desc"
}
}
],
"_source": ["dept_name", "num_of_emps"]
}
注意：在ES中，如果使用字符串类型的字段作为排序依据，可能会有问题，尤其是字段类型为text时，ES需要对字段数据做分词，建立倒排索引。如果使用text类型字段做排序，ES给出的排序结果未必友好，毕竟分词后，先使用哪一个单词做排序是不固定的。如：
PUT /test_sort/sort_type/1
{
"content" : "first content",
"order" : 1
}
PUT /test_sort/sort_type/2
{
"content" : "second content",
"order" : 2
}

GET /test_sort/sort_type/_search
{
"query" : {
"match" : {
"content" : "content"
}
},
"sort" : [
{
"content" : { "order" : "asc" }
}
]
}
此时需要对字段content进行特殊处理，处理如下：为字符串字段增加子字段sf（sort field），这个字段类型为keyword类型（不进行分词），排序时使用这个子字段content.sf作为排序字段即可。在ES5.x版本之后，ES默认为每一个text类型的字段建立一个子字段。子字段类型为keyword，可以实现排序机制。
DELETE /test_sort

PUT /test_sort
{
"mappings": {
"sort_type": {
"properties": {
"content" : {
"type": "text",
"analyzer": "standard",
"fields": {
"sf" : {
"type": "keyword"
}
}
},
"order" : {
"type": "long"
}
}
}
}
}

PUT /test_sort/sort_type/1
{
"content" : "first content",
"order" : 1
}
PUT /test_sort/sort_type/2
{
"content" : "second content",
"order" : 2
}

GET /test_sort/sort_type/_search
{
"query" : {
"match_all" : {}
},
"sort" : [
{
"content.sf" : { "order" : "desc" }
}
]
}
4.2.8 scroll搜索
如果需要一次性搜索出10万数据，那么执行效率一定不会很高，这个时候可以使用scroll滚动搜索的方式实现搜索。scroll滚动搜索类似分页，是在搜索的时候，先查询一部分，之后再查询下一部分，分批查询总体数据。可以实现一个高效的响应。
scroll搜索会在第一次搜索的时候保存一个快照，这个快照保存的时长由请求指定，后续的查询会依据这个快照执行再次查询。如果这个过程中，ES中的document发生了变化，是不会影响到原搜索结果的。
scroll搜索时，需要指定一个排序，可以使用_doc实现排序，这种排序性能更高一些。
scroll搜索的2次以后的请求，必须在指定的快照保存时长内发起，且每次请求都需要指定这个快照保存时长。
scroll搜索的返回结果一定会包含一个特殊的结果数据_scroll_id。这个数据就是scroll搜索的快照ID。scroll搜索的2次以后的请求，必须携带上这个ID，否则无法依据ES保存的快照执行后续的搜索。
测试：
GET /t_index/_search?scroll=1m
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": [ "_doc" ],
"size" : 1
}

GET /_search/scroll
{
"scroll" : "1m",
"scroll_id" : "根据具体返回结果替换"
}
scroll不是分页，不是用来替换分页搜索的技术。一般来说，分页是为用户提供数据的，scroll是为系统内部处理分批提供数据的。如：reindex 重建索引。