10个Elasticsearch查询的实用技巧分享

目录

• 前言
• 示例
• 1. 匹配多个词语
• 2. 匹配某个字段中的任意一个词
• 3. 匹配某个字段中的词语前缀
• 4. 匹配某个字段中的词语通配符
• 5. 匹配某个字段中的词语模糊匹配
• 6. 匹配某个字段中的词语范围
• 7. 匹配某个字段中的词语存在与否
• 8. 按照某个字段排序
• 9. 返回某些字段的部分数据
• 10. 进行分页操作

前言

Elasticsearch是一个非常流行的搜索引擎，已经成为了许多企业的首选解决方案。然而，我们要想成为一个优秀的程序员，就必须掌握各种查询技巧。本文将向大家介绍10个实用的Elasticsearch查编程客栈询技巧，并配上对应的代码示例，帮助我们更好地掌握Elasticsearch的查询语法。

示例

1. 匹配多个词语

使用 bool 查询和 must 子句可以匹配多个词语。例如，匹配同时包含“apple”和“banana”的文档：

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "text": "apple" }},
        { "match": { "text": "banana" }}
      ]
    }
  }
}

2. 匹配某个字段中的任意一个词

使用 terms 查询和字段名可以匹配某个字段中的任意一个词。例如，匹配 title 字段中包含“apple”或“bananahttp://www.devze.com”的文档：

{
  "query": {
    "terms": {
      "title": ["apple", "banana"]
    }
  }
}

3. 匹配某个字段中的词语前缀

使用 prefix 查询和字段名可以匹配某个字段中的词语前缀。例如，匹配 title 字段中以“app”开头的文档：

{
  "query": {
    "prefix": {
      "title": "app"
    }
  }
}

4. 匹配某个字段中的词语通配符

使用 wildcard 查询和字段名可以匹配某个字段中的词语通配符。例如，匹配 title 字段中包含&lphpdquo;app”或“ban”的文档：

{
  "query": {
    "wildcard": {
      "title": "*app* OR ban*"
    }
  }
}

5. 匹配某个字段中的词语模糊匹配

使用 fuzzy 查询和字段名可以进行词语模糊匹配。例如，匹配 title 字段中类似于“aple”的文档：

{
  "query": {
    "fuzzy": {
      "title": "aple"
    }
  }
}

6. 匹配某个字段中的词语范围

使用 range 查询和字段名可以匹配某个字段中的词语范围。例如，匹配 price 字段在 1开发者_Python开发0 到 100 之间的文档：

{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "gte": 10,
        "lte": 100
      }
    }
  }
}

7. 匹配某个字编程客栈段中的词语存在与否

使用 exists 查询和字段名可以匹配某个字段中的词语是否存在。例如，匹配包含 description 字段的文档：

{
  "query": {
    "exists": {
      "field": "description"
    }
  }
}

8. 按照某个字段排序

使用 sort 参数可以按照某个字段进行排序。例如，按照 score 字段从高到低排序：

{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    { "score": "desc" }
  ]
}

9. 返回某些字段的部分数据

使用_source 参数可以返回某些字段的部分数据。例如，只返回 title 和 price 字段的数据：

{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "_source": ["title", "price"]
}

10. 进行分页操作

使用 from 和 size 参数可以进行分页操作。例如，返回第 11-20 条数据：

{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 10,
  "size": 10
}

到android此这篇关于10个Elasticsearch查询的实用技巧分享的文章就介绍到这了,更多相关Elasticsearch查询内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！