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elasticsearch 查询检索

news 来源：原创 2025/4/23 5:40:37

一、查询方式列举

1、多维度查询关键词：bool must match

{"query": {"bool": {"must": [{"match": {"server_name": "www.test.com"}},{"range": {  //时间查询"createTime": {"gte": "2025-04-14T00:00:00+08:00","lte": "2025-04-15T00:00:00+08:00"}}}]}},"_source": {"includes": [  //查询字段"title","price"],"exclude": [   //排除字段"organId"]}
}

2、模糊查询关键词：wildcard

匹配出状态码status 以 5 开头的日志

{"query": {"wildcard": {"status": "5*"}}
}

3、指定某个值同时匹配多个字段关键词：multi_match

query 要查询的值
fields 要匹配的字段【数组】
匹配出字段code和status 为400的所有日志

{"query": {"multi_match": {"query":    "400","fields":   [ "code", "status" ]}}
}

4、一个字段查询多个值

关键词：terms
{ “字段”：[ 要匹配的多个值 ] }

{"query": {"terms": {"status": ["400","402","406"]}}
}

5、字段排序

//单字段
{"sort": {"createTime": {"order": "asc"}}
}
//多字段
{"sort": [{"createTime": {"order": "asc"}},{"updateTime": {"order": "desc"}}]
}

6、高量查询

GET /megacorp/employee/_search
{"query" : {"match_phrase" : {"about" : "rock climbing"}},"highlight": {"fields" : {"about" : {}}}
}

7、自定义高亮

{"query": {"term": {"description": {"value": "iphone"}}},"highlight": {"post_tags": ["</span>"], "pre_tags": ["<span style='color:red'>"],"fields": {"*":{}}}
}

8、模糊查询(fuzzy)

fuzzy 查询是 term 查询的模糊等价。它允许用户搜索词条与实际词条的拼写出现偏差，但是偏差的编辑距离不得超过2：
GET /heima/_search
{"query": {"fuzzy": {"title": {"value":"appla","fuzziness":1}}}
}

9、指定间隔分组

interval:间隔，
min_doc_count：过滤为0的分组

{"size":0,"aggs":{"price":{"histogram": {"field": "price","interval": 5000,"min_doc_count": 1}}}
}

10、elasticsearch 深分页

产生原因：from、size 两字段过大，es默认是10000

解决方式：

(1)深度分页之scroll,滚动查询、每次请求两条。可以定制 scroll = 5m意味着该窗口过期时间为5分钟。

 GET /student/_search?scroll=5m{"query": {"match_all": {}},"size": 2}

后边查询的时候需要带上 _scroll_id 参数

 GET /_search/scroll{"scroll":"5m","scroll_id":"DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAAC0YFmllU"}

(2)search_after 使用索引全局唯一标识字段、官方推荐使用 _uid 作为全局唯一值，但是只要能表示其唯一性就可以。

  GET /student/_search{"query":{"match_all": {}},"size":2,"sort":[{"uid": "desc"}  ]}

下一次分页，需要将上述分页结果集的最后一条数据的值带上。

  GET /student/student/_search{"query":{"match_all": {}},"size":2,"search_after":[1005],"sort":[{"uid": "desc"}  ]}

深分页对比

分页方式	性能	优点	缺点	场景
from+size	低	灵活性好，实现简单	深度分页问题	数据量比较小，能容忍深度分页问题
scroll	中	解决了深度分页问题	无法反应数据的实时性（快照版本），维护成本高，需要维护一个	海量数据的导出需要查询海量结果集的数据
search_after	高	性能最好、不存在深度分页问题、能够反映数据的实时变更	实现复杂，需要有一个全局唯一的字段、连续分页的实现比较复杂，因为每一次查询都需要上次查询的结果	海量数据的分页