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ElasticSearch查询文档基本操作实例

Java教程
2024-03-04 0 4,440

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查询文档 & 基本操作

为了方便学习, 本节中所有示例沿用上节的索引

按照ID单个

GET class_1/_doc/1

查询结果:

{
  \"_index\" : \"class_1\",
  \"_type\" : \"_doc\",
  \"_id\" : \"1\",
  \"_version\" : 4,
  \"_seq_no\" : 4,
  \"_primary_term\" : 3,
  \"found\" : true,
  \"_source\" : {
    \"name\" : \"l\",
    \"num\" : 6
  }
}

按照ID批量

GET class_1/_mget
{
\"ids\":[1,2,3]
}

返回:

{
  \"docs\" : [
    {
      \"_index\" : \"class_1\",
      \"_type\" : \"_doc\",
      \"_id\" : \"1\",
      \"_version\" : 4,
      \"_seq_no\" : 4,
      \"_primary_term\" : 3,
      \"found\" : true,
      \"_source\" : {
        \"name\" : \"l\",
        \"num\" : 6
      }
    },
    {
      \"_index\" : \"class_1\",
      \"_type\" : \"_doc\",
      \"_id\" : \"2\",
      \"found\" : false
    },
    {
      \"_index\" : \"class_1\",
      \"_type\" : \"_doc\",
      \"_id\" : \"3\",
      \"_version\" : 3,
      \"_seq_no\" : 10,
      \"_primary_term\" : 4,
      \"found\" : true,
      \"_source\" : {
        \"num\" : 9,
        \"name\" : \"e\",
        \"age\" : 9,
        \"desc\" : [
          \"hhhh\"
        ]
      }
    }
  ]
}

查询文档是否存在 & 通过id判断

HEAD class_1/_doc/1

返回:

200 - OK

HEAD class_1/_doc/1000

返回:

404 - Not Found

查询部分字段内容

GET class_1/_doc/1?_source_includes=name

返回:

{
  \"_index\" : \"class_1\",
  \"_type\" : \"_doc\",
  \"_id\" : \"1\",
  \"_version\" : 4,
  \"_seq_no\" : 4,
  \"_primary_term\" : 3,
  \"found\" : true,
  \"_source\" : {
    \"name\" : \"l\"
  }
}

可以看到只返回了name字段, 以上是一个基本的操作，下面给大家讲下条件查询~

查询文档 & 条件查询

查询的复杂度取决于它附加的条件约束，跟我们写sql一样。下面就带大家一步一步看一下ES中如何进行条件查询~

不附加任何条件

GET class_1/_search

返回:

{
  \"took\" : 15,
  \"timed_out\" : false,
  \"_shards\" : {
    \"total\" : 3,
    \"successful\" : 3,
    \"skipped\" : 0,
    \"failed\" : 0
  },
  \"hits\" : {
    \"total\" : {
      \"value\" : 8,
      \"relation\" : \"eq\"
    },
    \"max_score\" : 1.0,
    \"hits\" : [
      {
        \"_index\" : \"class_1\",
        \"_type\" : \"_doc\",
        \"_id\" : \"h2Fg-4UBECmbBdQA6VLg\",
        \"_score\" : 1.0,
        \"_source\" : {
          \"name\" : \"b\",
          \"num\" : 6
        }
      },
      {
        \"_index\" : \"class_1\",
        \"_type\" : \"_doc\",
        \"_id\" : \"iGFt-4UBECmbBdQAnVJe\",
        \"_score\" : 1.0,
        \"_source\" : {
          \"name\" : \"g\",
          \"age\" : 8
        }
      },
      {
        \"_index\" : \"class_1\",
        \"_type\" : \"_doc\",
        \"_id\" : \"iWFt-4UBECmbBdQAnVJg\",
        \"_score\" : 1.0,
        \"_source\" : {
          \"name\" : \"h\",
          \"age\" : 9
        }
      },
      {
        \"_index\" : \"class_1\",
        \"_type\" : \"_doc\",
        \"_id\" : \"imFt-4UBECmbBdQAnVJg\",
        \"_score\" : 1.0,
        \"_source\" : {
          \"name\" : \"i\",
          \"age\" : 10
        }
      },
      {
        \"_index\" : \"class_1\",
        \"_type\" : \"_doc\",
        \"_id\" : \"3\",
        \"_score\" : 1.0,
        \"_source\" : {
          \"num\" : 9,
          \"name\" : \"e\",
          \"age\" : 9,
          \"desc\" : [
            \"hhhh\"
          ]
        }
      },
      {
        \"_index\" : \"class_1\",
        \"_type\" : \"_doc\",
        \"_id\" : \"4\",
        \"_score\" : 1.0,
        \"_source\" : {
          \"name\" : \"f\",
          \"age\" : 10,
          \"num\" : 10
        }
      },
      {
        \"_index\" : \"class_1\",
        \"_type\" : \"_doc\",
        \"_id\" : \"RWlfBIUBDuA8yW5cu9wu\",
        \"_score\" : 1.0,
        \"_source\" : {
          \"name\" : \"一年级\",
          \"num\" : 20
        }
      },
      {
        \"_index\" : \"class_1\",
        \"_type\" : \"_doc\",
        \"_id\" : \"1\",
        \"_score\" : 1.0,
        \"_source\" : {
          \"name\" : \"l\",
          \"num\" : 6
        }
      }
    ]
  }
}

可以看到索引class_1中的所有数据都是上节添加的。这里提一下，我们也可以添加多个索引一起查，然后返回,用,逗号隔开就可以了

GET class_1,class_2,class_3/_search

{
  \"took\" : 7,
  \"timed_out\" : false,
  \"_shards\" : {
    \"total\" : 5,
    \"successful\" : 5,
    \"skipped\" : 0,
    \"failed\" : 0
  },
  \"hits\" : {
    \"total\" : {
      \"value\" : 9,
      \"relation\" : \"eq\"
    },
    \"max_score\" : 1.0,
    \"hits\" : [
      {
        \"_index\" : \"class_1\",
        \"_type\" : \"_doc\",
        \"_id\" : \"h2Fg-4UBECmbBdQA6VLg\",
        \"_score\" : 1.0,
        \"_source\" : {
          \"name\" : \"b\",
          \"num\" : 6
        }
      },
      {
        \"_index\" : \"class_2\",
        \"_type\" : \"_doc\",
        \"_id\" : \"RWlfBIUBDuA8yW5cu9wu\",
        \"_score\" : 1.0,
        \"_source\" : {
          \"name\" : \"一年级\",
          \"num\" : 20
        }
      },
      ....
    ]
  }
}

可以看到返回了索引class_2中的数据，并且合并到了一起。

相关字段解释

有的小伙伴可能对返回的字段有点陌生，这里给大家统一解释一下：

{
    \"took\":\"查询操作耗时，单位毫秒\",
    \"timed_out\":\"是否超时\",
    \"_shards\":{
        \"total\":\"分片总数\",
        \"successful\":\"执行成功分片数\",
        \"skipped\":\"执行忽略分片数\",
        \"failed\":\"执行失败分片数\"
    },
    \"hits\":{
        \"total\":{
            \"value\":\"条件查询命中数\",
            \"relation\":\"计数规则(eq计数准确/gte计数不准确)\"
        },
        \"max_score\":\"最大匹配度分值\",
        \"hits\":[
            {
                \"_index\":\"命中结果索引\",
                \"_id\":\"命中结果ID\",
                \"_score\":\"命中结果分数\",
                \"_source\":\"命中结果原文档信息\"
            }
        ]
    }
}

下面我们看下带条件的查询~

基础分页查询

基本语法: es中通过参数size和from来进行基础分页的控制

  • from：指定跳过多少条数据
  • size：指定返回多少条数据

下面看下示例：

url参数

GET class_1/_search?from=2&size=2

返回:

{
  \"took\" : 5,
  \"timed_out\" : false,
  \"_shards\" : {
    \"total\" : 3,
    \"successful\" : 3,
    \"skipped\" : 0,
    \"failed\" : 0
  },
  \"hits\" : {
    \"total\" : {
      \"value\" : 8,
      \"relation\" : \"eq\"
    },
    \"max_score\" : 1.0,
    \"hits\" : [
      {
        \"_index\" : \"class_1\",
        \"_type\" : \"_doc\",
        \"_id\" : \"iWFt-4UBECmbBdQAnVJg\",
        \"_score\" : 1.0,
        \"_source\" : {
          \"name\" : \"h\",
          \"age\" : 9
        }
      },
      {
        \"_index\" : \"class_1\",
        \"_type\" : \"_doc\",
        \"_id\" : \"imFt-4UBECmbBdQAnVJg\",
        \"_score\" : 1.0,
        \"_source\" : {
          \"name\" : \"i\",
          \"age\" : 10
        }
      }
    ]
  }
}

body 参数

GET class_1/_search
{
    \"from\" : 2,
    \"size\" : 2
}

返回结果和上面是一样的~

单字段全文索引查询

这个大家应该不陌生，前面几节都见过。使用query.match进行查询,match适用与对单个字段基于全文索引进行数据检索。对于全文字段，match使用特定的分词进行全文检索。而对于那些精确值，match同样可以进行精确匹配,match查询短语时，会对短语进行分词，再针对每个词条进行全文检索。

GET class_1/_search
{
  \"query\": {
    \"match\": {
      \"name\":\"i\"
    }
  }
}

返回:

{
  \"took\" : 4,
  \"timed_out\" : false,
  \"_shards\" : {
    \"total\" : 3,
    \"successful\" : 3,
    \"skipped\" : 0,
    \"failed\" : 0
  },
  \"hits\" : {
    \"total\" : {
      \"value\" : 1,
      \"relation\" : \"eq\"
    },
    \"max_score\" : 1.3862942,
    \"hits\" : [
      {
        \"_index\" : \"class_1\",
        \"_type\" : \"_doc\",
        \"_id\" : \"imFt-4UBECmbBdQAnVJg\",
        \"_score\" : 1.3862942,
        \"_source\" : {
          \"name\" : \"i\",
          \"age\" : 10
        }
      }
    ]
  }
}

单字段不分词查询

使用query.match_phrase进行查询, 它与match的区别就是不进行分词,干说，可能有点抽象，下面我们通过一个例子给大家分清楚:

先造点数据进去：

PUT class_1/_bulk
{ \"create\":{  } }
{\"name\":\"I eat apple so haochi1~\",\"num\": 1}
{ \"create\":{  } }
{ \"name\":\"I eat apple so zhen haochi2~\",\"num\": 1}
{ \"create\":{  } }
{\"name\":\"I eat apple so haochi3~\",\"num\": 1}

假设有这么几个句子，现在我有一个需求我要把I eat apple so zhen haochi2~这句话匹配出来

match分词结果

GET class_1/_search
{
  \"query\": {
    \"match\": {
      \"name\": \"apple so zhen\"
    }
  }
}

返回：

{
  \"took\" : 15,
  \"timed_out\" : false,
  \"_shards\" : {
    \"total\" : 3,
    \"successful\" : 3,
    \"skipped\" : 0,
    \"failed\" : 0
  },
  \"hits\" : {
    \"total\" : {
      \"value\" : 3,
      \"relation\" : \"eq\"
    },
    \"max_score\" : 2.2169428,
    \"hits\" : [
      {
        \"_index\" : \"class_1\",
        \"_type\" : \"_doc\",
        \"_id\" : \"cMfcCoYB090miyjed7YE\",
        \"_score\" : 2.2169428,
        \"_source\" : {
          \"name\" : \"I eat apple so zhen haochi2~\",
          \"num\" : 1
        }
      },
      {
        \"_index\" : \"class_1\",
        \"_type\" : \"_doc\",
        \"_id\" : \"b8fcCoYB090miyjed7YE\",
        \"_score\" : 1.505254,
        \"_source\" : {
          \"name\" : \"I eat apple so haochi1~\",
          \"num\" : 1
        }
      },
      {
        \"_index\" : \"class_1\",
        \"_type\" : \"_doc\",
        \"_id\" : \"ccfcCoYB090miyjed7YE\",
        \"_score\" : 1.505254,
        \"_source\" : {
          \"name\" : \"I eat apple so haochi3~\",
          \"num\" : 1
        }
      }
    ]
  }
}

从结果来看，刚刚的几句话都被查出来了，但是结果并大符合预期。从score来看，"_score" : 2.2169428得分最高，排在了第一，语句是I eat apple so zhen haochi2~,说明匹配度最高，这个句子正是我们想要的结果~

match_phrase 不分词查询结果

GET class_1/_search
{
  \"query\": {
    \"match_phrase\": {
      \"name\": \"apple so zhen\"
    }
  }
}

结果:

{
  \"took\" : 6,
  \"timed_out\" : false,
  \"_shards\" : {
    \"total\" : 3,
    \"successful\" : 3,
    \"skipped\" : 0,
    \"failed\" : 0
  },
  \"hits\" : {
    \"total\" : {
      \"value\" : 1,
      \"relation\" : \"eq\"
    },
    \"max_score\" : 2.2169428,
    \"hits\" : [
      {
        \"_index\" : \"class_1\",
        \"_type\" : \"_doc\",
        \"_id\" : \"cMfcCoYB090miyjed7YE\",
        \"_score\" : 2.2169428,
        \"_source\" : {
          \"name\" : \"I eat apple so zhen haochi2~\",
          \"num\" : 1
        }
      }
    ]
  }
}

结果符合预期，只返回了我们想要的那句。那么match为什么都返回了，这就是前面讲到的分词,首先会对name: apple so zhen进行分词,也就是说存在apple的都会被返回。

当然，真正业务中的需求比这个复杂多了，这里只是为了给大家做区分~ 下面接着看~

多字段全文索引查询

相当于对多个字段执行了match查询, 这里需要注意的是query的类型要和字段类型一致，不然会报类型异常

GET class_1/_search
{
  \"query\": {
    \"multi_match\": {
      \"query\": \"apple\",
      \"fields\": [\"name\",\"desc\"]
    }
  }
}

{
  \"took\" : 5,
  \"timed_out\" : false,
  \"_shards\" : {
    \"total\" : 3,
    \"successful\" : 3,
    \"skipped\" : 0,
    \"failed\" : 0
  },
  \"hits\" : {
    \"total\" : {
      \"value\" : 3,
      \"relation\" : \"eq\"
    },
    \"max_score\" : 0.752627,
    \"hits\" : [
      {
        \"_index\" : \"class_1\",
        \"_type\" : \"_doc\",
        \"_id\" : \"b8fcCoYB090miyjed7YE\",
        \"_score\" : 0.752627,
        \"_source\" : {
          \"name\" : \"I eat apple so haochi1~\",
          \"num\" : 1
        }
      },
      {
        \"_index\" : \"class_1\",
        \"_type\" : \"_doc\",
        \"_id\" : \"ccfcCoYB090miyjed7YE\",
        \"_score\" : 0.752627,
        \"_source\" : {
          \"name\" : \"I eat apple so haochi3~\",
          \"num\" : 1
        }
      },
      {
        \"_index\" : \"class_1\",
        \"_type\" : \"_doc\",
        \"_id\" : \"cMfcCoYB090miyjed7YE\",
        \"_score\" : 0.7389809,
        \"_source\" : {
          \"name\" : \"I eat apple so zhen haochi2~\",
          \"num\" : 1
        }
      }
    ]
  }
}

范围查询

使用range来进行范围查询，适用于数组，时间等字段

GET class_1/_search
{
  \"query\": {
    \"range\": {
      \"num\": {
        \"gt\": 5,
        \"lt\": 10
      }
    }
  }
}

返回:

{
  \"took\" : 6,
  \"timed_out\" : false,
  \"_shards\" : {
    \"total\" : 3,
    \"successful\" : 3,
    \"skipped\" : 0,
    \"failed\" : 0
  },
  \"hits\" : {
    \"total\" : {
      \"value\" : 3,
      \"relation\" : \"eq\"
    },
    \"max_score\" : 1.0,
    \"hits\" : [
      {
        \"_index\" : \"class_1\",
        \"_type\" : \"_doc\",
        \"_id\" : \"h2Fg-4UBECmbBdQA6VLg\",
        \"_score\" : 1.0,
        \"_source\" : {
          \"name\" : \"b\",
          \"num\" : 6
        }
      },
      {
        \"_index\" : \"class_1\",
        \"_type\" : \"_doc\",
        \"_id\" : \"3\",
        \"_score\" : 1.0,
        \"_source\" : {
          \"num\" : 9,
          \"name\" : \"e\",
          \"age\" : 9,
          \"desc\" : [
            \"hhhh\"
          ]
        }
      },
      {
        \"_index\" : \"class_1\",
        \"_type\" : \"_doc\",
        \"_id\" : \"1\",
        \"_score\" : 1.0,
        \"_source\" : {
          \"name\" : \"l\",
          \"num\" : 6
        }
      }
    ]
  }
}

单字段精确查询

使用term进行非分词字段的精确查询。需要注意的是，对于那些分词的字段，即使查询的value是一个完全匹配的短语，也无法完成查询

GET class_1/_search
{
 \"query\": {
   \"term\": {
     \"num\": {
       \"value\": \"9\"
     }
   }
 }
}

返回:

{
  \"took\" : 4,
  \"timed_out\" : false,
  \"_shards\" : {
    \"total\" : 3,
    \"successful\" : 3,
    \"skipped\" : 0,
    \"failed\" : 0
  },
  \"hits\" : {
    \"total\" : {
      \"value\" : 1,
      \"relation\" : \"eq\"
    },
    \"max_score\" : 1.0,
    \"hits\" : [
      {
        \"_index\" : \"class_1\",
        \"_type\" : \"_doc\",
        \"_id\" : \"3\",
        \"_score\" : 1.0,
        \"_source\" : {
          \"num\" : 9,
          \"name\" : \"e\",
          \"age\" : 9,
          \"desc\" : [
            \"hhhh\"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

字段精确查询 & 多值

与term一样, 区别在于可以匹配一个字段的多个值，满足一个即检索成功

GET class_1/_search
{
 \"query\": {
   \"terms\": {
     \"num\": [
      9,
      1
     ]
   }
 }
}

返回:

{
  \"took\" : 8,
  \"timed_out\" : false,
  \"_shards\" : {
    \"total\" : 3,
    \"successful\" : 3,
    \"skipped\" : 0,
    \"failed\" : 0
  },
  \"hits\" : {
    \"total\" : {
      \"value\" : 4,
      \"relation\" : \"eq\"
    },
    \"max_score\" : 1.0,
    \"hits\" : [
      {
        \"_index\" : \"class_1\",
        \"_type\" : \"_doc\",
        \"_id\" : \"3\",
        \"_score\" : 1.0,
        \"_source\" : {
          \"num\" : 9,
          \"name\" : \"e\",
          \"age\" : 9,
          \"desc\" : [
            \"hhhh\"
          ]
        }
      },
      {
        \"_index\" : \"class_1\",
        \"_type\" : \"_doc\",
        \"_id\" : \"b8fcCoYB090miyjed7YE\",
        \"_score\" : 1.0,
        \"_source\" : {
          \"name\" : \"I eat apple so haochi1~\",
          \"num\" : 1
        }
      },
      {
        \"_index\" : \"class_1\",
        \"_type\" : \"_doc\",
        \"_id\" : \"ccfcCoYB090miyjed7YE\",
        \"_score\" : 1.0,
        \"_source\" : {
          \"name\" : \"I eat apple so haochi3~\",
          \"num\" : 1
        }
      },
      {
        \"_index\" : \"class_1\",
        \"_type\" : \"_doc\",
        \"_id\" : \"cMfcCoYB090miyjed7YE\",
        \"_score\" : 1.0,
        \"_source\" : {
          \"name\" : \"I eat apple so zhen haochi2~\",
          \"num\" : 1
        }
      }
    ]
  }
}

文档包含字段查询

为了确定当前索引有哪些文档包含了对应的字段，es中使用exists来实现

GET class_1/_search
{
  \"query\": {
    \"exists\": {
      \"field\": \"desc\"
    }
  }
}

返回:

{
  \"took\" : 8,
  \"timed_out\" : false,
  \"_shards\" : {
    \"total\" : 3,
    \"successful\" : 3,
    \"skipped\" : 0,
    \"failed\" : 0
  },
  \"hits\" : {
    \"total\" : {
      \"value\" : 1,
      \"relation\" : \"eq\"
    },
    \"max_score\" : 1.0,
    \"hits\" : [
      {
        \"_index\" : \"class_1\",
        \"_type\" : \"_doc\",
        \"_id\" : \"3\",
        \"_score\" : 1.0,
        \"_source\" : {
          \"num\" : 9,
          \"name\" : \"e\",
          \"age\" : 9,
          \"desc\" : [
            \"hhhh\"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

结束语

本节主要讲了ES中的文档查询API操作，该部分内容较多, 下节继续给大家讲，就先消化这么多~API大家都不要去背，多敲几遍就记住了，关键是多用，多总结 。

以上就是ElasticSearch查询文档基本操作实例的详细内容，更多关于ElasticSearch查询文档的资料请关注其它相关文章！

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