在上一篇文章中，我们已经介绍了如何使用 REST 接口来在 Elasticsearch 中创建索引，文档以及对它们的操作。在今天的文章里，我们来介绍如何利用 Elasticsearch 来搜索我们的数据。Elasticsearch 是近实时的搜索。我们还是接着我们上次的练习 “开始使用 Elasticsearch （1）”

开始使用Elasticsearch (2)_哔哩哔哩_bilibili

在 Elasticsearch 中的搜索中，有两类搜索：

• queries
• aggregations

它们之间的区别在于：query 可以帮我们进行全文搜索，而  aggregation 可以帮我们对数据进行统计及分析。我们有时也可以结合 query 及 aggregation一起使用，比如我们可以先对文档进行搜索然后再进行 aggregation:

GET blogs/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "community"
    }
  },
  "aggregations": {
    "top_authors": {
      "terms": {
        "field": "author"
      }
    }
  }
}

在上面的搜索中，先搜寻在 title 含有 community 的文档，然后再对数据进行 aggregation。 

在上面的查询中，我们使用了 Query DSL。 Elasticsearch 提供了一个基于 JSON 的完整 Query DSL（Domain Specific Language）来定义查询。 将查询 DSL 视为查询的 AST（抽象语法树）。它提供：

• 全文搜索
• 聚合
• 排序，分页及操控响应 

Elasticsearch 不仅支持简单的搜索功能，还支持考虑多个条件的高级搜索，包括地理空间查询。 Elasticsearch 世界中有两种搜索变体：结构化搜索和非结构化搜索。

由术语级搜索功能支持的结构化搜索返回的结果与相关性评分无关。如果文档完全匹配，Elasticsearch 会获取文档，并且不关心它们是否紧密匹配或匹配程度如何。例如，搜索一组日期之间的航班、搜索特定促销期间的畅销书等等都属于这一类。执行搜索时，Elasticsearch 只检查匹配是否成功。有或没有落在该数据速率的航班。要么有少数畅销书，要么没有。没有什么属于可能的类别。这种类型的结构化搜索由 Elasticsearch 中的术语级查询提供。

另一方面，在非结构化搜索中，Elasticsearch 检索与查询密切相关的结果。根据结果​​与标准的相关程度对结果进行评分：高度相关的结果得分更高，因此位于结果命中的顶部。搜索文本字段会产生相关结果。 Elasticsearch 提供全文搜索，目的是搜索非结构化数据。

在下面的章节中，我们将具体描述如何使用 DSL 来进行各类的查询。

搜索所有的文档

我们可以使用如下的命令来搜索到所有的文档：

GET /_all/_search
GET /*/_search
GET /_search

在这里我们没有指定任何index，我们将搜索在该 cluster 下的所有的 index。目前默认的返回个数是10个，除非我们设定 size:

GET /_search?size=20

上面的命令也等同于：

GET /_all/_search

我们也可以这样对多个 index 进行搜索：

POST /index1,index2,index3/_search

上面，表明，我们可以针对 index1，index2，index3 索引进行搜索。当然，我们甚至也可以这么写：

POST /index*,-index3/_search

上面表明，我们可以针对所有以 index 为开头的索引来进行搜索，但是排除 index3 索引。

如果我们只想搜索我们特定的 index，比如 twitter，我们可以这么做：

GET twitter/_search

从上面我们可以看出来，在 twitter 索引里我们有7个文档。在上面的 hits 数组里，我们可以看到所有的结果。同时，我们也可以看到一个叫做 _score 的项。它表示我们搜索结果的相关度。这个分数值越高，表明我们搜索匹配的相关度越高。在默认没有 sort 的情况下，所有搜索的结果的是按照分数由大到小来进行排列的。

在上面，我们可以看到 relation 字段的值为 eq，它表明搜索的结果为7个文档。这也是满足条件的所有文档，但是针对许多的大数据搜索情况，有时我们的搜索结果会超过10000个，那么这个返回的字段值将会是 gte：

它表明搜索的结果超过 10000。如果我们想得到所有的结果，我们需要参考我的另外一篇文章 “如何在搜索时得到精确的总 hits 数”。

在默认的情况下，我们可以得到10个结果。我们可以通过设置 size 参数得到我们想要的个数。同时，我们可以也配合 from 来进行分页。

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

并且只要两个文档显示。我们可以通过这个方法让我们的文档进行分页显示。更多关于搜索结果分页的知识，请参阅链接 “Elasticsearch：运用 search_after 来进行深度分页”。

上面的查询类似于 DSL 查询的如下语句： 

GET twitter/_search
{
  "size": 2,
  "from": 2, 
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

我们可以通过 filter_path 来控制输出的较少的字段，比如：

GET twitter/_search?filter_path=hits.total

上面执行的结果将直接从 hits.total 开始进行返回：

{
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 6,
      "relation" : "eq"
    }
  }
}

我们甚至可以只返回搜索的分数 _score，以及 _source 中的一部分：

GET twitter/_search?filter_path=hits.hits._score,hits.hits._source.city
{
  "query": {
    "match": {
      "city": "上海"
    }
  }
}

上面返回的结果是：

{
  "hits" : {
    "hits" : [
      {
        "_score" : 3.08089,
        "_source" : {
          "city" : "上海"
        }
      }
    ]
  }
}

如果我们只想返回 _source，而不包含 meta 字段，我们可以使用如下的方法：

GET twitter/_search?filter_path=hits.hits._source
{
  "query": {
    "match": {
      "city": "上海"
    }
  }
}

source filtering

我们可以通过 _source 来定义返回想要的字段：

GET twitter/_search
{
  "_source": ["user", "city"],
  "query": {
    "match_all": {
    }
  }
}

返回的结果:

    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "city" : "北京",
          "user" : "张三"
        }
      },
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "city" : "北京",
          "user" : "老刘"
        }
      },
      ...
    ]

我们也可以使用如下的方法：

GET twitter/_search
{
  "_source": {
    "includes": ["user", "city"]
  },
  "query": {
    "match_all": {
    }
  }
}

上面返回的结果和之前的返回的是一样的结果。

在实际的使用中，我们可以使用 fields 来指定返回的字段，而不用 _source。这样做更加高效。上面的搜索可以写成如下的格式：

GET twitter/_search
{
  "_source": false,
  "fields": ["user", "city"],
  "query": {
    "match_all": {
    }
  }
}

详细阅读，可以参阅文章 “Elasticsearch：从搜索中获取选定的字段 fields”。

我们可以看到只有 user 及 city 两个字段在 _source 里返回。我们可以可以通过设置  _source 为 false，这样不返回任何的 _source 信息：

GET twitter/_search
{
  "_source": false,
  "query": {
    "match": {
      "user": "张三"
    }
  }
}

返回的信息：

    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 3.0808902
      }
    ]

我们可以看到只有 _id 及 _score 等信息返回。其它任何的 _source 字段都没有被返回。它也可以接收通配符形式的控制，比如：

GET twitter/_search
{
  "_source": {
    "includes": [
      "user*",
      "location*"
    ],
    "excludes": [
      "*.lat"
    ]
  },
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

返回的结果是：

    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "location" : {
            "lon" : "116.325747"
          },
          "user" : "张三"
        }
      },
      ...
    ]

如果我们把 _source 设置为[]，那么就是显示所有的字段，而不是不显示任何字段的功能。

GET twitter/_search
{
  "_source": [],
  "query": {
    "match_all": {
    }
  }
}

上面的命令将显示 source 的所有字段。

Script fields

有些时候，我们想要的 field 可能在 _source 里根本没有，那么我们可以使用 script field 来生成这些 field。允许为每个匹配返回 script evaluation（基于不同的字段），例如：

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "script_fields": {
    "years_to_100": {
      "script": {
        "lang": "painless",
        "source": "100-doc['age'].value"
      }
    },
    "year_of_birth":{
      "script": "2019 - doc['age'].value"
    }
  }
}

返回的结果是：

    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "fields" : {
          "years_to_100" : [
            80
          ],
          "year_of_birth" : [
            1999
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.0,
        "fields" : {
          "years_to_100" : [
            70
          ],
          "year_of_birth" : [
            1989
          ]
        }
      },
    ...
  ]

必须注意的是这种使用 script 的方法来生成查询的结果对于大量的文档来说，可能会占用大量资源。 在这里大家一定要注意的是：doc 在这里指的是 doc value。否则的话，我们需要使用 ctx._source 来做一些搜索的动作。参照链接，我们可以把上面的命令修改为：

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "script_fields": {
    "years_to_100": {
      "script": {
        "lang": "painless",
        "source": "100-params._source['age']"
      }
    },
    "year_of_birth":{
      "script": "2019 - params._source['age']"
    }
  }
}

因为 age 是 long 数据类型。它是有 doc value 的，所以，我们可以通过 doc['age'] 来访问，而且这些访问是比较快的。更多关 scripted fields 的学习可以参考文章 “Elasticsearch：Script fields 及其调试”。

从 Elastic Stack 7.11 版发布之后，Elasticsearch 可以添加运行时字段。如果你想了解这个请详细阅读文章 “Elasticsearch：Runtime fields 入门， Elastic 的 schema on read 实现 - 7.11 发布”。 

Count API

我们经常会查询我们的索引里到底有多少文档，那么我们可以使用_count重点来查询：

GET twitter/_count

如果我们想知道满足条件的文档的数量，我们可以采用如下的格式：

GET twitter/_count
{
  "query": {
    "match": {
      "city": "北京"
    }
  }
}

在这里，我们可以得到 city 为“北京”的所有文档的数量：

{
  "count" : 5,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  }
}

修改 settings

我们可以通过如下的接口来获得一个 index 的 settings

GET twitter/_settings

从这里我们可以看到我们的 twitter 索引有多少个 shards 及多少个 replicas。我们也可以通过如下的接口来设置：

PUT twitter
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 1,
    "number_of_replicas": 1
  }
}

一旦我们把 number_of_shards 定下来了，我们就不可以修改了，除非把 index 删除，并重新 index 它。这是因为每个文档存储到哪一个 shard 是和 number_of_shards这 个数值有关的。一旦这个数值发生改变，那么之后寻找那个文档所在的 shard 就会不准确。

修改索引的 mapping

Elasticsearch 号称是 schemaless，在实际所得应用中，每一个 index 都有一个相应的 mapping。这个 mapping 在我们生产第一个文档时已经生产。它是对每个输入的字段进行自动的识别从而判断它们的数据类型。我们可以这么理解 schemaless：

1. 不需要事先定义一个相应的 mapping 才可以生产文档。字段类型是动态进行识别的。这和传统的数据库是不一样的
2. 如果有动态加入新的字段，mapping 也可以自动进行调整并识别新加入的字段

自动识别字段有一个问题，那就是有的字段可能识别并不精确，比如对于我们例子中的位置信息。那么我们需要对这个字段进行修改。

我们可以通过如下的命令来查询目前的 index 的 mapping:

GET twitter/_mapping

它显示的数据如下：

{
  "twitter" : {
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "address" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "age" : {
          "type" : "long"
        },
        "city" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "country" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "location" : {
          "properties" : {
            "lat" : {
              "type" : "text",
              "fields" : {
                "keyword" : {
                  "type" : "keyword",
                  "ignore_above" : 256
                }
              }
            },
            "lon" : {
              "type" : "text",
              "fields" : {
                "keyword" : {
                  "type" : "keyword",
                  "ignore_above" : 256
                }
              }
            }
          }
        },
        "message" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "province" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "uid" : {
          "type" : "long"
        },
        "user" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

从上面的显示中可以看出来 location 里的经纬度是一个 multi-field 的类型。

        "location" : {
          "properties" : {
            "lat" : {
              "type" : "text",
              "fields" : {
                "keyword" : {
                  "type" : "keyword",
                  "ignore_above" : 256
                }
              }
            },
            "lon" : {
              "type" : "text",
              "fields" : {
                "keyword" : {
                  "type" : "keyword",
                  "ignore_above" : 256
                }
              }
            }
          }
        }

这个显然不是我们所需的。正确的类型应该是：geo_point。我们重新修正我们的 mapping。

注意：我们不能为已经建立好的 index 动态修改 mapping。这是因为一旦修改，那么之前建立的索引就变成不能搜索的了。一种办法是 reindex 从而重新建立我们的索引。如果在之前的 mapping 加入新的字段，那么我们可以不用重新建立索引。

为了能够正确地创建我们的 mapping，我们必须先把之前的 twitter 索引删除掉，并同时使用 settings 来创建这个 index。具体的步骤如下：

DELETE twitter
PUT twitter
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 1,
    "number_of_replicas": 1
  }
}

PUT twitter/_mapping
{
  "properties": {
    "address": {
      "type": "text",
      "fields": {
        "keyword": {
          "type": "keyword",
          "ignore_above": 256
        }
      }
    },
    "age": {
      "type": "long"
    },
    "city": {
      "type": "text",
      "fields": {
        "keyword": {
          "type": "keyword",
          "ignore_above": 256
        }
      }
    },
    "country": {
      "type": "text",
      "fields": {
        "keyword": {
          "type": "keyword",
          "ignore_above": 256
        }
      }
    },
    "location": {
      "type": "geo_point"
    },
    "message": {
      "type": "text",
      "fields": {
        "keyword": {
          "type": "keyword",
          "ignore_above": 256
        }
      }
    },
    "province": {
      "type": "text",
      "fields": {
        "keyword": {
          "type": "keyword",
          "ignore_above": 256
        }
      }
    },
    "uid": {
      "type": "long"
    },
    "user": {
      "type": "text",
      "fields": {
        "keyword": {
          "type": "keyword",
          "ignore_above": 256
        }
      }
    }
  }
}

重新查看我们的 mapping:

GET twitter/_mapping

我们可以看到我们已经创建好了新的 mapping。我们再次运行之前我们的 bulk 接口，并把我们所需要的数据导入到 twitter 索引中。

POST _bulk
{ "index" : { "_index" : "twitter", "_id": 1} }
{"user":"双榆树-张三","message":"今儿天气不错啊，出去转转去","uid":2,"age":20,"city":"北京","province":"北京","country":"中国","address":"中国北京市海淀区","location":{"lat":"39.970718","lon":"116.325747"}}
{ "index" : { "_index" : "twitter", "_id": 2 }}
{"user":"东城区-老刘","message":"出发，下一站云南！","uid":3,"age":30,"city":"北京","province":"北京","country":"中国","address":"中国北京市东城区台基厂三条3号","location":{"lat":"39.904313","lon":"116.412754"}}
{ "index" : { "_index" : "twitter", "_id": 3} }
{"user":"东城区-李四","message":"happy birthday!","uid":4,"age":30,"city":"北京","province":"北京","country":"中国","address":"中国北京市东城区","location":{"lat":"39.893801","lon":"116.408986"}}
{ "index" : { "_index" : "twitter", "_id": 4} }
{"user":"朝阳区-老贾","message":"123,gogogo","uid":5,"age":35,"city":"北京","province":"北京","country":"中国","address":"中国北京市朝阳区建国门","location":{"lat":"39.718256","lon":"116.367910"}}
{ "index" : { "_index" : "twitter", "_id": 5} }
{"user":"朝阳区-老王","message":"Happy BirthDay My Friend!","uid":6,"age":50,"city":"北京","province":"北京","country":"中国","address":"中国北京市朝阳区国贸","location":{"lat":"39.918256","lon":"116.467910"}}
{ "index" : { "_index" : "twitter", "_id": 6} }
{"user":"虹桥-老吴","message":"好友来了都今天我生日，好友来了,什么 birthday happy 就成!","uid":7,"age":90,"city":"上海","province":"上海","country":"中国","address":"中国上海市闵行区","location":{"lat":"31.175927","lon":"121.383328"}}

至此，我们已经完整地建立了我们所需要的索引。在下面，我们开始使用 DSL（Domain Specifc Lanaguage）来帮我们进行查询。

查询数据

在这个章节里，我们来展示一下从我们的 ES 索引中查询我们所想要的数据。

match query

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "city": "北京"
    }
  }
}

从我们查询的结果来看，我们可以看到有5个用户是来自北京的，而且查询出来的结果是按照相关性（relavance）来进行排序的。分数越高，就越排在前面。我们再做如下的一个查询：

GET twitter/_search?filter_path=**.hits
{
  "fields": [
    "message"
  ], 
  "query": {
    "match": {
      "message": "出"
    }
  },
  "_source": false
}

上面的查询搜索在 message 中含有 “出” 这个字的文档：

{
  "hits" : {
    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.0764678,
        "fields" : {
          "message" : [
            "出发，下一站云南！"
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "twitter",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.8456129,
        "fields" : {
          "message" : [
            "今儿天气不错啊，出去转转去"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

我们可以看到第一个文档的分数比较高，是因为它的句子比较短，虽然两个句子都含有 “出”。这个打分的原则可以参考文章 “Elasticsearch：分布式计分”。如果我们想限定一个分数的最小值来减少返回文档的数，我们可以定义 min_score：

GET twitter/_search?filter_path=**.hits
{
  "min_score": 1.0,
  "fields": [
    "message"
  ], 
  "query": {
    "match": {
      "message": "出"
    }
  },
  "_source": false
}

上面我们指定了 min_score 为 1.0，那么只有一个文档满足要求：

{
  "hits" : {
    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.0764678,
        "fields" : {
          "message" : [
            "出发，下一站云南！"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

在很多的情况下，我们也可以使用 script query 来完成：

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "script": {
      "script": {
        "source": "doc['city.keyword'].contains(params.name)",
        "lang": "painless",
        "params": {
          "name": "北京"
        }
      }
    }
  }
}

上面的 script query 和上面的查询是一样的结果，但是我们不建议大家使用这种方法。相比较而言，script query 的方法比较低效。另外，假如我们的文档是几百万或者 PB 级的数据量，那么上面的运算可能被执行无数次，那么可能需要巨大的计算量。在这种情况下，我们需要考虑在 ingest 的时候做计算。请阅读我的另外一篇文章 “避免不必要的脚本 - scripting”。

在上面，但凡满足条件的文档都将被搜索到。它的分数为 1。我们可以做如下的搜索：

GET twitter/_search?filter_path=**.hits
{
  "query": {
    "script": {
      "script": {
        "source": "doc['age'].value > 30",
        "lang": "painless"
      }
    }
  }
}

在上面，凡是年龄超过 30 岁的文档将被搜索到。上面运行的结果为：

{
  "hits": {
    "hits": [
      {
        "_index": "twitter",
        "_id": "4",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "user": "朝阳区-老贾",
          "message": "123,gogogo",
          "uid": 5,
          "age": 35,
          "city": "北京",
          "province": "北京",
          "country": "中国",
          "address": "中国北京市朝阳区建国门",
          "location": {
            "lat": "39.718256",
            "lon": "116.367910"
          }
        }
      },
      {
        "_index": "twitter",
        "_id": "5",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "user": "朝阳区-老王",
          "message": "Happy BirthDay My Friend!",
          "uid": 6,
          "age": 50,
          "city": "北京",
          "province": "北京",
          "country": "中国",
          "address": "中国北京市朝阳区国贸",
          "location": {
            "lat": "39.918256",
            "lon": "116.467910"
          }
        }
      },
      {
        "_index": "twitter",
        "_id": "6",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "user": "虹桥-老吴",
          "message": "好友来了都今天我生日，好友来了,什么 birthday happy 就成!",
          "uid": 7,
          "age": 90,
          "city": "上海",
          "province": "上海",
          "country": "中国",
          "address": "中国上海市闵行区",
          "location": {
            "lat": "31.175927",
            "lon": "121.383328"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

我们甚至可以使用 compound 形式的搜索。这个在下面将要讲到。我们可以在 filter 下使用 script 来进行过滤：

GET twitter/_search?filter_path=**.hits
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "script": {
          "script": {
            "source": "doc['age'].value > 30"
          }
        }
      }
    }
  }
}

这个运行的结果和上面的是一模一样的，除了一点之外，那就是它的分数为 0：

{
  "hits": {
    "hits": [
      {
        "_index": "twitter",
        "_id": "4",
        "_score": 0,
        "_source": {
          "user": "朝阳区-老贾",
          "message": "123,gogogo",
          "uid": 5,
          "age": 35,
          "city": "北京",
          "province": "北京",
          "country": "中国",
          "address": "中国北京市朝阳区建国门",
          "location": {
            "lat": "39.718256",
            "lon": "116.367910"
          }
        }
      },
      {
        "_index": "twitter",
        "_id": "5",
        "_score": 0,
        "_source": {
          "user": "朝阳区-老王",
          "message": "Happy BirthDay My Friend!",
          "uid": 6,
          "age": 50,
          "city": "北京",
          "province": "北京",
          "country": "中国",
          "address": "中国北京市朝阳区国贸",
          "location": {
            "lat": "39.918256",
            "lon": "116.467910"
          }
        }
      },
      {
        "_index": "twitter",
        "_id": "6",
        "_score": 0,
        "_source": {
          "user": "虹桥-老吴",
          "message": "好友来了都今天我生日，好友来了,什么 birthday happy 就成!",
          "uid": 7,
          "age": 90,
          "city": "上海",
          "province": "上海",
          "country": "中国",
          "address": "中国上海市闵行区",
          "location": {
            "lat": "31.175927",
            "lon": "121.383328"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

这个是因为 filter 是不计入分数的。这个在下面的 compound 搜索里将会讲到。

我们也可以使用 URI 的形式来进行搜索：

GET twitter/_search?q=city:"北京"

    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.48232412,
        "_source" : {
          "user" : "双榆树-张三",
          "message" : "今儿天气不错啊，出去转转去",
          "uid" : 2,
          "age" : 20,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市海淀区",
          "location" : {
            "lat" : "39.970718",
            "lon" : "116.325747"
          }
        }
      }
     ...
    ]
   

如果你想了解更多，你可以更进一步阅读 “Elasticsearch: 使用 URI Search”。

如果我们不需要这个 score，我们可以选择 filter 来完成。

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "term": {
          "city.keyword": "北京"
        }
      }
    }
  }
}

这里我们使用了 filter 来过滤我们的搜索，显示的结果如下：

{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 5,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 0.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.0,
        "_source" : {
          "user" : "双榆树-张三",
          "message" : "今儿天气不错啊，出去转转去",
          "uid" : 2,
          "age" : 20,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市海淀区",
          "location" : {
            "lat" : "39.970718",
            "lon" : "116.325747"
          }
        }
      },

   ...
}

从返回的结果来看，_score 项为0。对于这种搜索，只要 yes 或 no。我们并不关心它们是的相关性。在这里我们使用了city.keyword。对于一些刚接触 Elasticsearch 的人来说，这个可能比较陌生。正确的理解是 city 在我们的 mapping 中是一个 multi-field 项。它既是 text 也是 keyword 类型。对于一个 keyword 类型的项来说，这个项里面的所有字符都被当做一个字符串。它们在建立文档时，不需要进行 index。keyword 字段用于精确搜索，aggregation 和排序（sorting）。如果你想了解更多关于 text 及 keyword 的区别，请详细阅读另外一篇文章 “Elasticsearch：Text vs. keyword - 它们之间的差异以及它们的行为方式”。

所以在我们的 filter 中，我们是使用了 term 来完成这个查询。

我们也可以使用如下的办法达到同样的效果：

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "term": {
          "city.keyword": {
            "value": "北京"
          }
        }
      }
    }
  }
}

在我们使用 match query 时，默认的操作是 OR，我们可以做如下的查询：

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "user": {
        "query": "朝阳区-老贾",
        "operator": "or"
      }
    }
  }
}

上面的查询也和如下的查询是一样的：

GET twitter/_search
{
 "query": {
   "match": {
     "user": "朝阳区-老贾"
   }
 }
}

这是因为默认的操作是 or 操作。上面查询的结果是任何文档匹配：“朝”，“阳”，“区”，“老”及“贾”这5个字中的任何一个将被显示：

    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "4",
        "_score" : 4.4209847,
        "_source" : {
          "user" : "朝阳区-老贾",
          "message" : "123,gogogo",
          "uid" : 5,
          "age" : 35,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市朝阳区建国门",
          "location" : {
            "lat" : "39.718256",
            "lon" : "116.367910"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "5",
        "_score" : 2.9019678,
        "_source" : {
          "user" : "朝阳区-老王",
          "message" : "Happy BirthDay My Friend!",
          "uid" : 6,
          "age" : 50,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市朝阳区国贸",
          "location" : {
            "lat" : "39.918256",
            "lon" : "116.467910"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 0.8713734,
        "_source" : {
          "user" : "东城区-老刘",
          "message" : "出发，下一站云南！",
          "uid" : 3,
          "age" : 30,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市东城区台基厂三条3号",
          "location" : {
            "lat" : "39.904313",
            "lon" : "116.412754"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "6",
        "_score" : 0.4753614,
        "_source" : {
          "user" : "虹桥-老吴",
          "message" : "好友来了都今天我生日，好友来了,什么 birthday happy 就成!",
          "uid" : 7,
          "age" : 90,
          "city" : "上海",
          "province" : "上海",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国上海市闵行区",
          "location" : {
            "lat" : "31.175927",
            "lon" : "121.383328"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 0.4356867,
        "_source" : {
          "user" : "东城区-李四",
          "message" : "happy birthday!",
          "uid" : 4,
          "age" : 30,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市东城区",
          "location" : {
            "lat" : "39.893801",
            "lon" : "116.408986"
          }
        }
      }
    ]

我们也可以设置参数 minimum_should_match 来设置至少匹配的 term。比如：

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "user": {
        "query": "朝阳区-老贾",
        "operator": "or",
        "minimum_should_match": 3
      }
    }
  }
}

上面显示我们至少要匹配“朝”，“阳”，“区”，“老” 及 “贾” 这5个中的3个字才可以。显示结果：

    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "4",
        "_score" : 4.4209847,
        "_source" : {
          "user" : "朝阳区-老贾",
          "message" : "123,gogogo",
          "uid" : 5,
          "age" : 35,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市朝阳区建国门",
          "location" : {
            "lat" : "39.718256",
            "lon" : "116.367910"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "5",
        "_score" : 2.9019678,
        "_source" : {
          "user" : "朝阳区-老王",
          "message" : "Happy BirthDay My Friend!",
          "uid" : 6,
          "age" : 50,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市朝阳区国贸",
          "location" : {
            "lat" : "39.918256",
            "lon" : "116.467910"
          }
        }
      }
    ]

我们也可以改为 and 操作看看：

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "user": {
        "query": "朝阳区-老贾",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

显示的结果是：

    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "4",
        "_score" : 4.4209847,
        "_source" : {
          "user" : "朝阳区-老贾",
          "message" : "123,gogogo",
          "uid" : 5,
          "age" : 35,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市朝阳区建国门",
          "location" : {
            "lat" : "39.718256",
            "lon" : "116.367910"
          }
        }
      }
    ]

在这种情况下，需要同时匹配索引的5个字才可以。显然我们可以通过使用 and 来提高搜索的精度。

Highlighting

突出显示（highlighting）使你能够从搜索结果中的一个或多个字段中获取突出显示的片段，以便向用户显示查询匹配的位置。 当你请求突出显示时，响应包含每个搜索命中的附加突出显示元素，其中包括突出显示的字段和突出显示的片段。

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "address": "北京"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "address": {}
    }
  }
}

在上面，要使用默认高亮器在每个搜索命中中获取 address 字段的高亮显示，请在请求正文中包含一个 highlight 对象，用于指定内容字段。返回结果如下：

    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.5253035,
        "_source" : {
          "user" : "双榆树-张三",
          "message" : "今儿天气不错啊，出去转转去",
          "uid" : 2,
          "age" : 20,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市海淀区",
          "location" : {
            "lat" : "39.970718",
            "lon" : "116.325747"
          }
        },
        "highlight" : {
          "address" : [
            "中国<em>北</em><em>京</em>市海淀区"
          ]
        }
      }
    ...

 在返回结果中，我们可以看到:

            "中国<em>北</em><em>京</em>市海淀区"

这是在默认情况下的返回结果。它是用 em 来进行高亮显示的。这个格式可以在 HTML 中进行高亮显示。在实际的运用中，我们可能不希望高亮使用 em 来进行表述的。如果是这种情况，我们可以使用如下的方式：

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "address": "北京"
    }
  },
  "highlight": {
    "pre_tags": ["<my_tag>"],
    "post_tags": ["</my_tag>"], 
    "fields": {
      "address": {}
    }
  }
}

在上面，我们通过 pre_tags 及 post_tags 来定义我们想要的 tag。上面例子显示的结果为：

    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.5253035,
        "_source" : {
          "user" : "双榆树-张三",
          "message" : "今儿天气不错啊，出去转转去",
          "uid" : 2,
          "age" : 20,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市海淀区",
          "location" : {
            "lat" : "39.970718",
            "lon" : "116.325747"
          }
        },
        "highlight" : {
          "address" : [
            "中国<my_tag>北</my_tag><my_tag>京</my_tag>市海淀区"
          ]
        }
      }
     ...

Ids  query

我们可以通过 id 来进行查询，比如：

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "ids": {
      "values": ["1", "2"]
    }
  }
}

上面的查询将返回 id 为 “1” 和 “2” 的文档。

multi_match

在上面的搜索之中，我们特别指明一个专有的 field 来进行搜索，但是在很多的情况下，我们并不知道是哪一个 field 含有这个关键词，那么在这种情况下，我们可以使用 multi_match 来进行搜索：

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "朝阳",
      "fields": [
        "user",
        "address^3",
        "message"
      ],
      "type": "best_fields"
    }
  }
}

在上面，我们可以看到这个 multi_search 的 type 为 best_fields，也就是说它搜索了3个字段。最终的分数 _score 是按照得分最高的那个字段的分数为准。更多类型的定义，请在链接查看。在上面，我们可以同时对三个 fields: user，adress 及 message进行搜索，但是我们对 address 含有 “朝阳” 的文档的分数进行3倍的加权。返回的结果：

    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "5",
        "_score" : 6.1777167,
        "_source" : {
          "user" : "朝阳区-老王",
          "message" : "Happy good BirthDay My Friend!",
          "uid" : 6,
          "age" : 50,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市朝阳区国贸",
          "location" : {
            "lat" : "39.918256",
            "lon" : "116.467910"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "4",
        "_score" : 5.9349246,
        "_source" : {
          "user" : "朝阳区-老贾",
          "message" : "123,gogogo",
          "uid" : 5,
          "age" : 35,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市朝阳区建国门",
          "location" : {
            "lat" : "39.718256",
            "lon" : "116.367910"
          }
        }
      }
    ]

Prefix query

返回在提供的字段中包含特定前缀的文档。
 

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "prefix": {
      "user": {
        "value": "朝"
      }
    }
  }
}

查询 user 字段里以“朝”为开头的所有文档：

    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "4",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "user" : "朝阳区-老贾",
          "message" : "123,gogogo",
          "uid" : 5,
          "age" : 35,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市朝阳区建国门",
          "location" : {
            "lat" : "39.718256",
            "lon" : "116.367910"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "5",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "user" : "朝阳区-老王",
          "message" : "Happy BirthDay My Friend!",
          "uid" : 6,
          "age" : 50,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市朝阳区国贸",
          "location" : {
            "lat" : "39.918256",
            "lon" : "116.467910"
          }
        }
      }
    ]

Term query 

Term query 会在给定字段中进行精确的字词匹配。 因此，您需要提供准确的术语以获取正确的结果。 

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "user.keyword": {
        "value": "朝阳区-老贾"
      }
    }
  }
}

在这里，我们使用 user.keyword 来对“朝阳区-老贾”进行精确匹配查询相应的文档：

    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "4",
        "_score" : 1.5404451,
        "_source" : {
          "user" : "朝阳区-老贾",
          "message" : "123,gogogo",
          "uid" : 5,
          "age" : 35,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市朝阳区建国门",
          "location" : {
            "lat" : "39.718256",
            "lon" : "116.367910"
          }
        }
      }
    ]

Terms query

如果我们想对多个 terms 进行查询，我们可以使用如下的方式来进行查询：

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "user.keyword": [
        "双榆树-张三",
        "东城区-老刘"
      ]
    }
  }
}

上面查询 user.keyword 里含有“双榆树-张三”或“东城区-老刘”的所有文档。

Terms_set query

查询在提供的字段中包含最少数目的精确术语的文档。除你可以定义返回文档所需的匹配术语数之外，terms_set 查询与术语查询相同。 例如：

PUT /job-candidates
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "keyword"
      },
      "programming_languages": {
        "type": "keyword"
      },
      "required_matches": {
        "type": "long"
      }
    }
  }
}

PUT /job-candidates/_doc/1?refresh
{
  "name": "Jane Smith",
  "programming_languages": [ "c++", "java" ],
  "required_matches": 2
}


PUT /job-candidates/_doc/2?refresh
{
  "name": "Jason Response",
  "programming_languages": [ "java", "php" ],
  "required_matches": 2
}

GET /job-candidates/_search
{
  "query": {
    "terms_set": {
      "programming_languages": {
        "terms": [ "c++", "java", "php" ],
        "minimum_should_match_field": "required_matches"
      }
    }
  }
}

在上面，我们为 job-candiates 索引创建了两个文档。我们需要找出在 programming_languages 中同时含有 c++, java 以及 php 中至少有两个 term 的文档。在这里，我们使用了一个在文档中定义的字段 required_matches 来定义最少满足要求的 term 个数。另外一种方式是使用 minimum_should_match_script 来定义，如果没有一个专有的字段来定义这个的话：

GET /job-candidates/_search
{
  "query": {
    "terms_set": {
      "programming_languages": {
        "terms": [ "c++", "java", "php" ],
        "minimum_should_match_script": {
          "source": "2"
        }
      }
    }
  }
}

上面标示需要至少同时满足有 2 个及以上的 term。上面搜索的结果为：

{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.1005894,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "job-candidates",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.1005894,
        "_source" : {
          "name" : "Jane Smith",
          "programming_languages" : [
            "c++",
            "java"
          ],
          "required_matches" : 2
        }
      },
      {
        "_index" : "job-candidates",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.1005894,
        "_source" : {
          "name" : "Jason Response",
          "programming_languages" : [
            "java",
            "php"
          ],
          "required_matches" : 2
        }
      }
    ]
  }
}

也就是说之前的两个文档都同时满足条件。当然如果我们使用如下的方式来进行搜索：

GET /job-candidates/_search
{
  "query": {
    "terms_set": {
      "programming_languages": {
        "terms": [ "c++", "java", "nodejs" ],
        "minimum_should_match_script": {
          "source": "2"
        }
      }
    }
  }
}

我们将看到只有一个文档是满足条件的。

 更多关于 terms set 的查询，请参阅文章 “Elasticsearch：Terms set 查询”

复合查询（compound query）

在上面，我们用到了许多的 leaf 查询，比如：

"query": {
    "match": {
        "city": "北京"
    }
}

什么是复合查询呢？如果说上面的查询是 leaf 查询的话，那么复合查询可以把很多个 leaf 查询组合起来从而形成更为复杂的查询。它一般的格式是：

POST _search
{
  "query": {
    "bool" : {
      "must" : {
        "term" : { "user" : "kimchy" }
      },
      "filter": {
        "term" : { "tag" : "tech" }
      },
      "must_not" : {
        "range" : {
          "age" : { "gte" : 10, "lte" : 20 }
        }
      },
      "should" : [
        { "term" : { "tag" : "wow" } },
        { "term" : { "tag" : "elasticsearch" } }
      ],
      "minimum_should_match" : 1,
      "boost" : 1.0
    }
  }
}

从上面我们可以看出，它是由 bool 下面的 must, must_not, should 及 filter 共同来组成的。你可以使用 minimum_should_match 参数指定返回的文档必须匹配的应当子句的数量或百分比。如果布尔查询包含至少一个 should 子句，并且没有 must 或 filter 子句，则默认值为1。否则，默认值为0。

布尔（bool）查询子句列表

子句	解释
must	must 子句包含查询，其中搜索条件必须在文档中匹配。 正匹配有助于提高相关性分数。 我们可以使用尽可能多的叶子查询来构建 must 子句
must_not	在 must_not 子句中，条件不得与文档匹配。 该子句不会对分数做出贡献（它在过滤上下文执行上下文中运行）
should	不强制要求在 should 子句中定义的标准必须匹配。 但是，如果匹配，相关性得分就会提高。有一个特殊情况必须匹配：在不含有 must, must_not 及 filter 的情况下，一个或更多的 should 必须有一个匹配才会有结果
filter	在 filter 子句中，条件必须与文档匹配，类似于 must 子句。 唯一的区别是分数在过滤子句中是不相关的。 （它在过滤上下文执行上下文中运行）

针对我们的例子，

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "city": "北京"
          }
        },
        {
          "match": {
            "age": "30"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

这个查询的是必须是 北京城市的，并且年刚好是30岁的。

{
  "took" : 1,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.4823241,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.4823241,
        "_source" : {
          "user" : "东城区-老刘",
          "message" : "出发，下一站云南！",
          "uid" : 3,
          "age" : 30,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市东城区台基厂三条3号",
          "location" : {
            "lat" : "39.904313",
            "lon" : "116.412754"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 1.4823241,
        "_source" : {
          "user" : "东城区-李四",
          "message" : "happy birthday!",
          "uid" : 4,
          "age" : 30,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市东城区",
          "location" : {
            "lat" : "39.893801",
            "lon" : "116.408986"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

如果我们想知道为什么得出来这样的结果，我们可以在搜索的指令中加入"explain" : true。

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "city": "北京"
          }
        },
        {
          "match": {
            "age": "30"
          }
        }
      ]
    }
  },
  "explain": true
}

这样在我们的显示的结果中，可以看到一些一些解释：

我们的显示结果有2个。同样，我们可以把一些满足条件的排出在外，我们可以使用 must_not。

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": [
        {
          "match": {
            "city": "北京"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

我们想寻找不在北京的所有的文档：

{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 0.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "6",
        "_score" : 0.0,
        "_source" : {
          "user" : "虹桥-老吴",
          "message" : "好友来了都今天我生日，好友来了,什么 birthday happy 就成!",
          "uid" : 7,
          "age" : 90,
          "city" : "上海",
          "province" : "上海",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国上海市闵行区",
          "location" : {
            "lat" : "31.175927",
            "lon" : "121.383328"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

我们显示的文档只有一个。他来自上海，其余的都北京的。

接下来，我们来尝试一下 should。它表述 “或” 的意思，也就是有就更好，没有就算了。比如：

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "age": "30"
          }
        }
      ],
      "should": [
        {
          "match_phrase": {
            "message": "Happy birthday"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

这个搜寻的意思是，age 必须是30岁，但是如果文档里含有 “Hanppy birthday”，相关性会更高，那么搜索得到的结果会排在前面：

{
  "took" : 8,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 2.641438,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 2.641438,
        "_source" : {
          "user" : "东城区-李四",
          "message" : "happy birthday!",
          "uid" : 4,
          "age" : 30,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市东城区",
          "location" : {
            "lat" : "39.893801",
            "lon" : "116.408986"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "user" : "东城区-老刘",
          "message" : "出发，下一站云南！",
          "uid" : 3,
          "age" : 30,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市东城区台基厂三条3号",
          "location" : {
            "lat" : "39.904313",
            "lon" : "116.412754"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

在上面的结果中，我们可以看到：同样是年龄30岁的两个文档，第一个文档由于含有 “Happy birthday” 这个字符串在 message 里，所以它的结果是排在前面的，相关性更高。我们可以从它的 _score 中可以看出来。第二个文档里 age 是30，但是它的 message 里没有 “Happy birthday” 字样，但是它的结果还是有显示，只是得分比较低一些。

在使用上面的复合查询时，bool 请求通常是 must，must_not, should 及 filter 的一个或其中的几个一起组合形成的。我们必须注意的是：

查询类型对 hits 及 _score 的影响

Clause	影响 #hits	影响 _score
must	Yes	Yes
must_not	Yes	No
should	No*	Yes
filter	Yes	No

如上面的表格所示，should 只有在特殊的情况下才会影响 hits。在正常的情况下它不会影响搜索文档的个数。那么在哪些情况下会影响搜索的结果呢？这种情况就是针对只有 should 的搜索情况，也就是如果你在 bool query 里，不含有 must, must_not 及 filter 的情况下，一个或更多的 should 必须有一个匹配才会有结果，比如：

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "match": {
            "city": "北京"
          }
        },
        {
          "match": {
            "city": "武汉"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

上面的查询显示结果为：

  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 5,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 0.48232412,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.48232412,
        "_source" : {
          "user" : "双榆树-张三",
          "message" : "今儿天气不错啊，出去转转去",
          "uid" : 2,
          "age" : 20,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市海淀区",
          "location" : {
            "lat" : "39.970718",
            "lon" : "116.325747"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 0.48232412,
        "_source" : {
          "user" : "东城区-老刘",
          "message" : "出发，下一站云南！",
          "uid" : 3,
          "age" : 30,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市东城区台基厂三条3号",
          "location" : {
            "lat" : "39.904313",
            "lon" : "116.412754"
          }
        }
      },
  ...
}

在这种情况下，should 是会影响查询的结果的。如果我们使用 minimum_should_match 为2，也就是：

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "match": {
            "city": "北京"
          }
        },
        {
          "match": {
            "city": "武汉"
          }
        }
      ],
      "minimum_should_match": 2
    }
  }
}

也就是上面的两个 should 都必须同时满足才能被搜索到。上面的查询结果为空，因为我们没有一个 city 同时是 “北京” 和 “武汉” 的。

位置查询

Elasticsearch 最厉害的是位置查询。这在很多的关系数据库里并没有。我们举一个简单的例子：

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "address": "北京"
          }
        }
      ]
    }
  },
  "post_filter": {
    "geo_distance": {
      "distance": "3km",
      "location": {
        "lat": 39.920086,
        "lon": 116.454182
      }
    }
  }
}

在这里，我们查找在地址栏里有“北京”，并且在以位置(116.454182, 39.920086)为中心的3公里以内的所有文档。

{
  "took" : 58,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 0.48232412,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "5",
        "_score" : 0.48232412,
        "_source" : {
          "user" : "朝阳区-老王",
          "message" : "Happy BirthDay My Friend!",
          "uid" : 6,
          "age" : 50,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市朝阳区国贸",
          "location" : {
            "lat" : "39.918256",
            "lon" : "116.467910"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

在我们的查询结果中只有一个文档满足要求。

下面，我们找出在5公里以内的所有位置信息，并按照远近大小进行排序：

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "address": "北京"
          }
        }
      ]
    }
  },
  "post_filter": {
    "geo_distance": {
      "distance": "5km",
      "location": {
        "lat": 39.920086,
        "lon": 116.454182
      }
    }
  },
  "sort": [
    {
      "_geo_distance": {
        "location": "39.920086,116.454182",
        "order": "asc",
        "unit": "km"
      }
    }
  ]
}

在这里，我们看到了使用 sort 来对我们的搜索的结果进行排序。按照升序排列。

{
  "took" : 5,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 3,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "5",
        "_score" : null,
        "_source" : {
          "user" : "朝阳区-老王",
          "message" : "Happy BirthDay My Friend!",
          "uid" : 6,
          "age" : 50,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市朝阳区国贸",
          "location" : {
            "lat" : "39.918256",
            "lon" : "116.467910"
          }
        },
        "sort" : [
          1.1882901656104885
        ]
      },
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : null,
        "_source" : {
          "user" : "东城区-老刘",
          "message" : "出发，下一站云南！",
          "uid" : 3,
          "age" : 30,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市东城区台基厂三条3号",
          "location" : {
            "lat" : "39.904313",
            "lon" : "116.412754"
          }
        },
        "sort" : [
          3.9447355972239952
        ]
      },
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : null,
        "_source" : {
          "user" : "东城区-李四",
          "message" : "happy birthday!",
          "uid" : 4,
          "age" : 30,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市东城区",
          "location" : {
            "lat" : "39.893801",
            "lon" : "116.408986"
          }
        },
        "sort" : [
          4.837769064666224
        ]
      }
    ]
  }
}

我们可以看到有三个显示的结果。在 sort 里我们可以看到距离是越来越大啊。另外我们可以看出来，如果 _score 不是 sort 的field，那么在使用 sort 后，所有的结果的 _score 都变为 null。如果排序的如果在上面的搜索也可以直接写作为：

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match": {
          "address": "北京"
        }
      },
      "filter": {
        "geo_distance": {
          "distance": "5km",
          "location": {
            "lat": 39.920086,
            "lon": 116.454182
          }
        }
      }
    }
  },
  "sort": [
    {
      "_geo_distance": {
        "location": "39.920086,116.454182",
        "order": "asc",
        "unit": "km"
      }
    }
  ]
}

如果你想更多了解关于排序方面的知识，请阅读我的另外一篇文章 “Elasticsearch：对搜索结果排序 - Sort”。

范围查询

在 ES 中，我们也可以进行范围查询。我们可以根据设定的范围来对数据进行查询：

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": 30,
        "lte": 40
      }
    }
  }
}

在这里，我们查询年龄介于30到40岁的文档：

{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 3,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "user" : "东城区-老刘",
          "message" : "出发，下一站云南！",
          "uid" : 3,
          "age" : 30,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市东城区台基厂三条3号",
          "location" : {
            "lat" : "39.904313",
            "lon" : "116.412754"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "user" : "东城区-李四",
          "message" : "happy birthday!",
          "uid" : 4,
          "age" : 30,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市东城区",
          "location" : {
            "lat" : "39.893801",
            "lon" : "116.408986"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "4",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "user" : "朝阳区-老贾",
          "message" : "123,gogogo",
          "uid" : 5,
          "age" : 35,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市朝阳区建国门",
          "location" : {
            "lat" : "39.718256",
            "lon" : "116.367910"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

如上所示，我们找到了3个匹配的文档。同样地，我们也可以对它们进行排序：

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": 30,
        "lte": 40
      }
    }
  },
  "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

我们对整个搜索的结果按照降序进行排序。我们甚至可以针对多个字段同时进行排序：

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": 30,
        "lte": 40
      }
    }
  },
  "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "desc"
      }
    },
    {
      "_geo_distance": {
        "location": {
          "lat": 39.920086,
          "lon": 116.454182
        },
        "order": "asc"
      }
    }
  ]
}

上面首先以 age 进行降序排序。如果是 age 是一样的话，那么久按照距离来进行排序。

在本实例中，我们没有 date 这样的字段。如果有的话，我们可以添加 format 来显示易于阅读的格式：

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": 30,
        "lte": 40
      }
    }
  },
  "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "desc"
      }
    },
    {
      "DOB": {
        "order": "desc",
        "format": "date"
      }
    }
  ]
}

在上面，我们使用 "format": "date" 来显示如下的格式：

 否则，我们可能看到的是是一个整型值。

针对一些搜索，我们甚至可以使用 _doc 来进行排序。这中排序是基于 _id 来进行排序的：

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": 30,
        "lte": 40
      }
    }
  },
  "sort": [
    "_doc"
  ]
}

上面搜索的结果为：

    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : null,
        "_source" : {
          "user" : "东城区-老刘",
          "message" : "出发，下一站云南！",
          "uid" : 3,
          "age" : 30,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市东城区台基厂三条3号",
          "location" : {
            "lat" : "39.904313",
            "lon" : "116.412754"
          }
        },
        "sort" : [
          1
        ]
      },
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : null,
        "_source" : {
          "user" : "东城区-李四",
          "message" : "happy birthday!",
          "uid" : 4,
          "age" : 30,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市东城区",
          "location" : {
            "lat" : "39.893801",
            "lon" : "116.408986"
          }
        },
        "sort" : [
          2
        ]
      },
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "4",
        "_score" : null,
        "_source" : {
          "user" : "朝阳区-老贾",
          "message" : "123,gogogo",
          "uid" : 5,
          "age" : 35,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市朝阳区建国门",
          "location" : {
            "lat" : "39.718256",
            "lon" : "116.367910"
          }
        },
        "sort" : [
          3
        ]
      }
    ]

我们可以看到 id 值是从下到大进行排列的。

当我们使用任何字段进行排序时，Elasticsearch 不会计算分数。 但是，有一种方法可以让 Elasticsearch 计算分数，即使你不再按 _score 排序。 为此，你将使用 track_scores 布尔字段。 下面的清单显示了如何为引擎设置 track_score 以计算此实例中的分数。

GET twitter/_search
{
  "track_scores": true,
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": 30,
        "lte": 40
      }
    }
  },
  "sort": [
    "_doc"
  ]
}

在上面的命令中显示的 track_scores 属性为引擎提供了一个提示来计算文档的相关性分数。 但是，它们不会根据 _score 属性进行排序，因为自定义字段 _doc 用于排序。

Exists 查询

我们可以通过 exists 来查询一个字段是否存在。比如我们再增加一个文档：

PUT twitter/_doc/20
{
  "user" : "王二",
  "message" : "今儿天气不错啊，出去转转去",
  "uid" : 20,
  "age" : 40,
  "province" : "北京",
  "country" : "中国",
  "address" : "中国北京市海淀区",
  "location" : {
    "lat" : "39.970718",
    "lon" : "116.325747"
  }
}

在这个文档里，我们的 city 这一个字段是不存在的，那么一下的这个搜索将不会返回上面的这个搜索。

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "exists": {
      "field": "city"
    }
  }
}

如果文档里只要 city 这个字段不为空，那么就会被返回。反之，如果一个文档里city这个字段是空的，那么就不会返回。

如果查询不含 city 这个字段的所有的文档，可以这样查询：

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": {
        "exists": {
          "field": "city"
        }
      }
    }
  }
}

假如我们创建另外一个索引 twitter1，我们打入如下的命令：

PUT  twitter1/_doc/1
{
  "locale": null
}

然后，我们使用如下的命令来进行查询：

GET twitter1/_search
{
  "query": {
    "exists": {
      "field": "locale"
    }
  }
}

上面查询的结果显示：

{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 0,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [ ]
  }
}

也就是没有找到。

如果你想找到一个 missing 的字段，你可以使用如下的方法：

GET twitter1/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": [
        {
          "exists": {
            "field": "locale"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

上面的方法返回的数据是：

{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 0.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter1",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.0,
        "_source" : {
          "locale" : null
        }
      }
    ]
  }
}

显然这个就是我们想要的结果。

匹配短语

我们可以通过如下的方法来查找 happy birthday。

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "message": "happy birthday"
    }
  }
}

展示的结果：

{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 3,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.9936417,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 1.9936417,
        "_source" : {
          "user" : "东城区-李四",
          "message" : "happy birthday!",
          "uid" : 4,
          "age" : 30,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市东城区",
          "location" : {
            "lat" : "39.893801",
            "lon" : "116.408986"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "5",
        "_score" : 1.733287,
        "_source" : {
          "user" : "朝阳区-老王",
          "message" : "Happy BirthDay My Friend!",
          "uid" : 6,
          "age" : 50,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市朝阳区国贸",
          "location" : {
            "lat" : "39.918256",
            "lon" : "116.467910"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "6",
        "_score" : 0.84768087,
        "_source" : {
          "user" : "虹桥-老吴",
          "message" : "好友来了都今天我生日，好友来了,什么 birthday happy 就成!",
          "uid" : 7,
          "age" : 90,
          "city" : "上海",
          "province" : "上海",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国上海市闵行区",
          "location" : {
            "lat" : "31.175927",
            "lon" : "121.383328"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

在默认的情况下，这个匹配是“或”的关系，也就是找到文档里含有 “Happy" 或者 “birthday” 的文档。如果我们新增加一个文档：

PUT twitter/_doc/8
{
  "user": "朝阳区-老王",
  "message": "Happy",
  "uid": 6,
  "age": 50,
  "city": "北京",
  "province": "北京",
  "country": "中国",
  "address": "中国北京市朝阳区国贸",
  "location": {
    "lat": "39.918256",
    "lon": "116.467910"
  }
}

那么我们重新进行搜索，我们可以看到这个新增加的 id 为8的也会在搜索出的结果之列，虽然它只含有 “Happy" 在 message 里。

如果我们想得到“与”的关系，我们可以采用如下的办法：

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "message": {
        "query": "happy birthday",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

经过这样的修改，我们再也看不见那个id为8的文档了，这是因为我们必须在 message 中同时匹配 “happy” 及 “birthday” 这两个词。

我们还有一种方法，那就是：

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "message": {
        "query": "happy birthday",
        "minimum_should_match": 2
      }
    }
  }
}

在这里，我们采用了 “minimum_should_match” 来表面至少有2个是匹配的才可以。

我们可以看到在搜索到的结果中，无论我们搜索的是大小写字母，在搜索的时候，我们都可以匹配到，并且在 message 中，happy birthday 这两个词的先后顺序也不是很重要。比如，我们把 id 为5的文档更改为：

PUT twitter/_doc/5
{
  "user": "朝阳区-老王",
  "message": "BirthDay My Friend Happy !",
  "uid": 6,
  "age": 50,
  "city": "北京",
  "province": "北京",
  "country": "中国",
  "address": "中国北京市朝阳区国贸",
  "location": {
    "lat": "39.918256",
    "lon": "116.467910"
  }
}

在这里，我们有意识地把 BirthDay 弄到 Happy 的前面。我们再次使用上面的查询看看是否找到 id 为5的文档。

显然，match 查询时时不用分先后顺序的。我们下面使用 match_phrase 来看看。

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "message": "Happy birthday"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "message": {}
    }
  }
}

在这里，我们可以看到我们使用了match_phrase。它要求 Happy 必须是在 birthday 的前面。下面是搜寻的结果：

{
  "took": 1,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 2,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": 1.9936416,
    "hits": [
      {
        "_index": "twitter",
        "_id": "3",
        "_score": 1.9936416,
        "_source": {
          "user": "东城区-李四",
          "message": "happy birthday!",
          "uid": 4,
          "age": 30,
          "city": "北京",
          "province": "北京",
          "country": "中国",
          "address": "中国北京市东城区",
          "location": {
            "lat": "39.893801",
            "lon": "116.408986"
          }
        },
        "highlight": {
          "message": [
            "<em>happy</em> <em>birthday</em>!"
          ]
        }
      },
      {
        "_index": "twitter",
        "_id": "5",
        "_score": 1.7332871,
        "_source": {
          "user": "朝阳区-老王",
          "message": "Happy BirthDay My Friend!",
          "uid": 6,
          "age": 50,
          "city": "北京",
          "province": "北京",
          "country": "中国",
          "address": "中国北京市朝阳区国贸",
          "location": {
            "lat": "39.918256",
            "lon": "116.467910"
          }
        },
        "highlight": {
          "message": [
            "<em>Happy</em> <em>BirthDay</em> My Friend!"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

假如我们把我们之前的那个 id 为 5 的文档修改为：

PUT twitter/_doc/5
{
  "user": "朝阳区-老王",
  "message": "Happy Good BirthDay My Friend!",
  "uid": 6,
  "age": 50,
  "city": "北京",
  "province": "北京",
  "country": "中国",
  "address": "中国北京市朝阳区国贸",
  "location": {
    "lat": "39.918256",
    "lon": "116.467910"
  }
}

在这里，我们在 Happy 和 Birthday之前加入了一个 Good。如果用我们之前的那个 match_phrase 是找不到这个文档的。为了能够找到上面这个修正的结果，我们可以使用：

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "message": {
        "query": "Happy birthday",
        "slop": 1
      }
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "message": {}
    }
  }
}

注意：在这里，我们使用了 slop 为1，表面 Happy 和 birthday 之前是可以允许一个 token 的差别。上面命令的搜索结果将会显示如下的两个结果：

    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_id" : "3",
        "_score" : 1.6414379,
        "_source" : {
          "user" : "东城区-李四",
          "message" : "happy birthday!",
          "uid" : 4,
          "age" : 30,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市东城区",
          "location" : {
            "lat" : "39.893801",
            "lon" : "116.408986"
          }
        },
        "highlight" : {
          "message" : [
            "<em>happy</em> <em>birthday</em>!"
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "twitter",
        "_id" : "5",
        "_score" : 0.90043306,
        "_source" : {
          "user" : "朝阳区-老王",
          "message" : "Happy Good BirthDay My Friend!",
          "uid" : 6,
          "age" : 50,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市朝阳区国贸",
          "location" : {
            "lat" : "39.918256",
            "lon" : "116.467910"
          }
        },
        "highlight" : {
          "message" : [
            "<em>Happy</em> Good <em>BirthDay</em> My Friend!"
          ]
        }
      }
    ]

我们接下来再次修改 id 为 5 的文档如下：

PUT twitter/_doc/5
{
  "user": "朝阳区-老王",
  "message": "Birthday Good Happy My Friend!",
  "uid": 6,
  "age": 50,
  "city": "北京",
  "province": "北京",
  "country": "中国",
  "address": "中国北京市朝阳区国贸",
  "location": {
    "lat": "39.918256",
    "lon": "116.467910"
  }
}

在上面的文档中，我们把 Birthday 和 Happy 进行了交换。运行上面的命令。它将更新 id 为 5 的文档。

我们再次运行如下的搜索：

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "message": {
        "query": "Happy birthday",
        "slop": 1
      }
    }
  }
}

这个时候，我们只搜索到如下的一个文档：

    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_id" : "3",
        "_score" : 1.2140245,
        "_source" : {
          "user" : "东城区-李四",
          "message" : "happy birthday!",
          "uid" : 4,
          "age" : 30,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市东城区",
          "location" : {
            "lat" : "39.893801",
            "lon" : "116.408986"
          }
        }
      }

我们把 slop 设置为 2，我们再次查看搜索的结果：

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "message": {
        "query": "Happy birthday",
        "slop": 2
      }
    }
  }
}

这次我们看到如下的两个结果：

    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_id" : "3",
        "_score" : 1.2140245,
        "_source" : {
          "user" : "东城区-李四",
          "message" : "happy birthday!",
          "uid" : 4,
          "age" : 30,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市东城区",
          "location" : {
            "lat" : "39.893801",
            "lon" : "116.408986"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "twitter",
        "_id" : "6",
        "_score" : 0.19463003,
        "_source" : {
          "user" : "虹桥-老吴",
          "message" : "好友来了都今天我生日，好友来了,什么 birthday happy 就成!",
          "uid" : 7,
          "age" : 90,
          "city" : "上海",
          "province" : "上海",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国上海市闵行区",
          "location" : {
            "lat" : "31.175927",
            "lon" : "121.383328"
          }
        }
      }
    ]

有意思的是我们搜索到了 id 为 6 的文档。它里面含有 Birthday Happy，而不是 Happy Birthday。这是为什么呢？我们再次查看 Elastic 的官方文档。我们发现转置项（transposed terms）的 slop 为 2。也就是说当 Happy 和 Birthday 进行位置转换后，它的 slop 值为 2。这也就说明了为什么上面的 id 为 6 的文档为啥被搜索到。同样当我们把 slop 设置为 3，再来进行如下的搜索：

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "message": {
        "query": "Happy birthday",
        "slop": 3
      }
    }
  }
}

这次我们搜索到的结果是：

    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_id" : "3",
        "_score" : 1.3956282,
        "_source" : {
          "user" : "东城区-李四",
          "message" : "happy birthday!",
          "uid" : 4,
          "age" : 30,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市东城区",
          "location" : {
            "lat" : "39.893801",
            "lon" : "116.408986"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "twitter",
        "_id" : "5",
        "_score" : 0.45847476,
        "_source" : {
          "user" : "朝阳区-老王",
          "message" : "Birthday Good Happy My Friend!",
          "uid" : 6,
          "age" : 50,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市朝阳区国贸",
          "location" : {
            "lat" : "39.918256",
            "lon" : "116.467910"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "twitter",
        "_id" : "6",
        "_score" : 0.22860086,
        "_source" : {
          "user" : "虹桥-老吴",
          "message" : "好友来了都今天我生日，好友来了,什么 birthday happy 就成!",
          "uid" : 7,
          "age" : 90,
          "city" : "上海",
          "province" : "上海",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国上海市闵行区",
          "location" : {
            "lat" : "31.175927",
            "lon" : "121.383328"
          }
        }
      }
    ]

上面的结果显示：除了之前 slop 设置为 2 的文档都被搜索到了，我们还搜索出来 id 为 5 的这个文档。这是为什么呢？它的原因是转置需要 2 个，而 Birthday 和 Happy 之间还多了一个 Good，所以需要 slop 为 2 + 1 = 3 才能搜索到这个文档。

Match phrase prefix query

以与提供的相同顺序返回包含所提供文本的单词的文档。 所提供文本的最后一个词被视为前缀，匹配以该词开头的任何单词。比如：

GET twitter/_search?filter_path=**.hits
{
  "query": {
    "match_phrase_prefix": {
      "message": {
        "query": "happy birthday m"
      }
    }
  }
}

在上面我们搜索 message 里含有 happy birthday，并且 happy 和 birthday 是按照顺序出现的，happy 在 birtday 的前面，而后面的一个单词的首字母是 m。这个类似于在一个搜索引擎里打入如下的词：

上面的搜索结果是：

{
  "hits" : {
    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_id" : "5",
        "_score" : 3.6593091,
        "_source" : {
          "user" : "朝阳区-老王",
          "message" : "Happy BirthDay My Friend!",
          "uid" : 6,
          "age" : 50,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市朝阳区国贸",
          "location" : {
            "lat" : "39.918256",
            "lon" : "116.467910"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

Match boolean prefix query

match_bool_prefix 查询分析其输入并根据这些词构造一个 bool 查询。 除了最后一个术语之外的每个术语都用于术语查询。 最后一个词用于前缀查询。 match_bool_prefix 查询，例如：

GET twitter/_search?filter_path=**.hits
{
  "query": {
    "match_bool_prefix" : {
      "message" : "happy birthday m"
    }
  }
}

上面查询返回的结果为：

{
  "hits" : {
    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_id" : "5",
        "_score" : 2.733287,
        "_source" : {
          "user" : "朝阳区-老王",
          "message" : "Happy BirthDay My Friend!",
          "uid" : 6,
          "age" : 50,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市朝阳区国贸",
          "location" : {
            "lat" : "39.918256",
            "lon" : "116.467910"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "twitter",
        "_id" : "3",
        "_score" : 1.9936416,
        "_source" : {
          "user" : "东城区-李四",
          "message" : "happy birthday!",
          "uid" : 4,
          "age" : 30,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市东城区",
          "location" : {
            "lat" : "39.893801",
            "lon" : "116.408986"
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "twitter",
        "_id" : "6",
        "_score" : 0.8476808,
        "_source" : {
          "user" : "虹桥-老吴",
          "message" : "好友来了都今天我生日，好友来了,什么 birthday happy 就成!",
          "uid" : 7,
          "age" : 90,
          "city" : "上海",
          "province" : "上海",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国上海市闵行区",
          "location" : {
            "lat" : "31.175927",
            "lon" : "121.383328"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

这个查询的结果想当于如下的查询：

GET twitter/_search?filter_path=**.hits
{
  "query": {
    "bool" : {
      "should": [
        { "term": { "message": "happy" }},
        { "term": { "message": "birthday" }},
        { "prefix": { "message": "f"}}
      ]
    }
  }
}

Named queries

我们可以使用 _name 为一个 filter 或 query 来取一个名字，比如：

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "city": {
              "query": "北京",
              "_name": "城市"
            }
          }
        },
        {
          "match": {
            "country": {
              "query": "中国",
              "_name": "国家"
            }
          }
        }
      ],
      "should": [
        {
          "match": {
            "_id": {
              "query": "1",
              "_name": "ID"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

返回结果：

    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.6305401,
        "_source" : {
          "user" : "双榆树-张三",
          "message" : "今儿天气不错啊，出去转转去",
          "uid" : 2,
          "age" : 20,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市海淀区",
          "location" : {
            "lat" : "39.970718",
            "lon" : "116.325747"
          }
        },
        "matched_queries" : [
          "国家",
          "ID",
          "城市"
        ]
      },
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 0.6305401,
        "_source" : {
          "user" : "东城区-老刘",
          "message" : "出发，下一站云南！",
          "uid" : 3,
          "age" : 30,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市东城区台基厂三条3号",
          "location" : {
            "lat" : "39.904313",
            "lon" : "116.412754"
          }
        },
        "matched_queries" : [
          "国家",
          "城市"
        ]
      },
    ...
  ]

我们从上面的返回结果可以看出来多了一个叫做 matched_queries 的字段。在它的里面罗列了每个匹配了的查询。第一个返回的查询结果是三个都匹配了的，但是第二个来说就只有两项是匹配的。

通配符查询

我们可以使用 wildcard 查询一个字符串里含有的字符：

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "city.keyword": {
        "value": "*海"
      }
    }
  }
}

上面查询在 city 这个关键字中含有“海”的文档。上面的搜寻结果是：

{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "6",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "user" : "虹桥-老吴",
          "message" : "好友来了都今天我生日，好友来了,什么 birthday happy 就成!",
          "uid" : 7,
          "age" : 90,
          "city" : "上海",
          "province" : "上海",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国上海市闵行区",
          "location" : {
            "lat" : "31.175927",
            "lon" : "121.383328"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

我们可以看到查到 city 为 “上海” 的文档。

Disjunction max 查询

返回与一个或多个包在一起的查询（称为查询子句或子句）匹配的文档。

如果返回的文档与多个查询子句匹配，则 dis_max 查询为该文档分配来自任何匹配子句的最高相关性得分，并为任何其他匹配子查询分配平局打破增量。

你可以使用 dis_max 在以不同  boost 因子映射的字段中搜索术语。比如：

GET twitter/_search
{
  "query": {
    "dis_max": {
      "queries": [
        {
          "term": {
            "city.keyword": "北京"
          }
        },
        {
          "match": {
            "address": "北京"
          }
        }
      ],
      "tie_breaker": 0.7
    }
  }
}

在上面的 dis_max 查询中，它将返回任何一个在 queries 中所定的查询的文档。每个匹配分分数是按照如下的规则来进行计算的：

• 如果一个文档匹配其中的一个或多个查询，那么最终的得分将以其中最高的那个得分来进行计算
• 在默认的情况下，tie_breaker 的值为0。它可以是 0 到 1.0 之间的数

如果文档匹配多个子句，则 dis_max 查询将计算该文档的相关性得分，如下所示：

• 从具有最高分数的匹配子句中获取相关性分数。
• 将来自其他任何匹配子句的得分乘以 tie_breaker 值。
• 将最高分数加到相乘的分数上。

如果 tie_breaker 值大于0.0，则所有匹配子句均计数，但得分最高的子句计数最高。

SQL 查询

对于与很多已经习惯用 RDMS 数据库的工作人员，他们更喜欢使用 SQL 来进行查询。Elasticsearch 也对 SQL 有支持：

GET /_sql?
{
  "query": """
    SELECT * FROM twitter 
    WHERE age = 30
  """
}

通过这个查询，我们可以找到所有在年龄等于30的用户。在个搜索中，我们使用了 SQL 语句。利用 SQL 端点我们可以很快地把我们的 SQL 知识转化为 Elasticsearch 的使用场景中来。我们可以通过如下的方法得到它对应的 DSL 语句：

GET /_sql/translate
{
  "query": """
    SELECT * FROM twitter 
    WHERE age = 30
  """
}

我们得到的结果是：

{
  "size" : 1000,
  "query" : {
    "term" : {
      "age" : {
        "value" : 30,
        "boost" : 1.0
      }
    }
  },
  "_source" : {
    "includes" : [
      "address",
      "message",
      "region",
      "script.source",
      "user"
    ],
    "excludes" : [ ]
  },
  "docvalue_fields" : [
    {
      "field" : "age"
    },
    {
      "field" : "city"
    },
    {
      "field" : "country"
    },
    {
      "field" : "location"
    },
    {
      "field" : "province"
    },
    {
      "field" : "script.params.value"
    },
    {
      "field" : "uid"
    }
  ],
  "sort" : [
    {
      "_doc" : {
        "order" : "asc"
      }
    }
  ]
}

 如果你想了解更多关于Elasticsearch EQL，请参阅我的另外一篇文章 “Elasticsearch SQL介绍及实例”。

Multi Search API

使用单个 API 请求执行几次搜索。这个 API 的好处是节省 API 的请求个数，把多个请求放到一个 API 请求中来实现。

为了说明问题的方便，我们可以多加一个叫做 twitter1 的 index。它的内容如下：

POST _bulk
{"index":{"_index":"twitter1","_id":1}}
{"user":"张庆","message":"今儿天气不错啊，出去转转去","uid":2,"age":20,"city":"重庆","province":"重庆","country":"中国","address":"中国重庆地区","location":{"lat":"39.970718","lon":"116.325747"}}

这样在我们的 Elasticsearch 中就有两个索引了。我们可以做如下的 _msearch。

GET twitter/_msearch
{"index":"twitter"}
{"query":{"match_all":{}},"from":0,"size":1}
{"index":"twitter"}
{"query":{"bool":{"filter":{"term":{"city.keyword":"北京"}}}}, "size":1}
{"index":"twitter1"}
{"query":{"match_all":{}}}

上面我们通过 _msearch 终点来实现在一个 API 请求中做多个查询，对多个 index 进行同时操作。显示结果为：

Contant score 查询

在上面的一个例子中，我们已经使用过 constant_score 查询。我们知道 filter 查询是不会对结果进行打分的，在默认的情况下，它返回的分数是 1.0，比如：

GET twitter/_search?filter_path=**.hits
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "match": {
            "city": "北京"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

在上面，我们过滤文档中 city 字段中含有 “北京” 的文档：

{
  "hits" : {
    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.0,
        "_source" : {
          "user" : "双榆树-张三",
          "message" : "今儿天气不错啊，出去转转去",
          "uid" : 2,
          "age" : 20,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市海淀区",
          "location" : {
            "lat" : "39.970718",
            "lon" : "116.325747"
          }
        }
      },
    ...
}

从上面的分数 _score 中，我们可以看出来，它是 0。在在有些情况下，可能并不是我们想要的。那么我改如何返回非 0 的分数呢？costant_score 查询包装 filter 查询 查询并返回每个匹配的文档，其相关性分数等于 boost 参数值。比如：

GET twitter/_search?filter_path=**.hits
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "match": {
          "city": "北京"
        }
      },
      "boost": 1.2
    }
  }
}

上面返回的结果为：

{
  "hits" : {
    "hits" : [
      {
        "_index" : "twitter",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.2,
        "_source" : {
          "user" : "双榆树-张三",
          "message" : "今儿天气不错啊，出去转转去",
          "uid" : 2,
          "age" : 20,
          "city" : "北京",
          "province" : "北京",
          "country" : "中国",
          "address" : "中国北京市海淀区",
          "location" : {
            "lat" : "39.970718",
            "lon" : "116.325747"
          }
        }
      },

   ...
}

从上面的返回结果中，我们可以看出来，_score 的值为 1.2。boost 的默认值为 1.0。

多个索引操作

在上面我们引入了另外一个索引 twitter1。在实际的操作中，我们可以通过通配符，或者直接使用多个索引来进行搜索：

GET twitter*/_search

上面的操作是对所有的以 twitter 为开头的索引来进行搜索，显示的结果是在所有的 twitter 及 twitter1 中的文档：

GET /twitter,twitter1/_search

也可以做同样的事。在写上面的查询的时候，在两个索引之间不能加入空格，比如：

GET /twitter, twitter1/_search

上面的查询并不能返回你所想要的结果。

两位一种方法就是创建一个基于这两个索引的 index pattern （之前的版本）或 data view （在最新的 Elastic Stack 发布版中）。我们可以做如下的步骤：

 

这样我们就可以使用  twitter* 来同时搜索 twitter 及 twitter1 两个索引了。当然如果我们还有一个叫做 twitter2，twitter3 的索引，同样的 twitter* 将同时可以搜索它们。

Index boost

搜索多个索引时，你可以使用 indices_boost 参数来提升一个或多个指定索引的结果。 当来自某些索引的命中比来自其他索引的命中更重要时，这很有用。 

注意： 你不能针对 data stream 来使用 indices_boost

GET /_search
{
  "indices_boost": [
    { "twitter": 1.4 },
    { "twitter1": 1.3 }
  ]
}

上面表明，twitter 的搜索结果的重要性比 twitter1 的来的更重要。它加权的值更多，那么在最终的结果中，它搜索的结果的分数会更靠前。关于多索引操作，可以更进一步阅读 “Elasticsearch：如何把两个索引连在一起”。

Profile API

Profile API 是调试工具。 它添加了有关执行的详细信息搜索请求中的每个组件。 它为用户提供有关搜索的每个步骤的洞察力
请求执行并可以帮助确定某些请求为何缓慢。

GET twitter/_search
{
  "profile": "true", 
  "query": {
    "match": {
      "city": "北京"
    }
  }
}

在上面，我们加上了 "profile":"true" 后，除了显示搜索的结果之外，还显示 profile 的信息：

  "profile" : {
    "shards" : [
      {
        "id" : "[ZXGhn-90SISq1lePV3c1sA][twitter][0]",
        "searches" : [
          {
            "query" : [
              {
                "type" : "BooleanQuery",
                "description" : "city:北 city:京",
                "time_in_nanos" : 1390064,
                "breakdown" : {
                  "set_min_competitive_score_count" : 0,
                  "match_count" : 5,
                  "shallow_advance_count" : 0,
                  "set_min_competitive_score" : 0,
                  "next_doc" : 31728,
                  "match" : 3337,
                  "next_doc_count" : 5,
                  "score_count" : 5,
                  "compute_max_score_count" : 0,
                  "compute_max_score" : 0,
                  "advance" : 22347,
                  "advance_count" : 1,
                  "score" : 16639,
                  "build_scorer_count" : 2,
                  "create_weight" : 342219,
                  "shallow_advance" : 0,
                  "create_weight_count" : 1,
                  "build_scorer" : 973775
                },
                "children" : [
                  {
                    "type" : "TermQuery",
                    "description" : "city:北",
                    "time_in_nanos" : 107949,
                    "breakdown" : {
                      "set_min_competitive_score_count" : 0,
                      "match_count" : 0,
                      "shallow_advance_count" : 3,
                      "set_min_competitive_score" : 0,
                      "next_doc" : 0,
                      "match" : 0,
                      "next_doc_count" : 0,
                      "score_count" : 5,
                      "compute_max_score_count" : 3,
                      "compute_max_score" : 11465,
                      "advance" : 3477,
                      "advance_count" : 6,
                      "score" : 5793,
                      "build_scorer_count" : 3,
                      "create_weight" : 34781,
                      "shallow_advance" : 18176,
                      "create_weight_count" : 1,
                      "build_scorer" : 34236
                    }
                  },
                  {
                    "type" : "TermQuery",
                    "description" : "city:京",
                    "time_in_nanos" : 49929,
                    "breakdown" : {
                      "set_min_competitive_score_count" : 0,
                      "match_count" : 0,
                      "shallow_advance_count" : 3,
                      "set_min_competitive_score" : 0,
                      "next_doc" : 0,
                      "match" : 0,
                      "next_doc_count" : 0,
                      "score_count" : 5,
                      "compute_max_score_count" : 3,
                      "compute_max_score" : 5162,
                      "advance" : 15645,
                      "advance_count" : 6,
                      "score" : 3795,
                      "build_scorer_count" : 3,
                      "create_weight" : 13562,
                      "shallow_advance" : 1087,
                      "create_weight_count" : 1,
                      "build_scorer" : 10657
                    }
                  }
                ]
              }
            ],
            "rewrite_time" : 17930,
            "collector" : [
              {
                "name" : "CancellableCollector",
                "reason" : "search_cancelled",
                "time_in_nanos" : 204082,
                "children" : [
                  {
                    "name" : "SimpleTopScoreDocCollector",
                    "reason" : "search_top_hits",
                    "time_in_nanos" : 23347
                  }
                ]
              }
            ]
          }
        ],
        "aggregations" : [ ]
      }
    ]
  }

从上面我们可以看出来，这个搜索是搜索了“北”及“京”，而不是把北京作为一个整体来进行搜索的。我们可以在以后的文档中可以学习使用中文分词器来进行分词搜索。有兴趣的同学可以把上面的搜索修改为 city.keyword 来看看。如果你对分词感兴趣的话，请参阅我的文章 “Elastic：菜鸟上手指南” 中的分词器部分。

除了上面的通过命令来进行 profile 以外，我们也可以通过 Kibana 的 UI 对我们的搜索进行 profile：

在很多的时候这个可视化的工具更具直观性。

总结

在今天的文章里，我们介绍了如何使用 Elasticsearch 所提供的 DSL 来对我们的index进行搜索。Elasticsearch 为 index 提供了丰富的搜索方式。在这里就算是抛转引玉。在接下来的文章 “开始使用Elasticsearch （3）” 里我们来重点介绍一下聚合 aggregation 及 analyzer。

如果你想做更多的搜索的练习，可以阅读文章：

• Elasticsearch：有用的 Elasticsearch 查询示例

• Elasticsearch：Elasticsearch 查询示例 - 动手练习（一）

• Elasticsearch：Elasticsearch 查询示例 - 动手练习（二）

如果你想了解更多关于 Elastic Stack 相关的知识，请参阅我们的官方网站：Elastic Stack and Product Documentation | Elastic

你如果需要有更多的练习，请继续阅读 “Elasticsearch：有用的 Elasticsearch 查询示例”。