基本结构

{
   "query":{
      "bool":{
          "must":{
          },
          "must_not":{},
          "filter":{},
          "should":{},
          "should_not":{}
       }
  }
}

数组查询

{
    "query":{
          "nested":{
                 "path":"firm_app",
                 "query":{
                 "match":{
                     "firm_app.app":"noticias" }
              }
         }
    }
}

实战例子：

/index/_search  POST

{
  "query": {
    "nested": {
      "path": "commentList",
      "query": {
        "range": {
          "commentList.updatedTime": {
            "gte": 1626167635000
          },
          "commentList.notify": {
            "gte": 1,
            "lte": 1
          }
        }
      }
    }
  },
  "sort": [
    {
      "commentList.updatedAt": {
        "order": "desc",
        "mode": "max",
        "nested_path": "commentList",
        "nested_filter": {
          "range": {
            "commentList.updatedTime": {
              "gte": 1626167635000
            },
            "commentList.notify": {
              "gte": 1,
              "lte": 1
            }
          }
        }
      }
    }
  ]
}

数组排序时，筛选条件，sort里面也得加，因为虽然外层通过嵌套数组的方式做了筛选，但是返回的文档，是一个完整的文档，包含全部的嵌套文档，所以需要在sort排序时，也要作下筛选才行。

注意：数组筛选和基本筛选，不能同时查询。

对象查询

{
   "query":{
        "term":{
              "language.v4.keyword": "Spanish"
        }
   }
}

存在field、判断写入字段为空

{
    "query":{
          "exists": {
                "field": "title"
           }
    }
}

过滤

{
    "query":{
             "range": {
              "discovery_time": {
                "gt": "2018-03-16",
                "lt": "2018-03-23"
              }
            }
    }
}

match和term的区别：match查询会分词，term查询不会分词。

实战查询

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "range": {
            "createdAt": {
              "gte": "1624982400000"
            }
          }
        }
      ]
    }
  },
  "from": 0,
  "size": 20,
  "sort": [
    {
      "finalReplyTime": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

参考地址：

https://blog.csdn.net/yanxiaobo1991/article/details/79665590

看完这篇还不会 Elasticsearch 搜索,那我就哭了！