专题系列—es的查询：

1）term 查询：（精确查找）

  1. 什么是term查询：
  2.     term查询类似于mysql中的 = 判断.
  3.     需要精确查找时，使用term。

eg：

{
     "query": {
          "term": {
               "province": {  // 字段名
                    "value": "日本省"   // 查询 province字段中，为日本省的数据；
               }
          }

     }
}

2）terms 查询：（批量的 精确查找）

什么是terms查询：
        一个字段（field）对应多个值,相当于sql中的in或者是or.

类似于：
        province in (?,?,?)
         province = ? or province = ?

eg：

{
     'query':{
          'terms':{
               'tag':["a",'b','c']   // 查询terms字段中，tag标签为a b c的数据；
          }
     }
}

3）match 查询：

在匹配时，会对所查找的关键词进行分词，然后按分词匹配查找，一般用于模糊匹配。 


match和term的区别：
        match在匹配时会对所查找的关键词进行分词，然后按分词匹配查找；一般`模糊查找`的时候，多用match。
        而term会直接对关键词进行查找，没有分析器分析的过程。一般用于需要`精确查找`时，才会使用term。

4）match_all 查询：

    查询指定索引下的,所有文档;

类似于：select * ...

 // sms-logs-index：索引;  _search:说明要做查询操作 
POST /sms-logs-index/_search   
{
  "query": {
    "match_all": {}   // 查询 sms-logs-index 索引下的所有数据；
  }
}

5）sort 排序：

通过sort把结果排序：
                    desc 降序
                    asc  升序

eg：

GET /library/books/_search
{
     "query":{
          "match_all":{}
     },
     "sort":[
          {
               "price":{    // 根据这个字段
                        "order":"desc"  // asc 升序
                       }
          }
     ]
}

6）match (一个值，查询一个字段)：

即，条件查询. 
        用一个值作为条件，针对某一个字段（field）的范围内，进行全文检索；

eg：

POST /sms-logs-index/_search
{
     "query": {
          "match": {
               "a字段": "北京"   // 查询a字段内含有“北京”的，所有数据；
          }
     },
     "sort": [
          {
               "date": {
                    "order": "desc"   // 并将查询结果根据date日期，进行降序排列；
               }
          }
     ]
}

7）multi_match（多个字段一个值）：

multi_match 查询： (多个字段一个值)
     用一个值作为查询条件，针对多个字段，进行全文检索；

eg：

POST /sms-logs-index/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "北京",
      "fields": ["a字段","b字段"]   // 查询a字段、b字段内，含有“北京”的所有数据；
    }
  }
}

8）ids查询 ：

    根据多个id做，类似于in的查询效果. 

类似于：
       id in (?,?,?)

//  1. ids查询.
POST /sms-logs-index/_search
{
     "query": {
          "ids": {
               "values": [1,2,3,4]   // 查询id为1,2,3,4的数据；
          }
     }
}

9）range范围查询：

range查询主要是，针对数值类型的.

eg：

 // 5. range 查询.
POST /sms-logs-index/_search
{
     "query": {
          "range": {
               "fee": {
                    "gte": 5,
                    "lt": 200    // 查询“fee”字段里边的数据，范围是值为：5~200之间的数据；
               }
          }
     }
}

10）复合查询—bool查询.

bool查询，提供三种复合方式.
    must: [{},{}]        -->  必须全部都满足.
    should: [{},{}]    -->  满足一项即可.
    must_not: [{},{}]   -->  不能是xxx.

比如：
{
     "query": {
          "bool": {
               "must": [{},{}],
               "should": [{},{}],
               "must_not": [{},{}] 
          }
     }
}

eg：

// bool查询. 
    // fee费用大于 5
    // province 只能是 上海
    // smsContent不能包含 月
POST /sms-logs-index/_search
{
     "query": {
          "bool": {
               "must": [
                    {
                         "range": {   // 范围：
                              "fee": {
                                   "gt": 5   // 费用>5 ，gt的意思就是大于；
                              }
                         }
                    },
                    {
                         "term": {   // 条件：
                              "province": {
                                   "value": "上海"   // province 只能是”上海“
                              }
                         }
                    }

               ],
               "must_not": [

                    {
                         "match": {   // 匹配
                              "smsContent": "月"   // smsContent不能是”月“
                         }
                    }
               ]
          }
     }
}

11）filter 过滤查询：

filter一般和bool配合使用.

eg：

//  filter过滤查询：
POST /sms-logs-index/_search
{
     "query": {
          "bool": {
               "filter": [
                    {
                         "match": {  // 模糊匹配
                              "smsContent": "收货"   // smsContent字段值只能是“收货”，其他的过滤掉；
                         }
                    },
                    {
                         "term": {  // 精确匹配
                              "province": {
                                   "value": "上海"  // province字段只能是“上海”，其他的过滤掉。
                              }
                         }
                    }

               ]
          }
     }
}

12）prefix 前缀匹配查询

GET /library/books/_search
{
     "query":{
          "prefix":{
               "title":{  // 字段名：“title”
                    "value":"r"      // 匹配title字段里边的：r开头的数据；
               }
          }
     }
}

13）还有很多：

1> scroll查询. (深度分页)
使用scroll查询实现分页查询：
               es的分页,可以直接使用两个参数.
                         from和size -> 类似mysql中的limit ?,?
               注意： 一般要求，from和size加到一起不能大于1W.

    ......

2）高亮查询：
    highlight

3）地图查询：（经纬度）
根据地图的经纬度查询具体的数据.
    1. 给定一个坐标,给定一个长度,以坐标为中心,画圆范围查询具体的内容
            geo_distance
    2. 给定两个坐标,通过两个坐标实现一个矩形查询具体内容
            geo_bounding_box
    3. 给定多个坐标,实现多边形,查询具体的内容.
            geo_polygon

4）聚合查询：
聚合查询针对的是：用来进行统计数据；

比如：
    1. cardinality根据每一个keyword字段统计出现条数(去重).
    2. range根据一个列的范围做统计.(应用对数值,时间类型,ip类型)
    3. sum、max、min、avg、count...

14）根据条件删除数据：

删除只能根据id，进行删除....

eg：

//  wyh-apache-log是index索引， _delete_by_query是elasticsearch的删除指令
POST /wyh-apache-log/_delete_by_query         
{
     "query":{
          "match":{
               "num":"28"  //删除es中wyh-apache-log索引下的所有num=28的数据。
          }
     }
}

15）创建索引,并指定类型结构.

PUT /索引     // 增加一个索引，相当于数据库中的一个库
{
     "settings": {   // 设置
          "number_of_shards": 3,   // 指定分片数，默认是5
          "number_of_replicas": 1    // 指定备份数，默认是1
     }
}



PUT /索引/类型/_mappings   // 创建一个索引中的类型，相当于数据库中的某个库中的一个表
{
     "properties": {   // 通过"properties"来指定该类型有哪些列(字段)，相当于指定数据库的表中有哪些字段
          字段名: {     // 字段名/列名
               "type": "类型"   // 字段名的类型
          },
          "字段名": {
               "type": "时间类型".
               "format": "格式化方式"    // 字段名的格式
          }
     }
}


GET /索引     // 查询某个索引

16）删除索引：

DELETE /qf

17）filter和must的区别：

在用es进行查数据的时候，filter和must都可以起到条件查询的效果，他俩有什么区别呢？
答：    
    must的性能要低一些，为什么？因为他要进行打分评估，也就是说要进行_score，而filter则不会。

举例：    
    一般来说，我是先使用filter把不需要的数据给过滤掉，例如：现在有一个电子商务的网站，我要查询一个category的id为1下面的所有产品，那么我首先会使用filter把category id等于1的产品过滤出来，也就是查出来，
    然后我在这个category下面查询name为“五子弥勒”的产品，这个时候我就会使用query，为什么呢，因为可能有的产品的name完全match 这个“五子弥勒”的关键字，但是有的产品可能只会match其中的一个字词，所以，如果我需要把有相似性的查出来，这个是query是具备这个功能的，
    因为query的本质不是筛选，而是查询，他会给结果打分，然后按照分数进行一个排序，如果命中的比较多，分数自然就很高，那么就会排在前面。那么这里存在一个打分的概念，我个人认为这个打分主要还是看分词器对他的命中程度，然后给一个评估。

    所以，这个时候，大家就应该知道filter和query的主要区别了，另外关于性能的我再提一下，elasticsearch中分为filter和query，所有的filter是不进行打分的，因为它只是一个筛选，对不感兴趣的直接筛选掉，所以它没必要对不感兴趣的东西进行一个打分，
    而query刚好相反，实际上你可以理解成，query它是一个命中率的概念，是一个率，所以打分是有必要的，另外作为一个搜索引擎，如果你不想看到打分，你可以通过参数去控制，但是实际上，对性能的提升并不大。