1. ElasticSearch之查询返回结果各字段含义
执行命令：索引库名称/_search
空搜索的结果为：
{
"took": 2, # 该命令请求花费了多长时间，单位：毫秒。
"timed_out": false, # 搜索是否超时
"_shards": { # 搜索分片信息
"total": 3, # 搜索分片总数
"successful": 3, # 搜索成功的分片数量
"skipped": 0, # 没有搜索的分片，跳过的分片
"failed": 0 # 搜索失败的分片数量
},
"hits": { # 搜索结果集。需要的一切数据都是从hits中获取
"total": 21798, # 返回多少条数据
"max_score": 1, #返回结果中，最大的匹配度分值
"hits": [ # 默认查询前十条数据，根据分值降序排序，这里为了节省地方，把默认查询的前十条数据删了9条，只剩下一条数据
{
"_index": "", # 索引库名称
"_type": "", # 类型名称
"_id": "", # 该条数据的id
"_score": 1, # 关键字与该条数据的匹配度分值
"_routing": "", # routing参数是一个可选参数，默认使用文档的_id值，用于计算文档所属分片
"_source": { # 索引库中类型，返回结果字段，不指定的话，默认全部显示出来
"id": 1,
"orderNo": "",
"appId": "",
"componentAppId": "",
"settleNo": "",
"outSettleNo": "",
"settleAmount": 5,
"orderAmount": 7,
"settleStatus": 3,
"paymentChannel": 1,
"version": 2,
"settleTime": ,
"createTime": ,
"updateTime": ,
"promotionAccountId": "",
"invoiceStatus": 1,
"promotionTypeValue": 0,
"commissionRateFeeCentAmount": 0,
"commissionChargeFeeCentAmount": 0,
"promotionFeeCentAmount": 2,
"developerPromotionFeeCentAmount": 0,
"promotionType": ""
}
}
]
}
}
2. match 查询
匹配查询 match 是个核心查询。无论需要查询什么字段，match 查询都应该会是首选的查询方式。它是一个高级全文查询，这表示它既能处理全文字段(包括支持分词的字段)，又能处理精确字段。
match 查询主要的应用场景就是进行全文搜索。
{
"query": {
"match": {
"appId": "xxxx"
}
}
}
match本质上是对term组合，所以上面的语句换成term依然能够执行
{
"query": {
"term": {
"appId": "xxxx"
}
}
}
3. term查询
term 查询，可以用它处理数字（numbers）、布尔值（Booleans）、日期（dates）以及文本（text）
用 term 搜索字符串时要将字段设置成 not_analyzed 无需分析的。不然es会将字符串进行分词，分词结果建立索引，在用term进行精确查找时找不到任何文档。
对应的 QueryBuilder class 是TermQueryBuilder，具体方法是 QueryBuilders.termQuery()
{
"query": {
"term": {
"appId": "xxxx"
}
}
}
4. terms 查询
terms 查询允许指定多个值进行匹配。如果这个字段包含了指定值中的任何一个值，就表示该文档满足条件。 比如我们想要查找价格字段值为 $20 或 $30 的文档则可以使用terms。
按照单个分词term匹配，它们是or的关系。对应的 QueryBuilder class 是 TermsQueryBuilder，具体方法是 QueryBuilders.termsQuery()
{
"query": {
"terms": {
"appId": ["xxxx", "xxxx"]
}
}
}
5. range 范围
常常被用在数字或者日期范围的查询，Search Query：Range；QueryBuilder Class：RangeQueryBuilder；Method in QueryBuilders：QueryBuilders.rangeQuery()
{
"query": {
"range": {
"createTime": {
"gte": 1661409996661,
"lte": 1661409996661
}
}
}
}
6. 布尔查询
通过布尔逻辑将较小的查询组合成较大的查询。
Bool查询语法有以下特点：子查询可以任意顺序出现、可以嵌套多个查询，包括bool查询、如果bool查询中没有must条件，should中必须至少满足一条才会返回结果。
bool查询包含四种操作符，分别是must,should,must_not,filter。他们均是一种数组，数组里面是对应的判断条件。
must： 必须匹配。贡献算分；
must_not：过滤子句，必须不能匹配，但不贡献算分；
should： 选择性匹配，至少满足一条。贡献算分；
filter： 过滤子句，必须匹配，但不贡献算分，所以比must会更快！
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"term": {
"appId": "xxxx"
}
},
{
"term": {
"paymentChannel": 1
}
},
{
"term": {
"settleStatus": 3
}
},
{
"term": {
"promotionAccountId": ""
}
},
{
"range": {
"createTime": {
"from": 1658741630780,
"to": 1661420030780,
"include_lower": true,
"include_upper": true
}
}
}
]
}
}
}
7. boosting query(提高查询)
用来控制（提高或降低）复合查询中子查询的权重。
不同于bool查询，bool查询中只要一个子查询条件不匹配那么搜索的数据就不会出现。而boosting query则是降低显示的权重/优先级（即score)。
比如搜索逻辑是 name = 'apple' and type ='fruit'，对于只满足部分条件的数据，不是不显示，而是降低显示的优先级（即score)
~positive(积极的，加分)：只有匹配上positive的查询的内容，才会被放到返回的结果集中。
~negative(消极的，减分)：如果匹配上positive并且也匹配上了negative，就可以降低这样的文档score。
~negative_boost：指定系数，必须小于1.0 ，那么匹配到的内容会将分数乘以当前系数；(这是个系数，因为你要控制分数，那要怎么控制呢？就是乘以系数来控制分数大小)
{
"query": {
"boosting": {
"positive": {
"term": {
"appId": "xxxx"
}
},
"negative": {
"term": {
"orderNo": "xxxx"
}
},
"negative_boost": 0.5
}
}
}
8. dis_max(最佳匹配查询）
dis_max query：叫做分离最大化查询，它会将任何与查询匹配的文档都作为结果返回，但是只是将其中最佳匹配的评分作为最终的评分返回。
dis_max 条件的计算分数：分数 = 第一个匹配条件分数 + tie_breaker * 第二个匹配的条件的分数 ...
"query": {
"dis_max": {
"queries": [
{
"term": {
"appId": "xxxx"
}
},
{
"term": {
"paymentChannel": 1
}
},
{
"range": {
"createTime": {
"from": 1658741630780,
"to": 1661420030780,
"include_lower": true,
"include_upper": true
}
}
}
],
"tie_breaker": 0
}
}
9. 分页
通过 from 和 size 就可以执行分页查询。from 指明了分页查询返回的结果的起始位置，而size参数则指明了分页查询的页容量。
{
"from": 0,
"size": 1,
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"term": {
"appId": "xxxx"
}
},
{
"range": {
"createTime": {
"from": 1658741630780,
"to": 1661420030780,
"include_lower": true,
"include_upper": true
}
}
}
]
}
}
}
10. 聚合查询【内含实际的demo】
根据appId查询昨日结算成功的指定支付渠道的结算总金额
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"term": {
"appId": "xxxx"
}
},
{
"term": {
"paymentChannel": 1
}
},
{
"term": {
"settleStatus": 3
}
},
{
"range": {
"createTime": {
"from": 1658741630780,
"to": 1661420030780,
"include_lower": true,
"include_upper": true
}
}
}
]
}
},
"aggs": {
"total_amount": {
"sum": {
"field": "settleAmount"
}
}
},
"size": 0
}
来源：https://blog.csdn.net/jiayoudangdang/article/details/128520075
标签：term,匹配,xxxx,查询,语法,appId,query,ES From： https://www.cnblogs.com/xsj1989/p/18493230