term主要用于精确匹配哪些值，比如数字，日期，布尔值或 not_analyzed 的字符串(未经切词的文本数据类型)：
{ "term": { "date": "2017-07-01" }} { "term": { "title": "内蒙古" }}
完整的例子， hostname 字段完全匹配成 saaap.wangpos.com 的数据：
{ "query": { "term": { "title": "内蒙古" } } }
terms 跟 term 有点类似，但 terms 允许指定多个匹配条件。 如果某个字段指定了多个值，那么文档需要一起去做匹配：
{ "terms": {"title": [ "内蒙古", "黑龙江" ] }}
完整的例子，所有文章标题是 内蒙古 或黑龙江的 的，
{ "query": { "terms": { "title": [ "内蒙古", "黑龙江" ] } }}
range过滤允许我们按照指定范围查找一批数据：
{ "range": { "pubTime": { "gt": "2017-06-25", "lt": "2017-07-01" } } }
范围操作符包含：
gt :: 大于gte:: 大于等于lt :: 小于lte:: 小于等于一个完整的例子， 查询发表时间在2017-06-25和2017-07-01之间的数据
{ "query": { "range": { "pubTime": { "gt": "2017-06-25", "lt": "2017-07-01" } } }}
exists 和 missing 过滤可以用于查找文档中是否包含指定字段或没有某个字段，类似于SQL语句中的IS_NULL条件.
{ "exists": { "field": "title" } }
这两个过滤只是针对已经查出一批数据来，但是想区分出某个字段是否存在的时候使用。
bool 过滤可以用来合并多个过滤条件查询结果的布尔逻辑，它包含一下操作符：
must :: 多个查询条件的完全匹配,相当于 and。must_not :: 多个查询条件的相反匹配，相当于 not。should :: 至少有一个查询条件匹配, 相当于 or。这些参数可以分别继承一个过滤条件或者一个过滤条件的数组：
{ "bool": { "must": { "term": { "folder": "inbox" }}, "must_not": { "term": { "tag": "spam" }}, "should": [ { "term": { "starred": true }}, { "term": { "unread": true }} ] } }
可以查询到所有文档，是没有查询条件下的默认语句。
{ "match_all": {} }
此查询常用于合并过滤条件。 比如说你需要检索所有的邮箱,所有的文档相关性都是相同的，所以得到的_score为1.
7、match 查询match查询是一个标准查询，不管你需要全文本查询还是精确查询基本上都要用到它。
如果你使用 match 查询一个全文本字段，它会在真正查询之前用分析器先分析match一下查询字符：
{ "query": { "match": { "content": "韩国 上海 北京" } }}
如果用match下指定了一个确切值，在遇到数字，日期，布尔值或者not_analyzed 的字符串时，它将为你搜索你给定的值：
{ "match": { "age": 12}} { "match": { "pubTime": "2017-07-01" }} { "match": { "title": "韩国" }}
提示： 做精确匹配搜索时，你最好用过滤语句，因为过滤语句可以缓存数据。
match查询只能就指定某个确切字段某个确切的值进行搜索，而你要做的就是为它指定正确的字段名以避免语法错误。
multi_match查询允许你做match查询的基础上同时搜索多个字段，在多个字段中同时查一个：
{ "query": { "multi_match": { "query": "乌鲁木齐", "fields": [ "title", "content" ] } }}
查询文章标题和内容包含乌鲁木齐的数据
bool 查询与 bool 过滤相似，用于合并多个查询子句。不同的是，bool 过滤可以直接给出是否匹配成功， 而bool 查询要计算每一个查询子句的 _score （相关性分值）。
must:: 查询指定文档一定要被包含。must_not:: 查询指定文档一定不要被包含。should:: 查询指定文档，有则可以为文档相关性加分。以下查询将会找到 title 字段中包含 "how to make millions"，并且 "tag" 字段没有被标为 spam。 如果有标识为 "starred" 或者发布日期为2014年之前，
{ "bool": { "must": { "match": { "title": "how to make millions" }}, "must_not": { "match": { "tag": "spam" }}, "should": [ { "match": { "tag": "starred" }}, { "range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }}} ] } }
提示： 如果bool 查询下没有must子句，那至少应该有一个should子句。但是 如果有must子句，那么没有should子句也可以进行查询。
使用标准的shell通配符查询
以下查询能够匹配包含W1F 7HW和W2F 8HW的文档：
{ "query": { "wildcard": { "postcode": "W?F*HW" } } }
又比如下面查询 hostname 匹配下面shell通配符的：
{ "query": { "wildcard": { "title": "乌鲁*" } }}
假设您只想匹配以W开头，紧跟着数字的邮政编码。使用regexp查询能够让你写下更复杂的模式：
GET /my_index/address/_search { "query": { "regexp": { "postcode": "W[0-9].+" } } }
这个正则表达式的规定了词条需要以W开头，紧跟着一个0到9的数字，然后是一个或者多个其它字符。
下面例子是所有以 wxopen 开头的正则
{ "query": { "regexp": { "hostname": "wxopen.*" } } }
12、prefix 查询以什么字符开头的，可以更简单地用 prefix，如下面的例子：
{ "query": { "prefix": { "title": "屠杀" } }}
当你需要寻找邻近的几个单词时，你会使用match_phrase查询：{ "query": { "match_phrase": { "content": "端午 旅游 云南" } }}
和match查询类似，match_phrase查询首先解析查询字符串来产生一个词条列表。然后会搜索所有的词条，但只保留含有了所有搜索词条的文档，并且词条的位置要邻接。
match_phrase查询也可以写成类型为phrase的match查询：
{ "query": { "match": { "content": { "query": "端午 旅游 云南", "type": "phrase" } } }}
posted on 2018-12-10 15:43 tianyamoon 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏转载于:https://www.cnblogs.com/tianyamoon/p/10096888.html
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