有搜索DSL的搜索请求可以被执行。这些DSL包含在请求的请求体中。
$ curl -XGET 'http://localhost:9200/twitter/tweet/_search' -d '{
"query" : {
"term" : { "user" : "kimchy" }
}
}
'
| Name | Description |
|---|---|
timeout |
默认没有timeout |
from |
默认是0 |
size |
默认是10 |
search_type |
搜索操作执行的类型，有dfs_query_then_fetch, dfs_query_and_fetch, query_then_fetch, query_and_fetch, count, scan几种，默认是query_then_fetch |
query_cache |
当?search_type=count时，查询结果是否缓存 |
terminate_after |
The maximum number of documents to collect for each shard, upon reaching which the query execution will terminate early. If set, the response will have a boolean field terminated_early to indicate whether the query execution has actually terminated_early. Defaults to no terminate_after. |
search_type和query_cache必须通过查询参数字符串传递。
HTTP GET和HTTP POST都可以用来执行带有请求体的搜索。
在搜索请求体中的查询元素允许用查询DSL定义一个查询
{
"query" : {
"term" : { "user" : "kimchy" }
}
}
可以用from和size参数对结果进行分页。from表示你想获得的第一个结果的偏移量，size表示你想获得的结果的个数。from默认是0，size默认是10.
{
"from" : 0, "size" : 10,
"query" : {
"term" : { "user" : "kimchy" }
}
}
一个特定的字段运行添加一个或者多个排序。排序定义在字段级别，特定的字段名_score是通过得分排序。
{
"sort" : [
{ "post_date" : {"order" : "asc"}},
"user",
{ "name" : "desc" },
{ "age" : "desc" },
"_score"
],
"query" : {
"term" : { "user" : "kimchy" }
}
}
elasticsearch支持通过数组或者多值字段排序。mode选项控制获取排序文档的什么数组值来进行排序。mode选项有如下几种
下面的例子按照文档的平均价格的升序进行排列
curl -XPOST 'localhost:9200/_search' -d '{
"query" : {
...
},
"sort" : [
{"price" : {"order" : "asc", "mode" : "avg"}}
]
}'
Elasticsearch支持字段中带有嵌套对象的排序，嵌套的字段排序在其它排序选项存在的基础上支持下面的参数
在下面的例子中，offer是一个嵌套类型的字段。
curl -XPOST 'localhost:9200/_search' -d '{
"query" : {
...
},
"sort" : [
{
"offer.price" : {
"mode" : "avg",
"order" : "asc",
"nested_filter" : {
"term" : { "offer.color" : "blue" }
}
}
}
]
}'
missing参数指定缺失字段的文档的处理方式：将missing值设置为_last, _first或者自定义值
{
"sort" : [
{ "price" : {"missing" : "_last"} },
],
"query" : {
"term" : { "user" : "kimchy" }
}
}
默认情况下，如果没有与字段相关联的映射，搜索请求将会失败。unmapped_type选项允许忽略没有映射的字段，不用它们排序。这个参数的值指定哪些排序值可以忽略。
{
"sort" : [
{ "price" : {"unmapped_type" : "long"} },
],
"query" : {
"term" : { "user" : "kimchy" }
}
}
如果任何索引都没有price字段的映射，那么elasticsearch将会处理它，就好像有一个long类型的映射一样。
通过_geo_distance排序。
{
"sort" : [
{
"_geo_distance" : {
"pin.location" : [-70, 40],
"order" : "asc",
"unit" : "km",
"mode" : "min",
"distance_type" : "sloppy_arc"
}
}
],
"query" : {
"term" : { "user" : "kimchy" }
}
}
sloppy_arc(默认),arc（更精确但是显著变慢）,plane(最快)地理距离排序支持的排序mode有max，min和avg。
{
"query" : {
....
},
"sort" : {
"_script" : {
"script" : "doc['field_name'].value * factor",
"type" : "number",
"params" : {
"factor" : 1.1
},
"order" : "asc"
}
}
}
当基于一个字段进行排序是，默认不计算score，通过设置track_scores为true，可以计算得分并且追踪。
{
"track_scores": true,
"sort" : [
{ "post_date" : {"reverse" : true} },
{ "name" : "desc" },
{ "age" : "desc" }
],
"query" : {
"term" : { "user" : "kimchy" }
}
}
用于控制_source字段的返回。默认情况下，操作返回_source字段的内容，除非你用到了fields参数，或者_source被禁用了。你能够通过_source参数关掉_source检索。
{
"_source": false,
"query" : {
"term" : { "user" : "kimchy" }
}
}
_source也接受一个或者多个通配符模式控制返回值。
{
"_source": "obj.*",
"query" : {
"term" : { "user" : "kimchy" }
}
}
or
{
"_source": [ "obj1.*", "obj2.*" ],
"query" : {
"term" : { "user" : "kimchy" }
}
}
最后，对于完整的控制，我们可以包含include和exclude。
{
"_source": {
"include": [ "obj1.*", "obj2.*" ],
"exclude": [ "*.description" ],
}
"query" : {
"term" : { "user" : "kimchy" }
}
}
允许选择性地加载文档特定的存储字段。
{
"fields" : ["user", "postDate"],
"query" : {
"term" : { "user" : "kimchy" }
}
}
*可以被用来加载文档中的所有字段。
如果fields数组为空，那么就只会返回_id和_type字段。
{
"fields" : [],
"query" : {
"term" : { "user" : "kimchy" }
}
}
为了向后兼容，如果fields参数指定的字段在文档中不存在，它将会加载_source，并从中抽取这个字段。这个功能已经被source过滤器替代。
从文档中获取的字段值总以数组的方式返回。但是源数据字段如_routing和_parent却从不以数组的方式返回。
只有叶子字段可以通过field选项返回。所以对象字段不能被返回，这样的操作会报错。
从_source加载数据时，partial字段可以用来使用通配符来控制哪部分的_source将被加载。例如
{
"query" : {
"match_all" : {}
},
"partial_fields" : {
"partial1" : {
"include" : "obj1.obj2.*",
}
}
}
或者
{
"query" : {
"match_all" : {}
},
"partial_fields" : {
"partial1" : {
"include" : "obj1.obj2.*",
"exclude" : "obj1.obj3.*"
}
}
}
include和exclude都支持多模式
{
"query" : {
"match_all" : {}
},
"partial_fields" : {
"partial1" : {
"include" : ["obj1.obj2.*", "obj1.obj4.*"],
"exclude" : "obj1.obj3.*"
}
}
}
{
"query" : {
...
},
"script_fields" : {
"test1" : {
"script" : "doc['my_field_name'].value * 2"
},
"test2" : {
"script" : "doc['my_field_name'].value * factor",
"params" : {
"factor" : 2.0
}
}
}
}
script fields可以在没有保存的字段（如例子中的my_field_name）上工作，返回自定义的值（脚本算出的值）。
脚本也可以访问文档的_source字段，并抽取特定的元素（是一个对象类型）返回。
{
"query" : {
...
},
"script_fields" : {
"test1" : {
"script" : "_source.obj1.obj2"
}
}
}
了解doc['my_field'].value和_source.my_field之间的不同是很重要的。首先，使用doc关键字，会使相应的字段加载到内存，执行速度更快但是更耗费内存。第二，doc[...]符号
仅允许简单的值字段，只在基于字段的非分析或者单个项上有意义。
另一方面，_source加载、分析source，然后仅仅返回相关部分的json。
返回一个字段的字段数据表示，如下例
{
"query" : {
...
},
"fielddata_fields" : ["test1", "test2"]
}
field data fields可以用于没有保存的字段。利用fielddata_fields参数会导致该字段的项加载到内存，增加内存的消耗。
post_filter在搜索查询的最后，在聚合操作已经被计算后，应用于搜索的hits。下面用一个例子来说明。
假设你正在卖衬衣，用户指定了两个过滤器：color:red和brand:gucci。一般情况下，你可以用到filtered query
curl -XGET localhost:9200/shirts/_search -d '
{
"query": {
"filtered": {
"filter": {
"bool": {
"must": [
{ "term": { "color": "red" }},
{ "term": { "brand": "gucci" }}
]
}
}
}
}
}
'
假设你有一个model字段允许用户限制它们的搜索结果为red Gucci t-shirts或者dress-shirts。可以用terms aggregation。
curl -XGET localhost:9200/shirts/_search -d '
{
"query": {
"filtered": {
"filter": {
"bool": {
"must": [
{ "term": { "color": "red" }},
{ "term": { "brand": "gucci" }}
]
}
}
}
},
"aggs": {
"models": {
"terms": { "field": "model" }
}
}
}
'
但是，也许你可能要告诉用户有多少其它颜色的Gucci shirts可以购买。如果你仅仅在color字段中加入terms聚合，那么你只会返回red的值，因为你的查询只返回红色的衬衣。
你想要在聚合中包含所有颜色的衬衣，然后只在搜索结果中应用colors过滤。可以用到post_filter
curl -XGET localhost:9200/shirts/_search -d '
{
"query": {
"filtered": {
"filter": {
1 { "term": { "brand": "gucci" }}
}
}
},
"aggs": {
"colors": {
2 "terms": { "field": "color" },
},
"color_red": {
"filter": {
3 "term": { "color": "red" }
},
"aggs": {
"models": {
4 "terms": { "field": "model" }
}
}
}
},
5 "post_filter": {
"term": { "color": "red" },
}
}
'
第1点，查询所有的衬衣，不管它是什么颜色
第2点，colors聚合返回流行颜色的衬衣
第3、4点，color_red聚合利用子聚合models限制red Gucci shirt
第5点，post_filter删除除了红色的其它颜色的结果
query_and_fetch,它在所有相关的分片上执行查询，返回结果。每个分片返回size个结果。因为每个分片返回size个结果，所以这个类型实际返回
size乘以分片个数的结果。query_then_fetch,查询也依赖于所有分片，但是只返回足够的信息(不是文档内容)。基于这个结果进行分类和排名，之后才访问相关分片的实际文档内容。
这个类型返回结果的实际个数是size。这是默认的类型，你不必指定一个特定的search_type。dfs_query_and_fetch,和query_and_fetch相似。除了初始scatter的阶段，这个阶段为了更精确的得分，计算分布式项频率。dfs_query_then_fetch,和query_then_fetch相似。除了初始scatter的阶段，这个阶段为了更精确的得分，计算分布式项频率。count,返回满足查询条件的hits的数量。scan,scan查询类型禁用排序，允许通过大型结果集非常有效的滚动（scrolling）。一个search查询返回一“页”的结果，scroll API可以用来检索大数量的结果(甚至所有结果)。它类似关系型数据库中的游标。
Scrolling并不用来作实时的用户查询，而是处理大数量的数据。
为了利用scrolling，初始的搜索请求应该在查询字符串中指定scroll参数，告诉Elasticsearch，需要保持搜索上下文存活多长时间。
curl -XGET 'localhost:9200/twitter/tweet/_search?scroll=1m' -d '
{
"query": {
"match" : {
"title" : "elasticsearch"
}
}
}
'
上面的请求结果中包含一个scroll_id,它应该传递给scroll API去检索下一批数据。
curl -XGET 'localhost:9200/_search/scroll?scroll=1m' \
-d 'c2Nhbjs2OzM0NDg1ODpzRlBLc0FXNlNyNm5JWUc1'
scroll参数告诉Elasticsearch需要保持搜索上下文存活多长时间。它的值不需要存活足够长时间处理所有的数据，它只需要足够的时间处理前面的批结果数据。每一个scroll请求
设置了一个新的过期时间。
curl -XDELETE localhost:9200/_search/scroll \
-d 'c2Nhbjs2OzM0NDg1ODpzRlBLc0FXNlNyNm5JWUc1'
curl -XDELETE localhost:9200/_search/scroll \
-d 'c2Nhbjs2OzM0NDg1ODpzRlBLc0FXNlNyNm5JWUc1,aGVuRmV0Y2g7NTsxOnkxaDZ'
curl -XDELETE localhost:9200/_search/scroll/_all
{
"min_score": 0.5,
"query" : {
"term" : { "user" : "kimchy" }
}
}
返回的文档的得分小于min_score。