这篇文章，主要介绍ElasticSearch数据库之查询操作（match、must、must_not、should、_source、filter、range、exists、ids、term、terms）。

目录

一、布尔查询

1.1、主键查询

1.2、两种查询方式

（1）路径参数查询

（2）请求体参数查询

1.3、match查询

（1）match

（2）match_all

1.4、过滤字段

1.5、布尔查询（must）

1.6、布尔查询（should）

1.7、布尔查询（must_not）

二、filter过滤查询

2.1、range范围查询

2.2、exists是否存在

2.3、ids过滤查询

2.4、term关键词查询

2.5、terms多关键词查询

---

一、布尔查询

1.1、主键查询

# 主键查询
GET /索引名称/_doc/doc文档的id

# 测试案例
GET /idx_20221124/_doc/2022001

这种查询方式，每一次只能够查询一条doc文档，如果要查询很多doc文档，那么就需要通过【_search】命令。

1.2、两种查询方式

（1）路径参数查询

将查询条件放在请求路径后面，查询条件使用【q=字段名称:字段值】这种格式，如下所示：

# 单个查询条件
# 查询age字段等于20的doc文档
GET /idx_20221124/_search?q=age:20

（2）请求体参数查询

当查询条件有很多个的时候，如果将所有的查询条件都放在请求路径上面，显然不合适，所以ES可以将查询条件放到请求体里面，请求体里面的查询条件需要按照指定的格式，不然ES会解析报错。

# 
# 查询
GET /idx_20221124/_search
{
  "query": {
    "指定查询类型": {
      "查询字段": "查询值"
    }
  }
}

# 查询
GET /idx_20221124/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "age": 20
    }
  }
}

1.3、match查询

match关键字，相当于mysql数据库中的like查询，match查询的字段如果是text类型，那么text会被分词，match就会匹配分词，查询所有包含分词的doc文档，如果不是text类型的，那就是精确查询。

match有多种形式，如下所示：

• match：查询指定条件的数据，match会将查询的条件进行分词操作，然后只有doc文档中包含分词，就都会查询出来。
• match_all：查询所有数据。
• match_phrase：匹配短语，match是会查询所有包含分词的doc文档，而match_phrase则是匹配整个短语，才会返回对应的doc文档。
• match_phrase_prefix：匹配短语的前缀部分，这个只能使用在text类型字段。

（1）match

# 查询所有数据
# 查询age等于20的doc文档
GET /idx_20221124/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "age": 20
    }
  }
}

（2）match_all

match_all表示查询所有的数据，默认是10条，因为ES默认分页是10条数据，这个关键字不能写查询条件。

# 查询所有数据
GET /idx_20221124/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

执行结果：

1.4、过滤字段

ES查询时候，默认情况下，会将doc文档中的所有字段都返回，如果查询时候不想查询某个字段，那么可以使用【_source】属性设置查询哪些字段。【_source】就相当于mysql数据库中的【select 字段1,字段2】形式。

【_source】过滤字段：

• 第一种：_source=false，表示所有字段都不返回。
• 第二种：_source: ["username", "age"]，只返回指定的字段。

案例代码：

# 查询数据，不返回字段
GET /idx_20221124/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "age": 20
    }
  },
  "_source": false
}

# 查询数据，返回指定字段
GET /idx_20221124/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "age": 20
    }
  },
  "_source": ["username", "age"]
}

执行结果：

1.5、布尔查询（must）

条件查询，和mysql数据库中的条件查询是类似的，只不过ES中使用JSON的方式来组织查询条件，条件查询基本格式如下所示：

# 条件查询数据
GET /索引名称/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "条件类型": [
        {条件1},
        {条件2}
      ]
    }
  }
}

条件查询中的【must】和mysql数据库中的【and】是相同作用，【must】接收一个数组，数组中的所有条件都成立，这个时候才会查询对应数据。

# 查询数据
GET /idx_20221124/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "nickname": "java"
          }
        },
        {
          "match": {
            "age": 25
          }
        }
      ]
    }
  }
}

执行结果：

1.6、布尔查询（should）

既然有and运算，那当然少不了or运算，ES中使用【should】表示或运算，相当于mysql数据库中的【or】连接符。

# 查询数据
GET /idx_20221124/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "match": {
            "nickname": "java"
          }
        },
        {
          "match": {
            "age": 31
          }
        }
      ]
    }
  }
}

执行结果：

1.7、布尔查询（must_not）

must_not是非运算，相当于mysql数据库中的【!】非运算，即：【not】。

# 查询数据
# 查询年龄不是25的所有doc文档
GET /idx_20221124/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": [
        {
          "match": {
            "age": 25
          }
        }
      ]
    }
  }
}

执行结果：

二、filter过滤查询

2.1、range范围查询

filter是用于过滤查询的关键字，在filter里面可以使用多种查询条件，例如：range、term、terms、exists、ids几种常见的查询，这里先介绍range范围查询，范围查询首先需要指定范围，下面是几个常见的范围关键字。

range范围关键字：

• gt：大于。
• lt：小于。
• gte：大于等于。
• lte：小于等于。
• eq：等于。
• ne：不等于。

range范围查询的语句格式：

# 查询数据
GET /索引名称/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "range": {
            "指定字段": {
              "条件": 范围值,
              "条件": 范围值
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

具体案例代码：

# 查询数据
GET /idx_20221124/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "range": {
            "age": {
              "gt": 20,
              "lt": 30
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

执行结果：

2.2、exists是否存在

exists关键字，是表示指定的字段的值是否存在，类似于mysql数据库中的【is null】，但是ES中exists用在filter里面时候，表示过滤掉不存在指定字段的doc文档。

# 查询数据
# 过滤nickname不存在的doc文档数据
GET /idx_20221124/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "exists": {
            "field": "nickname"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

运行上面语句之后，会返回所有doc文档中，nickname字段不存在的doc文档结果。

注意：exists会返回指定字段存在的doc文档，只有当字段等于null，即：不存在时候才会匹配成功，如果字段等于空字符串不会匹配成功。

2.3、ids过滤查询

ids查询，这就相当于mysql数据库中的【in】条件查询，多个条件值查询，但是这里的只能够对doc文档的id进行多个值查询。

# 查询数据
# 查询doc文档id等于：2022001、2022005的数据
GET /idx_20221124/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "ids": {
            "values": [
              "2022001", "2022005"
            ]
          }
        }
      ]
    }
  }
}

执行结果：

2.4、term关键词查询

term表示关键字查询，即：判断doc文档里面是否包含给定的term关键字，如果包含，则满足条件，否则不满足。

# 查询数据
GET /索引名称/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "term": {
            "字段名称": "字段值"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

# 测试案例
GET /idx_20221124/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "term": {
            "username": "java"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

执行结果：

2.5、terms多关键词查询

term每次只能够匹配一个关键字，而terms则允许多个关键字匹配。

# 查询数据
GET /idx_20221124/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "terms": {
            "字段名称": [
              "字段值1",
              "字段值2",
              "字段值n"
            ]
          }
        }
      ]
    }
  }
}

# 测试案例
GET /idx_20221124/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "terms": {
            "username": [
              "java",
              "python"
            ]
          }
        }
      ]
    }
  }
}

执行结果：

到此，ES中的一些基本查询操作就介绍完啦。

综上，这篇文章结束了，主要介绍ElasticSearch数据库之查询操作（match、must、must_not、should、_source、filter、range、exists、ids、term、terms）。