Python-ElasticSearch搜索查詢的講解
Elasticsearch 是一個開源的搜索引擎,建立在一個全文搜索引擎庫 Apache Lucene™ 基礎之上。 Lucene 可能是目前存在的,不論開源還是私有的,擁有最先進,高性能和全功能搜索引擎功能的庫。但是 Lucene 僅僅只是一個庫。為了利用它,你需要編寫 Java 程序,并在你的 java 程序里面直接集成 Lucene 包。 更壞的情況是,你需要對信息檢索有一定程度的理解才能明白 Lucene 是怎么工作的。Lucene 是 很 復雜的。
在上一篇文章中介紹了ElasticSearch的簡單使用,接下來記錄一下ElasticSearch的查詢:
查詢所有數(shù)據(jù)
# 搜索所有數(shù)據(jù) es.search(index="my_index",doc_type="test_type") # 或者 body = { "query":{ "match_all":{} } } es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
term與terms
# term body = { "query":{ "term":{ "name":"python" } } } # 查詢name="python"的所有數(shù)據(jù) es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body) # terms body = { "query":{ "terms":{ "name":[ "python","android" ] } } } # 搜索出name="python"或name="android"的所有數(shù)據(jù) es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
match與multi_match
# match:匹配name包含python關鍵字的數(shù)據(jù) body = { "query":{ "match":{ "name":"python" } } } # 查詢name包含python關鍵字的數(shù)據(jù) es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body) # multi_match:在name和addr里匹配包含深圳關鍵字的數(shù)據(jù) body = { "query":{ "multi_match":{ "query":"深圳", "fields":["name","addr"] } } } # 查詢name和addr包含"深圳"關鍵字的數(shù)據(jù) es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
ids
body = { "query":{ "ids":{ "type":"test_type", "values":[ "1","2" ] } } } # 搜索出id為1或2d的所有數(shù)據(jù) es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
復合查詢bool
bool有3類查詢關系,must(都滿足),should(其中一個滿足),must_not(都不滿足)
body = { "query":{ "bool":{ "must":[ { "term":{ "name":"python" } }, { "term":{ "age":18 } } ] } } } # 獲取name="python"并且age=18的所有數(shù)據(jù) es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
切片式查詢
body = { "query":{ "match_all":{} } "from":2 # 從第二條數(shù)據(jù)開始 "size":4 # 獲取4條數(shù)據(jù) } # 從第2條數(shù)據(jù)開始,獲取4條數(shù)據(jù) es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
范圍查詢
body = { "query":{ "range":{ "age":{ "gte":18, # >=18 "lte":30 # <=30 } } } } # 查詢18<=age<=30的所有數(shù)據(jù) es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
前綴查詢
body = { "query":{ "prefix":{ "name":"p" } } } # 查詢前綴為"趙"的所有數(shù)據(jù) es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
通配符查詢
body = { "query":{ "wildcard":{ "name":"*id" } } } # 查詢name以id為后綴的所有數(shù)據(jù) es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
排序
body = { "query":{ "match_all":{} } "sort":{ "age":{ # 根據(jù)age字段升序排序 "order":"asc" # asc升序,desc降序 } } }
filter_path
響應過濾
# 只需要獲取_id數(shù)據(jù),多個條件用逗號隔開 es.search(index="my_index",doc_type="test_type",filter_path=["hits.hits._id"]) # 獲取所有數(shù)據(jù) es.search(index="my_index",doc_type="test_type",filter_path=["hits.hits._*"])
count
執(zhí)行查詢并獲取該查詢的匹配數(shù)
# 獲取數(shù)據(jù)量 es.count(index="my_index",doc_type="test_type")
度量類聚合
- 獲取最小值
body = { "query":{ "match_all":{} }, "aggs":{ # 聚合查詢 "min_age":{ # 最小值的key "min":{ # 最小 "field":"age" # 查詢"age"的最小值 } } } } # 搜索所有數(shù)據(jù),并獲取age最小的值 es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
- 獲取最大值
body = { "query":{ "match_all":{} }, "aggs":{ # 聚合查詢 "max_age":{ # 最大值的key "max":{ # 最大 "field":"age" # 查詢"age"的最大值 } } } } # 搜索所有數(shù)據(jù),并獲取age最大的值 es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
- 獲取和
body = { "query":{ "match_all":{} }, "aggs":{ # 聚合查詢 "sum_age":{ # 和的key "sum":{ # 和 "field":"age" # 獲取所有age的和 } } } } # 搜索所有數(shù)據(jù),并獲取所有age的和 es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
- 獲取平均值
body = { "query":{ "match_all":{} }, "aggs":{ # 聚合查詢 "avg_age":{ # 平均值的key "sum":{ # 平均值 "field":"age" # 獲取所有age的平均值 } } } } # 搜索所有數(shù)據(jù),獲取所有age的平均值 es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=body)
更多的搜索用法:
https://elasticsearch-py.readthedocs.io/en/master/api.html
總結(jié)
以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了,希望本文的內(nèi)容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,謝謝大家對腳本之家的支持。如果你想了解更多相關內(nèi)容請查看下面相關鏈接
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