查询返回字段含义
新增一条索引及文档，用_search进行索引查询
返回结果：
{#查询耗时，单位毫秒。这个查询花了1ms 执行（仅ES服务端执行时间，不包含网络传输耗时）"took":1,# 查询是否超时。false没有超时；true代表部分分片查询超时，返回的结果是不完整的。"timed_out":false,# 分片统计"_shards":{# 本次查询一共需要访问1个分片"total":1,# 成功执行返回的分片数量1"successful":1,# 跳过的分片（分片预过滤，不需要查询）"skipped":0,# 查询失败的分片，0代表无分片异常"failed":0},# 命中文档结果集（最核心）"hits":{# 匹配条件的文档总数"total":{# 符合查询条件总共有1条文档"value":1,# eq：精确值，总数就是value；gte：大于等于（ES默认，超过10000条时，不会精确计数，只会告诉你至少多少条，节省性能）"relation":"eq"},# 本次结果集中，最高的相关性打分 _score。这里最高分是1"max_score":1,# 存放每一条命中文档"hits":[{# 文档所属索引名 product"_index":"product",# 文档唯一 id"_id":"1",# 查询上下文的相关性分数。filter 上下文查询这里永远是1.0，不做相关性打分。"_score":1,# 原始文档数据，就是你存入ES的 json 原始内容，默认返回。可以通过_source:false关闭返回，节省带宽。"_source":{"name":"xiaomi phone","desc":"shouji zhong de zhandouji","date":"2021-06-01","price":3999,"tags":["xingjiabi","fashao","buka"]}}]}}_source过滤
_source是返回文档源数据，支持添加过滤，减少要输出的字段，节约带宽，es底层仍然是读取所有数据，不会提升查询速度。
1、请求体里的_source
- 关闭返回 _source
# 关闭_sourceGET/product/_search{"query":{"match_all":{}},"_source":false}- 数组，指定要返回哪些字段
# 数组指定返回字段:name、priceGET/product/_search{"query":{"match_all":{}},"_source":["name","price"]}- 对象形式
includes + excludes，支持通配符*
GET/product/_search{"query":{"match_all":{}},"_source":{"includes":["name","desc","company.*"],"excludes":["desc"]}}includes：包含的字段（白名单）excludes：从白名单里再剔除字段（黑名单）
支持嵌套对象写法：user.address.city，通配符obj.*
2、URL 查询参数
用法同写在请求体中一样
_source_includes=name,price_source_excludes=desc,date
# 查询prouct索引的所有文档记录，_source中只返回包含d开头的字段,排除descGET/product/_search?_source_includes=d*&_source_excludes=desc3、Mapping 层面永久过滤
在索引 mapping 中定义_source.includes/_source.excludes，索引存储时就移除字段，无法恢复，一般不推荐业务使用
PUTproduct{"mappings":{"_source":{"includes":["name"],"excludes":["desc"]}}}GET查询
通过get index/_search可以直接查询数据
# 查询索引中全部记录GET/product/_search # 等价于GET/product/_search{"query":{"match_all":{}}}带查询条件
# 查询prduct索引中,name包含xiaomi的文档GET/product/_search?q=name:xiaomi # 等价于GET/product/_search{"query":{"match":{"name":"xiaomi"}}}带分页
# 查询prduct索引中,name包含xiaomi的文档,跳过0条，取2条GET/product/_search?q=name:xiaomi&from=0&size=2# 等价于GET/product/_search{"query":{"match":{"name":"xiaomi"}},"from":0,"size":2}带排序
# 查询prduct索引中,name包含xiaomi的文档,跳过0条，取2条,按price降序GET/product/_search?q=name:xiaomi&from=0&size=2&sort=price:desc # 等价于GET/product/_search{"query":{"match":{"name":"xiaomi"}},"from":0,"size":2,"sort":[{"price":{"order":"desc"}}]}在所有支持索引查询的字段查询
# 查询product索引中，所有排序字段带xiaomi的文档GET/product/_search?q=xiaomi # 等价于GET/product/_search{"query":{"query_string":{"query":"xiaomi"}}}日期字段查询，日期字段不会分词。
# 查询product索引中，所有排序字段带xiaomi的文档GET/product/_search?q=date:2021-06-01# 等价于GET/product/_search{"query":{"query_string":{"query":"date:2021-06-01"}}}match查询
match 查询会对查询条件分词，只要索引字段有能匹配的字段就能查到
# 查询索引product,name字段包含小米的文档GET/product/_search{"query":{"match":{"name":"xiaomi"}}}# 查询索引product,name字段，包含 xiaomi 或 nfc 或 phone 的文档GET/product/_search{"query":{"match":{"name":"xiaomi nfc phone"}}}查询条件“xiaomi nfc phone”也会被分词，只要有一个词匹配就算匹配成功。默认按评分字段‘_score’排序，匹配的越多，排序越靠前。
match_all查询
match_all匹配全部文档。它本身不支持写字段条件，它只有两个可选参数：boost、_name。
{"match_all":{"boost":1.2,// 给这个查询的分数加权，默认1.0"_name":"all"// 查询命名，用于profile/命中标记，调试用}}multi_match查询
在多个字段中全文搜索，查询条件会分词，只要有一个条件匹配就返回
# 查询索引中，name或desc字段包含xiaomi 或 nfc 或 phone 的文档GET/product/_search{"query":{"multi_match":{"query":"xiaomi nfc phone","fields":["name","desc"]}}}match_phrase 查询
match_phrase 会对检索文本分词，要求分词后的词在文档中连续、并且顺序一致，还可以控制词之间允许的间隔 slop。
# 查询索引中，name字段包含xiaomi phone短句的文档，xiaomi和phone都存在且连续、顺序一致。GET/product/_search{"query":{"match_phrase":{"name":"xiaomi phone"}}}trem-精确匹配
于match查询不同，trem查询不会对要查询的字段进行分词，要求文档中对应字段完全包含才会匹配。
# 匹配 name为“xiaomi phone” 的文档GET/product/_search{"query":{"term":{"name":"xiaomi phone"}}}# 等价于GET/product/_search{"query":{"term":{"name":{"value":"xiaomi phone"}}}}注意：text类型的name为“xiaomi phone”的数据不能被term匹配，因为存储时会被分词，不能用于精确匹配。
match_phrase和term的区别
match_phrase会对搜索条件分词，只要分词后的词条在目标文档的倒排索引中都存在、连续且顺序一致就能被检索。
term不会对查询条件分词，需要目标文档字段字段的倒排索引存在完整的文本才能被检索。
terms查询
terms相当于同时精确匹配多个查询条件，相当于in。
# 查询tags字段包含lowbee或zhong的文档GET/product/_search{"query":{"terms":{"tags":["lowbee","zhong"]}}}range查询
range用户范围查询，用于数值、日期、ip类型的查询，text/keyword 一般不用于 range。
# 查询price大于等于2999并且小于等于4999的文档GET/product/_search{"query":{"range":{"price":{"gte":2999,"lte":4999}}}}# 查询日期 大于2021-06-01且小于2021-06-03的文档GET/product/_search{"query":{"range":{"date":{"gt":"2021-06-01","lt":"2021-06-03"}}}}es中提供了对日期的计算方法：
锚点日期 +||+ 运算，锚点可以是now或者写死日期字符串Elastic
支持：+（加）、-（减）、/（向下舍入 / 取整），单位支持：y年、M月、w周、d天、h小时、m分钟、s秒
"gte":"now-1d",// 当前时间 -1天"gte":"2021-06-01||+1M"// 2021-06-01 加1个月"gte":"2021-06-01||/d"// 舍入到当天零点（向下取整天）"gte":"now||/M"// 舍入到当月第一天零点bool查询
bool是复合查询（Compound Query），本身不直接匹配文档，作用是组合多个子查询，通过 4 个子句来控制多个条件之间的逻辑关系（AND / OR / NOT）。
核心：把多个小查询（term/range/match 等）拼装在一起，并且区分查询上下文（算分）和过滤上下文（不算分）。
| 子句 | 逻辑含义 | 上下文 | 是否算_score |
|---|---|---|---|
must | 必须满足（AND） | 查询上下文 | ✅ 参与打分 |
should | 可以满足（OR） | 查询上下文 | ✅ 满足就加分 |
filter | 必须满足（AND） | 过滤上下文 | ❌ 不打分，可缓存 |
must_not | 必须不满足（NOT） | 过滤上下文 | ❌ 不打分，可缓存 |
must：条件一定要成立，并且这个条件会参与相关性打分。filter：条件一定要成立，但是不参与打分，ES 会尝试缓存，性能更好；纯筛选条件优先放 filter。must_not：条件一定不能成立，过滤上下文，不打分。should：可选条件，满足的文档分数更高。- 如果 bool 里没有 must /filter：should 至少满足 1 条才算命中；
- 如果 bool 里有 must /filter：should 只是加分项，不强制满足。
must + filter示例
name 必须匹配 xiaomi（全文检索打分），并且价格≥3000（过滤，不打分）
# name有xiaomi,价格大于3000GETproduct/_search{"query":{"bool":{"must":[{"match":{"name":"xiaomi"}}],"filter":[{"range":{"price":{"gte":3000}}}]}}}should
匹配 name 含 xiaomi或者tags 是 xingjiabi
# 名字包含xiaomi 或者tags包含xingjiabiGET/product/_search{"query":{"bool":{"should":[{"match":{"name":"xiaomi"}},{"term":{"tags":"xingjiabi"}}],"minimum_should_match":1}}}minimum_should_match：should 最少需要满足几条。当 bool 没有 must/filter 时，默认值是 1。有must/filter时默认等于0，满足只做加分。
must_not 排除
只排除数据不参与评分
# 价格不能大于5000GET/product/_search{"query":{"bool":{"must_not":[{"range":{"price":{"gte":5000}}}]}}}bool嵌套
# 从tags包含xingjiabi或价格小于等于4000的数据中筛选name包含xiaomi的文档GETproduct/_search{"query":{"bool":{"must":[{"match":{"name":"xiaomi"}}],"filter":[{"bool":{"should":[{"term":{"tags":"xingjiabi"}},{"range":{"price":{"lte":4000}}}]}}]}}}filter过滤数据，包含一个子查询：tags包含xingjiabi或者价格小于等于4000，再匹配name中包含xiaomi
