Elasticsearch Query DSL 整理總結（一）—— Query DSL 概要，MatchAllQuery，全文查詢簡述

目錄

• 引言
• 概要
• Query and filter context
• Match All Query
• 全文查詢 Full text queries
• 小結
• 參考文檔

引言

雖然之前做過 elasticsearch 的項目，但是沒有對整個項目的知識點進行過系統的整理。這次趁着對 elasticsearch 版本的升級的機會（從2.2 升級到 6.3) ，又專門花時間對涉及到的知識點重新梳理了一遍。

俗話說，好記性不如爛筆頭。為了加深對 elasticsearch 的理解，后面再做類似項目時更容易撿起來，以及對用到的同學提供方便。從本文開始，我會對 elasticsearch Query DSL 的知識點進行梳理。

在講解時我會盡量以實例代碼展示的方式進行最直觀的展現。紙上來得終覺淺，絕知此事要躬行。做技術尤其要注重多實踐，懂了並不代表你就掌握了。強烈建議有志於深入了解這部分內容的同學，對文中給出的代碼實例在 sense 中實踐一遍甚至是多遍。

注意： 本文基於 elasticsearch 6.3 版本， 如果您使用的是其他版本，一些內容可能會有所變化，具體使用時還請以官方文檔為准

Query DSL 是 elasticsearch 的核心，搜索方面的項目大部分時間都耗費在對查詢結果的調優上。因此對 Query DSL 的理解越深入，越能節省項目時間，並給用戶好的體驗。

概要

Elasticsearch 提供了一個完整的 query DSL，並且是 JSON 形式的。它和 AST 比較類似，並且包含兩種類型的語句：

• 葉子查詢語句（Leaf Query)

  用於查詢某個特定的字段，如 match , term 或 range 等

• 復合查詢語句 (Compound query clauses)

  用於合並其他的葉查詢或復合查詢語句，也就是說復合語句之間可以嵌套，用來表示一個復雜的單一查詢

​ DSL （domain-specific language），領域特定語言指的是專注於某個應用程序領域的計算機語言，又譯作領域專用語言。不同於普通的跨領域通用計算機語言(GPL)，領域特定語言只用在某些特定的領域。

​ AST（abstract syntax tree), 抽象語法樹是源代碼的抽象語法結構的樹形表現形式。樹上的每個節點都表示源代碼中的一種結構。之所以說語法是“抽象”的，是因為這里的語法並不會表示出真實語法中出現的每個細節。比如，嵌套括號被隱含在樹的結構中，並沒有以節點的形式呈現；而類似於if-condition-then這樣的條件跳轉語句，可以使用帶有兩個分支的節點來表示。

——百度百科

Query and filter context

一個查詢語句究竟具有什么樣的行為和得到什么結果，主要取決於它到底是處於查詢上下文(Query Context) 還是過濾上下文(Filter Context)。兩者有很大區別，我們來看下：

• Query context 查詢上下文

  這種語句在執行時既要計算文檔是否匹配，還要計算文檔相對於其他文檔的匹配度有多高，匹配度越高，_score 分數就越高

• Filter context 過濾上下文

  過濾上下文中的語句在執行時只關心文檔是否和查詢匹配，不會計算匹配度，也就是得分。

下面來看一個例子

GET /_search
{
  "query": { 
    "bool": { 
      "must": [
        { "match": { "title":   "Search"        }}, 
        { "match": { "content": "Elasticsearch" }}  
      ],
      "filter": [ 
        { "term":  { "status": "published" }}, 
        { "range": { "publish_date": { "gte": "2015-01-01" }}} 
      ]
    }
  }
}

對上面的例子分析下：

1. query 參數表示整個語句是處於 query context 中
2. bool 和 match 語句被用在 query context 中，也就是說它們會計算每個文檔的匹配度（_score)
3. filter 參數則表示這個子查詢處於 filter context 中
4. filter 語句中的 term 和 range 語句用在 filter context 中，它們只起到過濾的作用，並不會計算文檔的得分。

Match All Query

這個查詢最簡單，所有的 _score 都是 1.0。

GET /_search
{
    "query": {
        "match_all": {}
    }
}

它的反面就是 Match None Query， 匹配不到任何文檔（不知道用它來做什么……）

GET /_search
{
    "query": {
        "match_none": {}
    }
}

全文查詢 Full text queries

全文本查詢的使用場合主要是在出現大量文字的場合，例如 email body 或者文章中搜尋出特定的內容。

全文查詢主要分為下面幾種（此處列表中的鏈接為官方文檔鏈接，后續將各部分講解后，會替換為講解鏈接）：

• match query

  全文查詢中最主要的查詢，包括模糊查詢(fuzzy matching) 或者臨近查詢(proximity queries)。

• match_phrase query

  和 match 查詢比較類似，但是它會保留包含所有搜索詞項，且位置與搜索詞項相同的文檔。

• match_phrase_prefix query

  是一種輸入即搜索(search-as-you-type) 的查詢，它和 match_phrase 比較類似，區別就是會將查詢字符串的最后一個詞作為前綴來使用。

• multi_match query

  多字段版本的 match query

• common terms query

  只知道是一種特殊的查詢，具體干什么還不清楚，后面弄明白后會再來補充。

• query_string query

  支持復雜的 Lucene query String 語法，除非你是專家用戶，否則不推薦使用。

• simple_query_string query

  簡化版的 query_string ，語法更適合用戶操作。

小結

本文主要講解了 elasticsearch es 6.3 版本的 Query DSL 概要，Match All Query ，

全文查詢概要等內容。下篇會介紹全文查詢中的 Match 語句，敬請期待。

參考文檔

1. elasticsearch 6.3 query-dsl