文檔操作
最后有幾句很重要的話!hhhhhh
1、插入
PUT test02/user/3
{
"name":"李四",
"age":"22",
"dec":"合法公民",
"tags":["交友","旅游","愛吃雞"]
}
2、查詢
1、簡單查詢
2、簡單條件查詢
GET test02/user/_search?q=name:學狂神
3、 花樣查詢
1、匹配查詢：
GET test02/user/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "學狂神"
}
}
}
2、結果過濾
GET test02/user/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "學狂神"
}
},
"_source": ["name"]
}
3、排序
GET test02/user/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "學狂神"
}
},
"sort": [
{
"age": {
"order": "desc"
}
}
]
}
4、分頁查詢
GET test02/user/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "學狂神"
}
},
"from": 0,//從哪開始
"size": 2//顯示幾條
}
5、bool查詢
must:必須都滿足，相當於and
GET test02/user/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"name": "狂神"
}
},
{
"match": {
"age":"21"
}
}
]
}
}
}
should:只需滿足其一，相當於or
GET test02/user/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"match": {
"name": "狂神"
}
},
{
"match": {
"age":"21"
}
}
]
}
}
}
must_not:必須不滿足，相當於not
GET test02/user/_search
{
"query": {
"bool": {
"must_not": [
{
"match": {
"name": "狂神"
}
},
{
"match": {
"age":"21"
}
}
]
}
}
}
6、結果過濾
GET test02/user/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"name": "狂神"
}
}
],
"filter": {
"range": {
"age": {
"gte": 10,
"lte": 22
}
}
}
}
}
}
7、mach查詢
1、有一個匹配都能查出來
GET test02/user/_search
{
"query": {
"match": {
"dec": "合法"//有一個字匹配都會被查到
}
}
}
查出來后他的得分不一樣：
1.匹配的詞越多越高，
2.當匹配的詞相同時，該詞在整個字段值中所站比例越高得分越高
2、那么問題來了，有時候想要對text類型進行相對精確查詢，怎么辦呢？哈哈！方法肯定有：設置and關系
GET test02/_search
{
"query": {
"match": {
"name": {
"query": "傷感王五",
"operator": "and"
}
}
}
}
也就是說必須同時滿足所有分詞，
3、那么問題又來了！在 or 與 and 間二選一有點過於非黑即白。 如果用戶給定的條件分詞后有 5 個查詢詞項，想查找只包含其中 4 個詞的文檔，該如何處理？將 operator 操作符參數設置成 and 只會將此文檔排除。
有時候這正是我們期望的，但在全文搜索的大多數應用場景下，我們既想包含那些可能相關的文檔，同時又排除那些不太相關的。換句話說，我們想要處於中間某種結果。
match 查詢支持 minimum_should_match 最小匹配參數， 這讓我們可以指定必須匹配的詞項數用來表示一個文檔是否相關。我們可以將其設置為某個具體數字，更常用的做法是將其設置為一個百分數，因為我們無法控制用戶搜索時輸入的單詞數量：
GET test02/_search
{
"query": {
"match": {
"name": {
"query": "傷感DJ舞曲",
"minimum_should_match": "70%"//匹配度
}
}
}
}
匹配算法：這里傷感DJ舞曲可划分為3個詞，3*70% 約等於2。所以只要包含2個詞條就算滿足條件了。
8、精確查詢（詞條（term）查詢）
term查詢是直接通過到倒排索引指定的詞條進行精確查詢
term 查詢被用於精確值 匹配，這些精確值可能是數字、時間、布爾或者那些未分詞（keyword）的字符串
PUT test01/_doc/3
{
"name":"華為電視",
"dec":"沒電還能看"
}
GET test01/_search
{
"query": {
"term": {
"dec": {
"value": "沒電還能看"
}
}
}
}
terms:terms 查詢和 term 查詢一樣，但它允許你指定多值進行匹配。如果這個字段包含了指定值中的任何一個值，那么這個文檔滿足條件：
關於字段類型：
核心數據類型
（1）字符串
text ⽤於全⽂索引，搜索時會自動使用分詞器進⾏分詞再匹配
keyword 不分詞，搜索時需要匹配完整的值
（2）數值型
整型： byte，short，integer，long
浮點型： float, half_float, scaled_float，double
（3）日期類型
date
注意 只有text字段會被分詞器解析
9、模糊查詢
fuzzy 查詢是 term 查詢的模糊等價。它允許用戶搜索詞條與實際詞條的拼寫出現偏差，但是偏差的編輯距離不得超過2：
GET test01/_search
{
"query": {
"fuzzy": {
"dec": {
"value": "MAXDjSO",
"fuzziness": 1
}
}
}
}
10、高亮查詢(可自定義高亮效果)
GET test02/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "傷感"
}
},
"highlight":{
"pre_tags": "<p style='color:red'>",//前綴
"post_tags":"</p>", //后綴
"fields": {
"name": {}
}
}
}
注意:有一個小細節，查詢出來的東西，只有傷感這兩個字會高亮 想想你在百度搜索，是不是也一樣
3、更新
POST test02/user/2/_update
{
"doc":{
"name":"張三121"
}
}
4、刪除
DELETE test02/user/1
最后總結一句話很重要的話：必須得自己練，必須得自己練、必須得自己練！只有自己練、自己實驗 才會真的明白
如果你是看視頻教學，你不自己敲代碼可能會明白，但也一定記不住