准備好數據
為了說明問題的方便，我們首先在 Kibana 中使用如下的 bulk 指令來創建我們的 twitter 索引。
POST _bulk
{ "index" : { "_index" : "twitter", "_id": 1} }
{"user":"張三","message":"今兒天氣不錯啊，出去轉轉去","uid":2,"age":20,"city":"北京","province":"北京","country":"中國","address":"中國北京市海淀區","location":{"lat":"39.970718","lon":"116.325747"}, "DOB":"1980-12-01"}
{ "index" : { "_index" : "twitter", "_id": 2 }}
{"user":"老劉","message":"出發，下一站雲南！","uid":3,"age":30,"city":"北京","province":"北京","country":"中國","address":"中國北京市東城區台基廠三條3號","location":{"lat":"39.904313","lon":"116.412754"}, "DOB":"1981-12-01"}
{ "index" : { "_index" : "twitter", "_id": 3} }
{"user":"李四","message":"happy birthday!","uid":4,"age":30,"city":"北京","province":"北京","country":"中國","address":"中國北京市東城區","location":{"lat":"39.893801","lon":"116.408986"}, "DOB":"1982-12-01"}
{ "index" : { "_index" : "twitter", "_id": 4} }
{"user":"老賈","message":"123,gogogo","uid":5,"age":35,"city":"北京","province":"北京","country":"中國","address":"中國北京市朝陽區建國門","location":{"lat":"39.718256","lon":"116.367910"}, "DOB":"1983-12-01"}
{ "index" : { "_index" : "twitter", "_id": 5} }
{"user":"老王","message":"Happy BirthDay My Friend!","uid":6,"age":50,"city":"北京","province":"北京","country":"中國","address":"中國北京市朝陽區國貿","location":{"lat":"39.918256","lon":"116.467910"}, "DOB":"1984-12-01"}
{ "index" : { "_index" : "twitter", "_id": 6} }
{"user":"老吳","message":"好友來了都今天我生日，好友來了,什么 birthday happy 就成!","uid":7,"age":90,"city":"上海","province":"上海","country":"中國","address":"中國上海市閔行區","location":{"lat":"31.175927","lon":"121.383328"}, "DOB":"1985-12-01"}
這里總共有6條數據。
下面，我們來進行一些查詢的動作。
搜索數據
首先，我們做一個簡單的搜索，我們可以在瀏覽器中打入如下的命令：
GET twitter/_search?q=user:張三
我們通過 “q=user:張三” 查詢到我們所需要的文檔。在有的時候這是一種非常快的查詢方式。我們也可以在瀏覽器中直接打入一個這樣的 URI:
http://localhost:9200/_search?q=user:%E5%BC%A0%E4%B8%89&pretty
或者在命令行中：
下面，我們將使用 Kibana 來展示使用 URI 搜索的一些最基本的特點。
URI 查詢使用語法根據運算符（例如 OR，AND 或 NOT）解析和拆分提供的查詢字符串
我們想使用 sort 來對數據進行排序：
GET twitter/_search?q=city:"北京"&sort=DOB:desc
上面顯示了所有來自北京的用戶，並按照出生年月降序排列。
假如我們只想在 _source 里顯示年齡，DOB 及城市信息，我們可以這么做：
GET twitter/_search?q=city:"北京"&sort=DOB:desc&_source=city,age,DOB
從上面的顯示可以看出來，我們只看到有三個字段顯示出來。加入我們想分頁，每個頁只有2個文檔，那么我們可以這么做：
GET twitter/_search?q=city:"北京"&sort=DOB:desc&_source=city,age,DOB&size=2
從上面的顯示上我們可以看出來，只有兩個文檔被顯示出來盡管總共有5個文檔滿足條件。
假如這個時候，我們想對 city 為 “上海” 和 “北京” 的所有用戶都來統計一下，那么我們可以使用如下的語句：
GET twitter/_search?q=city:("北京" or "上海") &sort=DOB:desc&_source=city,age,DOB&size=2
顯然這個時候，我們得到了6條數據。上海和北京的所有用戶都被搜索出來了。
假如我們想查詢來自“北京”並且名字叫做 “張三” 的文檔，那么我們可以這么查詢：
GET twitter/_search?q=city:"北京" AND user:"張三
從上面可以看出來就只有一條數據。
假如我們想得到來除了上海以外地區的所有的用戶，那么我們可以使用如下的方法來得到：
GET twitter/_search?q=NOT city:"上海"
我們看到了5個數據。
我們也可以對某些想進行加權，以使得它們能夠排在更前面，比如：
上面的查詢是尋找年齡是20歲的，或者是來自上海的人。從搜索的結果來看，我們可以看到上海的老吳是排在前面。如果我們想對年齡為20歲的人需要有更多的關注，那么我們可以對它們的搜索結果進行加權，這樣會使得它們的分數更高。我們可以采用如下的方法來做：
GET twitter/_search?q=(age:20^5 OR city:"上海")
在上面，我們顯然對age為20的這個選項進行了加權。那么搜索后的結果為：
我們可以看到現在 age 為20歲的張三排到了搜索結果的前面。
假如我們不指定任何的 field 的話，那么這個搜索將對所有的 field 都進行：
GET twitter/_search?q=張三
當然我們也可以進行 fuzzy搜索：
上面標明有一個 edit 錯誤也可以被搜索出來。對於中文的檢索，這個依賴於分詞器。在我們的實驗中沒有使用具體的分詞器。這個和實際的使用可能會有區別。
我們也可以對一下范圍進行搜索：
GET twitter/_search?q=age:[20 TO 30]
上面搜索的結果是從20歲到30歲的所有的結果，並且都包含在里面。我們如果不想包含30歲的話，那么可以寫成這樣的格式：
我們使用 [20 TO 30}， 如果我們想搜索在30歲一下的所有文檔，那么我們可以使用如下的搜索方式：
在這里，我們使用[* TO 30}，這里不包含30。
好了今天就講到這里。這里的所有的語法也適用於在 Kibana 中的 Search Bar。如果我們熟練地掌握了這些，也可以很方便地讓我們熟練地操作 Kibana 中搜索。
原文鏈接：Elastic 中國社區官方博客