es例子|moyu

基础查询

1. 全部匹配查询

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

这个查询返回索引中的所有文档。

2. 获取 Elasticsearch 根目录信息

GET /

获取 Elasticsearch 实例的根信息，包括版本、集群名称等。

分析文本

3. 使用 `ik_smart` 分析器进行文本分析

POST /_analyze
{
  "text": "is a dd ",
  "analyzer": "ik_smart"
}

这个命令使用 ik_smart 分析器对给定的文本进行分词。

4. 使用 `ik_max_word` 分析器进行复杂文本分析

POST /_analyze
{
  "text": "熟练使用Redis 白嫖，可灵活运用其数据类型e芜湖可灵活运用其数据类白嫖奥里，并对数据类型，持久化机制等了解其一定的原理奥里给",
  "analyzer": "ik_max_word"
}

这个命令使用 ik_max_word 分析器对复杂文本进行详细的分词。

5. 使用 `ik_smart` 分析器进行中文文本分析

POST /_analyze
{
  "text": "北国风光，千里冰封，万里雪飘。望长城内外，惟余莽莽；大河上下，顿失滔滔。山舞银蛇，原驰蜡象，",
  "analyzer": "ik_smart"
}

使用 ik_smart 分析器对中文文本进行分词。

6. 使用 `ik_max_word` 分析器进行混合文本分析

POST /_analyze
{
  "text": "1111112222223333334444444就的啦是ui回复是哦胡i",
  "analyzer": "ik_max_word"
}

使用 ik_max_word 分析器对混合文本进行详细的分词。

索引操作

7. 创建或更新索引 `heima1` 的映射

PUT /heima1
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "info": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "email": {
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "name": {
        "properties": {
          "fistname": {
            "type": "keyword"
          },
          "lastname": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}

创建或更新索引 heima1 的映射，定义字段 info 使用 ik_smart 分析器，email 不创建索引，name 包含 fistname 和 lastname 子字段。

8. 修改索引 `heima` 的映射

PUT /heima/_mapping
{
  "properties": {
    "name": {
      "properties": {
        "fistname": {
          "type": "keyword"
        },
        "lastname": {
          "type": "keyword"
        }
      }
    }
  }
}

修改索引 heima 的映射，添加或更新 name 字段的子字段 fistname 和 lastname。

9. 获取索引 `heima` 的信息

GET /heima

获取索引 heima 的信息，包括映射、设置等。

10. 获取索引 `heima1` 的信息

GET /heima1

获取索引 heima1 的信息。

11. 删除索引 `heima1`

DELETE /heima1

删除索引 heima1。

文档操作

12. 在索引 `heima` 中创建或更新文档

POST /heima/_doc/1
{
  "info": "11111",
  "email": "2222",
  "name": {
    "fistname": "3",
    "lastname": "4"
  }
}

在索引 heima 中创建或更新文档，ID 为 1，包含字段 info、email 和 name。

13. 获取索引 `heima` 中的文档

GET /heima/_doc/1

获取索引 heima 中 ID 为 1 的文档。

创建索引和查询

14. 创建 `hotel` 索引并定义映射

PUT /hotel
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "keyword"
      },
      "name": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word",
        "copy_to": "all"
      },
      "address": {
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "price": {
        "type": "integer"
      },
      "score": {
        "type": "integer"
      },
      "brand": {
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all"
      },
      "city": {
        "type": "keyword"
      },
      "starName": {
        "type": "keyword"
      },
      "business": {
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all"
      },
      "pic": {
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "location": {
        "type": "geo_point"
      },
      "all": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      }
    }
  }
}

创建 hotel 索引并定义字段映射。

15. 获取索引 `hotel` 的信息

GET /hotel

获取索引 hotel 的信息。

16. 获取索引 `hotel` 中 ID 为 `61083` 的文档

GET /hotel/_doc/61083

获取索引 hotel 中 ID 为 61083 的文档。

17. 搜索索引 `hotel` 中的文档（简单查询）

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

搜索索引 hotel 中的所有文档。

18. 搜索索引 `hotel` 中价格为 689 的文档

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "price": "689"
    }
  }
}

搜索索引 hotel 中价格为 689 的文档。

19. 多字段查询

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "外滩",
      "fields": ["name", "all"]
    }
  }
}

在 name 和 all 字段中搜索包含 "外滩" 的文档。

20. 精确查询

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "price": {
        "value": "689"
      }
    }
  }
}

精确查询价格为 689 的文档。

21. 范围查询

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "gte": 100,
        "lte": 500
      }
    }
  }
}

查询价格在 100 到 500 之间的文档。

22. 地理边界框查询

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "geo_bounding_box": {
      "location": {
        "top_left": {
          "lat": 31.1,
          "lon": 121.5
        },
        "bottom_right": {
          "lat": 30.9,
          "lon": 121.7
        }
      }
    }
  }
}

查询位于指定地理边界框内的文档。

23. 地理距离查询

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "geo_distance": {
      "distance": "15km",
      "location": "31.21, 121.5"
    }
  }
}

查询距离指定点 15 公里内的文档。

24. 基于评分的搜索

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match": {
          "all": "外滩"
        }
      },
      "functions": [
        {
          "filter": {
            "term": {
              "brand": "如家"
            }
          },
          "weight": 10
        }
      ],
      "boost_mode": "sum"
    }
  }
}
``

`
对匹配 "外滩" 的文档进行评分，其中 `brand` 为 "如家" 的文档权重加 10。

### 25. 布尔查询
```bash
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "term": {
            "name": {
              "value": "如家"
            }
          }
        }
      ],
      "should": [
        {
          "term": {
            "brand": {
              "value": "VALUE"
            }
          }
        },
        {
          "term": {
            "brand": {
              "value": "VALUE"
            }
          }
        }
      ],
      "must_not": [
        {
          "match_all": {},
          "match": {
            "all": "外滩"
          },
          "multi_match": {
            "query": "外滩",
            "fields": ["all", "name"]
          },
          "geo_bounding_box": {
            "location": {
              "top_left": {
                "lat": "",
                "lon": ""
              },
              "bottom_right": {
                "lat": "",
                "lon": ""
              }
            }
          },
          "geo_distance": {
            "distance": "10km",
            "location": {
              "lat": "121.1",
              "lon": "12.1"
            }
          },
          "range": {
            "price": {
              "gte": 10,
              "lte": 20
            }
          },
          "term": {
            "brand": {
              "value": "如家"
            }
          }
        }
      ],
      "filter": [
        {
          "term": {
            "FIELD": "VALUE"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

这个布尔查询包含了多个条件，必须匹配 name 为 "如家"，可以匹配多个 brand，但排除了多个条件，同时对 FIELD 为 VALUE 的文档进行过滤。

26. 结果排序

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "all": "外滩"
    }
  },
  "sort": [
    {
      "score": {
        "order": "desc"
      }
    },
    {
      "price": {
        "order": "asc"
      }
    }
  ]
}

根据 all 字段匹配 "外滩" 的文档进行搜索，结果按评分降序、价格升序排序。

27. 地理位置排序

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "_geo_distance": {
        "location": {
          "lat": 40,
          "lon": -70
        },
        "order": "asc",
        "unit": "km"
      }
    }
  ]
}

查询所有文档，结果按离指定经纬度最近的顺序排序。

28. 分页和排序

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "_geo_distance": {
        "location": {
          "lat": 40,
          "lon": -70
        },
        "order": "asc",
        "unit": "km"
      }
    }
  ],
  "from": 0,
  "size": 5
}

查询所有文档，结果按离指定经纬度最近的顺序排序，并只返回前 5 条结果。

29. 高亮显示

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "all": "外滩"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "name": {
        "require_field_match": "false"
      }
    }
  }
}

查询包含 "外滩" 的文档，并对 name 字段进行高亮显示，即使 name 字段没有匹配查询条件。

30. 综合查询

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 0,
  "size": 5,
  "sort": [
    {
      "price": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ],
  "highlight": {
    "fields": {
      "name": {
        "require_field_match": "false"
      }
    }
  }
}

查询所有文档，结果按价格降序排序，只返回前 5 条，并对 name 字段进行高亮显示。

基础查询

1. 全部匹配查询

2. 获取 Elasticsearch 根目录信息

分析文本

3. 使用 ik_smart 分析器进行文本分析

4. 使用 ik_max_word 分析器进行复杂文本分析

5. 使用 ik_smart 分析器进行中文文本分析

6. 使用 ik_max_word 分析器进行混合文本分析

索引操作

7. 创建或更新索引 heima1 的映射

8. 修改索引 heima 的映射

9. 获取索引 heima 的信息

10. 获取索引 heima1 的信息

11. 删除索引 heima1