巧记Elasticsearch常用DSL语法

作者：不焦躁的巧记程序员 2023-10-29 09:11:03数据库 其他数据库 开发 本文整理了一些常用DSL语法，方便记忆，用D语法分了如下几类：操作索引、巧记操作文档、用D语法Match查询、巧记Term查询、用D语法查看分词。巧记

记知识先记轮廓，用D语法关于DSL语法的巧记轮廓，记住以下三句话即可：

• 索引、用D语法文档和查询
• Match、巧记Term和Bool
• 还有翻页和聚合

一、用D语法又爱又恨的巧记DSL

使用Elasticsearch时，我们一般是用D语法调用RestClient API的方式读取和写入集群数据。有时也会使用工具查阅和操作数据，巧记比如：使用Chrome插件Multi Elasticsearch Head或者Cerebro、Kibana。笔者建议使用Kibana的方式操作集群数据，使用Multi Elasticsearch Head或者Cerebro从整体上观察集群。

既然是操作集群数据，那就绕不开ES的DSL语法 — 一个让人又爱又恨的语法。

• 爱：Http Restful风格设计的，使用上简单，随手撸起一个工具都支持Http访问。
• 恨：语法太难记，语法格式在设计上有点反人类，真不知道设计者们是怎么想的。不过你觉得有更好的方案吗？

本文整理了一些常用DSL语法，方便记忆，分了如下几类：操作索引、操作文档、Match查询、Term查询、查看分词。如果碰到复杂查询还是建议查阅官网。

二、操作数据

在Kibana上操作ES数据的方式如下：

1.操作索引

(1) 创建索引：

PUT /goods{   "mappings": {     "properties": {       "brandName": {         "type": "keyword"      },      "categoryName": {         "type": "keyword"      },      "createTime": {         "type": "date",        "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"      },      "id": {         "type": "keyword"      },      "price": {         "type": "double"      },      "saleNum": {         "type": "integer"      },      "status": {         "type": "integer"      },      "stock": {         "type": "integer"      },      "title": {         "type": "text",        "analyzer": "ik_max_word",        "search_analyzer": "ik_smart"      }    }  },  # 根据情况选择是否要修改  "settings": {     "number_of_shards": 2,    "number_of_replicas": 2  }}

(2) 删除索引：

DELETE goods

(3) 重建索引

有些场景下需要重建索引，比如修改了Mapping，重建步骤如下：

POST _reindex                    {   "source": {     "index": "goods"  },  "dest": {     "index": "goods1"  }}DELETE goodsPOST _reindex                    {   "source": {     "index": "goods1"  },  "dest": {     "index": "goods"  }}DELETE goods1

2.操作文档

(1) 创建文档

# 这种方式，同样的id无法重新创建PUT goods/_create/1{   "id": 1,  "brandName": "Apple",  "categoryName": "手机",  "createTime": "2023-10-22 19:12:56",  "price": 8799,  "saleNum": 599,  "status": 0,  "stock": 1000,  "title": "Apple iPhone 15 Pro 512GB 远峰蓝色 支持移动联通电信5G 双卡双待手机"}# 这种方式，同样的id会覆盖原有的PUT goods/_doc/2{   "id": 2,  "brandName": "Apple",  "categoryName": "手机",  "createTime": "2023-10-22 19:12:56",  "price": 8799,  "saleNum": 599,  "status": 0,  "stock": 1000,  "title": "Apple iPhone 15 Pro 256GB 远峰蓝色 支持移动联通电信5G 双卡双待手机"}

(2) 更新文档

POST goods/_update/1{   "doc": {     "title":"Apple iPhone 13 Pro (A2639) 256GB 远峰蓝色 支持移动联通电信5G 双卡双待手机111"  }}

(3) 删除文档

DELETE goods/_doc/2

(4) 获取文档

# 获取单个文档GET goods/_doc/1# 批量获取GET books/_doc/_mget{   "ids": ["1","2"]}

2.Match查询

Match查询会对查询内容做分词，然后根据倒排索引去匹配文档。Term查询对查询内容不做分词，直接去倒排索引里去匹配文档。

(1) 查询所有

POST goods/_search{   "query": {     "match_all": {           }  }}

(2) match_phrase短语查询

POST goods/_search{   "query": {     "match_phrase": {       "title": "支持"    }  }}

(3) 匹配查询

POST goods/_search{   "query": {     "match": {       "title": "移动多余"    }  }}

(4) 模糊匹配查询

POST goods/_search{   "query": {     "wildcard": {       "title": {         "value": "*鞋"      }    }  }}

4.Term查询

Term查询对查询内容不做分词，直接去倒排索引里去匹配文档。

POST goods/_search{   "query": {     "term": {       "title": {         "value": "手机"      }    }  }}# 匹配多个termPOST goods/_search{   "query": {     "terms": {       "title": [        "双卡",        "待"      ]    }  }}

5.组合查询

复杂查询基本会用到bool关键字。

(1) bool + must

# 布尔查询，可以组合多个过滤语句来过滤文档POST goods/_search{   "query": {     "bool": {       "must": [        {           "term": {             "title": {               "value": "Wolfgang Mauerer"            }          }        },        {           "term": {             "date": {               "value": "2010-06-01"            }          }        }      ]    }  }}# 匹配多个字段GET product/_search{   "query": {     "bool": {       "must": [        {  "match_phrase": {  "name": "连衣裙" } },        {  "match_phrase": {  "en_intro": "korean" } },        {  "match_phrase": {  "intro": "御姐" } }      ]    }  }}

(2) bool + filter + range

POST books/_search{   "query": {     "bool": {       "must": [        {           "term": {             "author": {               "value": "Wolfgang Mauerer"            }          }        }      ],      "filter": [        {           "term": {             "date": {               "value": "2010-06-01"            }          }        }      ]    }  }}POST goods/_search{   "query": {     "bool": {       "must": [        {           "match": {             "title": "华为"          }        }      ],      "filter": [        {           "range": {             "price": {               "gte": 5000,              "lte": 10000            }          }        }      ]    }  }}

6.翻页查询

(1) Scroll分页

# 第一次使用 scroll APIPOST goods/_search?scroll=2m{   "query": {     "match_all": { }  },  "size": 2}# 进行翻页POST /_search/scroll                                                    {   "scroll" : "2m",     "scroll_id" : "FGluY2x1ZGVfY29udGV4dF91dWlkDXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBFkxBWkYwOGw2U1dPSF94aHZTelFkaWcAAAAAAAADHhZoU05ERFl3WFIycXM3M3JKMmRQVkJB" }

(2) from + size分页

POST goods/_search{   "query": {     "match_all": {         }  },  "from": 6,  "size": 2,  "sort": [    {       "price": {         "order": "asc"      }    }  ]}

7.聚合查询

(1) 最大、最小、平均

POST goods/_search{   "aggs": {     "avg_price": {       "avg": {         "field": "price"      }    }  }}POST goods/_search{   "aggs": {     "min_price": {       "min": {         "field": "price"      }    }  }}POST goods/_search{   "aggs": {     "max_price": {       "max": {         "field": "price"      }    }  }}

(2) 范围查询

POST goods/_search{   "query": {     "range": {       "price": {         "gte": 10,        "lte": 20      }    }  }}

(3) 高亮查询

POST goods/_search{   "query": {     "match": {       "title": "跑鞋"    }  },  "highlight": {     "fields": {       "body": {         "pre_tags": [          "<font color='red'>"        ],        "post_tags": [          "</font>"        ]      },      "title": { }    }  }}

(4) 分组查询

POST goods/_search{   "aggs": {     "brandNameName": {       "terms": {         "field": "brandName"      }    }  }}

(5) 子查询

POST goods/_search{   "aggs": {     "brandNameName": {       "terms": {         "field": "brandName"      },      "aggs": {         "avgPrice": {           "avg": {             "field": "price"          }        }      }    }  }}

8.分析分词

相对一些分析进行分析时，看看ES怎么拆分的，可以用这个查看。

POST _analyze{   "analyzer": "standard",  "text": "Linus 在90年代开发出了linux操作系统"}POST _analyze{       "analyzer": "ik_max_word",    "text": "Linus 在90年代开发出了linux操作系统"  }POST _analyze{       "analyzer": "ik_smart",    "text": "Linus 在90年代开发出了linux操作系统"  }POST _analyze{       "analyzer": "ik_smart",    "text": "中华人民共和国国歌"  }POST _analyze{       "analyzer": "ik_max_word",    "text": "中华人民共和国国歌"  }

三、总结

本文主要介绍了常见DSL的用法，主要是帮助记忆，避免一些基本的操作还要去查询文档的尴尬。记住以下3句话，即可记住DSL的轮廓了：

• 索引、文档和查询
• Match、Term和Bool
• 还有翻页和聚合

责任编辑：赵宁宁 来源： 不焦躁的程序员 DSL语法

(责任编辑：综合)