Reference
6.4 最新版英文：https://www.elastic.co/guide/…
中文：https://www.elastic.co/guide/…
5.4 中文：http://cwiki.apachecn.org/pag…
Defination
DSL（Domain Specific Language）:Elasticsearch 定义的查询语言
ES 字段类型：https://blog.csdn.net/chengyu…
API
Stats API：获取索引统计信息（http://cwiki.apachecn.org/pag…）
GET es-index_*/_stats
{
“_shards”: {
“total”: 622,
“successful”: 622,
“failed”: 0
},
// 返回的统计信息是索引级的聚合结果，具有 primaries 和 total 的聚合结果。其中 primaries 只是主分片的值，total 是主分片和副本分片的累积值。
“_all”: {
“primaries”: {
“docs”: {// 文档和已删除文档（尚未合并的文档）的数量。注意，此值受刷新索引的影响。
“count”: 2932357017,
“deleted”: 86610
},
“store”: {// 索引的大小。
“size_in_bytes”: 2573317479532,
},
“indexing”: {}, // 索引统计信息，可以用逗号分隔的 type 列表组合，以提供文档级统计信息。
“get”: {}, // get api 调用统计
“search”: {}, // search api 调用统计
},
“total”: {
}
}
}
Search API（两种形式）
using a simple query string as a parameter
GET es-index_*/_search?q=eventid:OMGH5PageView
using a request body
GET es-index_*/_search
{
“query”: {
“term”: {
“eventid”: {
“value”: “OMGH5PageView”
}
}
}
}
Query DSL
Leaf Query Clause: 叶查询子句 Compound Query Clause: 复合查询子句
DSL 查询上下文
query context 在查询上下文中，回答的问题是：How well does this document match this query clause? 除了判断一条数据记录 (document) 是否匹配查询条件以外，还要计算其相对于其他记录的匹配程度，通过_score 进行记录。
filter context** 在查询上下文中，回答的问题是：Does this document match this query clause? 仅判断 document 是否匹配，不计算_score 一般用来过滤结构化数据, e.g. timestamp 是否在 2017-2018 范围内，status 是否是 published 频繁使用的过滤器会被 Elasticsearch 自动缓存，可提高性能
** 查询时，可先使用 filter 过滤操作过滤数据，然后使用 query 查询匹配数据
查询结果字段过滤
fields：字段过滤 script_fields：可对原始数据进行计算
“fields”: [“eh”], // 仅返回 eh 字段
“script_fields”: {
“test”: {
“script”: “doc[‘eh’].value*2”
}
} // 返回 eh 字段值 * 2 的数据并命名为 test 字段
查询过滤：query
bool 组合过滤器
{
“bool” : {
“must” : {}, // 所有的语句都必须匹配，相当于 SQL 中的 and
“must_not” : {}, // 所有的语句都不能匹配，相当于 SQL 中的 not
“should” : {}, // 至少有一个语句要匹配，相当于 SQL 中的 OR
“filter” : {}, //
}
}
filtered 过滤器
{
“filtered”: {
“query”: {},
“filter”: {} // 在 filter 中进行数据过滤，然后再去 query 中进行匹配
}
}
match 和 term
match（模糊匹配）：先检查字段类型是否是 analyzed，如果是，则先分词，再去去匹配 token；如果不是，则直接去匹配 token。term（精确匹配）：直接去匹配 token。
terms: 多项查询
{terms : { user: [‘tony’, ‘kitty’] } }
range 范围过滤
对于 date 类型字段的范围选择可以使用 Date Math
{
“range” : {
“born” : {
“gte”: “01/01/2012”,
“lte”: “2013”,
“format”: “dd/MM/yyyy||yyyy”
}
}
}
{
“range” : {
“timestamp” : {
“gte”: “now-6d/d”, // Date Math
“lte”: “now/d”, // Date Math
“time_zone”: “+08:00” // 时区
}
}
}
exists 该条记录是否存在某个字段
{
“exists” : {“field” : “user”}
}
wildcard: 通配符查询（对分词进行匹配查询）
Note that this query can be slow, as it needs to iterate over many terms. In order to prevent extremely slow wildcard queries, a wildcard term should not start with one of the wildcards * or ?wildcard 查询性能较差，尽量避免使用 * 或？开头来进行 wildcard 匹配
prefix: 前缀查询 regexp：正则表达式查询
Tips
value 带 - 的特殊处理
value 带了 -，则默认会被切词，导致搜索结果不准确。解决办法之一就是在字段那里加个.raw
term: {status:’pre-active’} => term: {status.raw: ‘pre-active’}
sort
GET es-index_*/_search
{
“fields” : [“eventid”, “logtime”],
“query”: {
“term”: {
“eventid”: {
“value”: “OMGH5PageView”
}
}
},
“sort”: [
{
“logtime”: {
“order”: “asc”
}
}
]
}
聚合 aggregation
date_histogram
（和 histogram 一样）默认只会返回文档数目非零的 buckets。即使 buckets 中没有文档我们也想返回。可以通过设置两个额外参数来实现这种效果：
“min_doc_count” : 0, // 这个参数强制返回空 buckets。
“extended_bounds” : {// 强制返回整年
“min” : “2014-01-01”,
“max” : “2014-12-31”
}
查询返回结果参数
took: 查询返回的时间（单位：毫秒）time_out: 查询是否超时_shards: 描述查询分片的信息，包括：查询了多少分片，成功的分片数量，失败的分片数量等 hits：搜索的结果 total: 满足查询条件的文档数 max_score: hits: 满足条件的文档_score: 文档的匹配程度