上面这种 查询条件 写成 请求体 的方式,就称为Query DSL。 三、Query DSL 1.基本语法格式 ElasticSearch提供了一个可以执行查询的Json风的DSL(domain-specific language 领域特定语言),这被称为 Query DSL。 该查询语言非常全面,并且刚开始的时候感觉有点复杂,真正学好它的方法是从一些基础的示例开始的。 【例子1...
GET test1/_doc/_search { "query": { "match_all": {} } } match_all的值为空,表示没有查询条件,那就是查询全部。就像select * from table_name一样。 查询结果如下: { "took" : 0, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 5, "successful" : 5, "skipped" : 0, "failed...
QUERY_NAME:{ ARGUMENT:VALUE, ARGUMENT:VALUE,... } } 针对某字段的语法: { QUERY_NAME:{ FIELD_NAME:{ ARGUMENT:VALUE, ARGUMENT:VALUE,... } } } 3、match_all - 匹配所有 match_all是匹配所有的数据,DSL如下: # 匹配所有数据 GET /items/_search { "query": {"match_all": {}} , "sort":...
匹配搜索(match query) 全文查询的标准查询,查询条件比较宽松: 需要指定字段名 输入文本会进行分词,比如hello world,会拆分成 hello 和 world,然后进行匹配,如果字段内容中包含hello或者world,name就会被查询出来。也就是说match是一个部分匹配的模糊查询。 match queries 接收 text/numerics/dates,对它们进行分词分析,...
Match All Query 据官网的描述,它说的是这个是最简单的查询了,这个查询会匹配所有的文档,且将所有返回的文档的匹配得分设置为1.0,当然也可以通过设置boost,修改这个返回的得分。 Match None Query 与Match All Query 相反,这个将不会匹配任何的文档。
"query": { "match_all": {} } } 在上述示例中,我们可以看到查询对象中存在一个"match_all"字段,其值是一个空对象。这表示我们希望匹配所有文档。 需要注意,由于match_all查询可能返回大量的数据,所以一般在使用时都会与分页(pagination)功能结合起来,这样可以控制返回结果的数量,避免一次性加载过多数据导致的性...
1.Query DSL概述 Domain Specific Language 领域专用语言Elasticsearchprovides a ful1 Query DSL based onJSONto define queries Elasticsearch提供了基于JSON的DSL来定义查询。 DSL由叶子查询子句和复合查询子句两种子句组成。 2.无查询条件 无查询条件是查询所有,默认是查询所有的,或者使用match_all表示所有 ...
Query DSL 请求体查询 …… 查询表达式 …… 查询与过滤 如何选择查询和过滤? 使用查询来进行全文搜索或是其它任何需要影响相关性得分的搜索。除此之外的情况都使用过滤 最重要的查询 1、match_all查询 匹配所有文档,默认查询。通常和filter结合使用 2、match查询...
query为查询关键字,类似的还有aggs为聚合关键字 match_all匹配所有的文档,也可以写match_none不匹配任何文档 返回结果: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 {"took":6729,"timed_out":false,"num_reduce_phases":6,"_shards":{"total":2611,"successful":2611,"skipped":0,"failed...
上面我们用到来的match_all是匹配所有的数据,而我们现在要讲的match是条件匹配 如果对应的字段是基本类型(非字符串类型),则是精确匹配。 match返回的是 account_number:20的记录 如果对应的字段是字符串类型,则是全文检索 match返回的就是address中包含mill字符串的记录 ...