查询venderId值为1234,taskId为1234,字段itemCodes和templateCodes的值至少有一个match匹配到结果,才返回对应数据集。 即must下两个terms同时满足,should下两个match至少满足一条 { "bool": { "must": [{ "terms": { "venderId": [ "1234" ] } }, { "terms": { "taskId": [ "1234" ] } }, {...
must_not: 文档必须不匹配条件所有条件,此时返回true (其实就是must取反) filter: 作用与must一直,不过must会有评分,而filter仅仅只是过滤,所以性能更高 bool: 下一层级可以包含must,should,must_not,filter,当bool的的下一层级(must,should,must_not,filter)都返回true,则当前bool返回true(返回true表示当前条件匹...
2. 对比相对 term terms 3 . 范围查询range 4. exists 判断文档中field是否存在或者为空 5. Bool 的查询 5.1 必须匹配查询条件 must 关系数据库中的and 5.2 必须包含该查询的条件 must_not 关系数据库中 <> != 5.3 可以匹配该条件查询 should 关系数据库中的or 5.4 必须匹配条件但不打分会缓存 filter ...
20的手机,相当于传统sql语句中的in,当然使用bool查询是一种方式,es给我们提供了terms查询,使用方式如下: {"terms":{"price":[20,30]}} 注意:term和terms的操作是包含而非精确相等,比如我们使用该语句{ "term" : { "tags" : "search" } }进行过滤时,他会和以下两个文档同时匹配: ...
text 类型会分词,倒排索引中存储的是单个分词。默认分区器是standard。该类型字段会通过分词器转成terms list,然后存入索引,该类型字段不用于排序、聚合等操作。 分词器: Standard Analyzer :默认分词器,按词切分,小写处理 Simple Analyzer:按照非字母切分(符号被过滤),小写处理 ...
terms 跟 term 有点类似,但 terms 允许指定多个匹配条件。 如果某个字段指定了多个值,那么文档需要一起去做匹配 { "terms": { "tag": [ "search", "full_text", "nosql" ] } } 完整的例子,所有http的状态是 302 、304 的, 由于ES中状态是数字类型的字段,所有这里我们可以直接这么写。: { "query"...
must_not(not):条件必须不成立,必须和must或filter连接起来使用。should(or):条件可以成立。filter:条件必须成立,性能比must高(不会计算得分)。 复制 # 查询品牌为华为,并且title包含手机的数据 GET goods/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "term": { "brand": { "value": "华为" } ...
"terms": { "ad": ["red","blue"] } } } 7. exists 查询和 missing 查询 用于查找那些指定字段中有值(exists) 或无值 (missing) 的文档 指定name字段有值: GET /ad/phone/_search { "query": { "bool": { "filter": { "exists": { ...
aggregation_type:聚合操作的类型,例如 terms、avg、sum 等。 aggregation_field:聚合操作的目标字段,对哪些字段进行聚合 术语二:对数据集进行分组group by,然后在组上进行指标聚合,在 ES 中称为分桶,桶聚合bucketing 基本语法格式如下 GET /<index_name>/_search ...
(9)Terms Filter 多词语查询,查找符合词语列表的数据。如果要查询的字段索引为not_analyzed类型,则terms查询非常类似于关系型数据库中的in查询。下面查找学号为1,3的学生。 代码语言:text 复制 curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d ...