Elasticsearch查询DSL构建条件

本文目录导读：

1. 基本查询结构
2. 叶子查询（Leaf Queries）
3. 复合查询（Compound Queries）
4. 聚合查询（Aggregations）
5. 高级查询技巧
6. 实际应用示例

我来详细介绍Elasticsearch查询DSL的各种条件构建方法。

基本查询结构

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [],
      "must_not": [],
      "should": [],
      "filter": []
    }
  },
  "from": 0,
  "size": 10,
  "sort": [],
  "_source": [],
  "aggs": {}
}

叶子查询（Leaf Queries）

精确值查询

// term查询
{
  "query": {
    "term": {
      "status": "active"
    }
  }
}
// terms查询（多个精确值）
{
  "query": {
    "terms": {
      "status": ["active", "pending"]
    }
  }
}

全文搜索

// match查询
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "elasticsearch guide"
    }
  }
}
// match_phrase（短语匹配）
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "content": "大数据分析"
    }
  }
}
// multi_match（多字段搜索）
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "elasticsearch",
      "fields": ["title^3", "content", "tags"],
      "type": "best_fields"
    }
  }
}

范围查询

{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "gte": 100,
        "lte": 500,
        "boost": 2.0
      }
    }
  }
}
// 日期范围
{
  "query": {
    "range": {
      "created_at": {
        "gte": "2024-01-01",
        "lte": "2024-12-31",
        "format": "yyyy-MM-dd"
      }
    }
  }
}

存在/缺失查询

// exists查询
{
  "query": {
    "exists": {
      "field": "email"
    }
  }
}
// missing查询（ES 7.x后使用must_not）
{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": {
        "exists": {
          "field": "email"
        }
      }
    }
  }
}

复合查询（Compound Queries）

Bool查询（最重要）

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "title": "搜索" } },
        { "term": { "status": "published" } }
      ],
      "must_not": [
        { "term": { "is_deleted": true } }
      ],
      "should": [
        { "match": { "tags": "技术" } },
        { "match": { "tags": "教程" } }
      ],
      "filter": [
        { "range": { "price": { "gte": 100 } } },
        { "term": { "category": "books" } }
      ],
      "minimum_should_match": 1
    }
  }
}

嵌套查询（Nested）

{
  "query": {
    "nested": {
      "path": "comments",
      "query": {
        "bool": {
          "must": [
            { "match": { "comments.author": "John" } },
            { "range": { "comments.score": { "gte": 5 } } }
          ]
        }
      },
      "inner_hits": {}
    }
  }
}

父子查询

{
  "query": {
    "has_child": {
      "type": "comment",
      "query": {
        "term": {
          "author": "John"
        }
      }
    }
  }
}
// has_parent
{
  "query": {
    "has_parent": {
      "parent_type": "article",
      "query": {
        "match": {
          "title": "elasticsearch"
        }
      }
    }
  }
}

聚合查询（Aggregations）

{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "category_stats": {
      "terms": {
        "field": "category",
        "size": 10
      },
      "aggs": {
        "avg_price": {
          "avg": {
            "field": "price"
          }
        },
        "price_range": {
          "range": {
            "field": "price",
            "ranges": [
              { "from": 0, "to": 100 },
              { "from": 100, "to": 500 },
              { "from": 500 }
            ]
          }
        },
        "date_histogram": {
          "date_histogram": {
            "field": "created_at",
            "interval": "month"
          }
        }
      }
    }
  }
}

高级查询技巧

Function Score查询

{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match": { "title": "elasticsearch" }
      },
      "functions": [
        {
          "filter": { "term": { "is_featured": true } },
          "weight": 2
        },
        {
          "gauss": {
            "created_at": {
              "origin": "2024-01-01",
              "scale": "30d",
              "decay": 0.5
            }
          }
        }
      ],
      "score_mode": "multiply",
      "boost_mode": "multiply"
    }
  }
}

Boosting查询

{
  "query": {
    "boosting": {
      "positive": {
        "match": { "content": "apple" }
      },
      "negative": {
        "match": { "content": "pie" }
      },
      "negative_boost": 0.5
    }
  }
}

模糊匹配

{
  "query": {
    "fuzzy": {
      "name": {
        "value": "elasticsearh",
        "fuzziness": 2,
        "prefix_length": 1
      }
    }
  }
}

实际应用示例

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "bool": {
            "should": [
              { "match": { "title": "搜索关键词" } },
              { "match": { "content": "搜索关键词" } }
            ],
            "minimum_should_match": 1
          }
        }
      ],
      "filter": [
        { "term": { "status": "published" } },
        { "range": { "publish_date": { "gte": "2024-01-01" } } },
        { "terms": { "category": ["技术", "教程"] } }
      ]
    }
  },
  "sort": [
    { "publish_date": { "order": "desc" } },
    "_score"
  ],
  "_source": ["title", "content", "publish_date", "category"],
  "from": 0,
  "size": 20
}

这些查询DSL构建方法涵盖了大多数Elasticsearch使用场景,根据具体需求组合使用不同的查询类型，可以实现复杂的搜索逻辑。