上一篇提到的轻量搜索非常简单便捷，但是通过请求体查询可以更充分的利用查询的强大功能。因为_search api中大部分参数是通过HTTP请求体而非查询字符串来传递的。
一 空查询
对于空查询来说，最简单的方式就是传入一个空的请求体，获取所有文档（默认返回前10个完整文档内容）
GET 127.0.0.1:/_search
{}
你也可以使用from 和 size参数
GET 127.0.0.1:/_search
{
"from":,
"size":
}
这样的方式来查询第11条到15条的文档
- 大家可能会好奇，这明明是一个GET请求方式，为何可以有请求体。事实上这个RFC文档 RFC 7231— 一个专门负责处理 HTTP 语义和内容的文档 — 并没有规定一个带有请求体的
GET请求应该如何处理。结果是，一些 HTTP 服务器允许这样子，而有一些 — 特别是一些用于缓存和代理的服务器则不允许。
为了避免这样的情况，ES也支持通过POST请求来进行查询
POST 127.0.0.1:/_search
{
"from":,
"size":
}
二 查询结构
查询表达式(Query DSL)是一种非常灵活又富有表现力的 查询语言。 Elasticsearch 使用它可以以简单的 JSON 接口来展现 Lucene 功能的绝大部分。在你的应用中，你应该用它来编写你的查询语句。它可以使你的查询语句更灵活、更精确、易读和易调试。
要使用查询表达式只需要将查询语句传递给query参数
- 典型的查询语句结构
{
QUERY_NAME: {
ARGUMENT: VALUE,
ARGUMENT: VALUE,...
}
}
例如
{
"query": {
"match": {
"like": "sport"
}
}
}
查询like字段包含sport的文档
- 合并查询语句
查询语句就行一个组合块，这些组合块可以合并组成更加复杂的查询逻辑
合并查询语句里分为两种类型
1、叶子语句
即类似上述的match语句，可以被用来查询一个或多个字段的文档
2、复合语句
用于合并其他查询语句，可以通过一个bool语句组合其他语句，例如must匹配、must_not匹配，should匹配，或者filters过滤器
示例
{
"bool": {
"must": { "match": { "email": "business opportunity" }},
"should": [
{ "match": { "starred": true }},
{ "bool": {
"must": { "match": { "folder": "inbox" }},
"must_not": { "match": { "spam": true }}
}}
],
"minimum_should_match":
}
}
找出信件正文包含 business opportunity 的星标邮件，或者在收件箱正文包含business opportunity 的非垃圾邮件
三 查询与过滤
查询组件的使用可以分为两种情况，查询情况和过滤情况，这两种情况是有区别的
- 对于过滤情况来说，ES只是简单的过滤查询，对于文档是不会进行评分的，即文档要么匹配，要么就是不匹配，并没有介于其中的中间状态。
这种方式比较适用于确定的判断，例如created介于2017和2018之间，status等于有效等等
- 对于查询情况来说，查询就有了评分，不但需要判断文档是否匹配，还需要判断这个文档匹配的多好。
这种情况比较适用于全文搜索，因为全文搜索几乎没有完全正确的答案
一般情况下，由于查询情况需要评分，所以它的效率是没有过滤情况来的好的。通常使用 查询（query）语句来进行全文 搜索或者其它任何需要影响相关性得分的搜索。除此以外的情况都使用过滤（filters)。
- 实际上从ES2.0开始，过滤情况已经基本被排除了，因为查询拥有了不评分的能力。
四 查询方法
- match_all
match_all查询简单的匹配所有文档，在没有指定查询方式时，它是默认的查询，它经常与 filter 结合使用。由于所有文档被认为具有相同的相关性，所以文档的_score都为1
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
- match
无论你在任何字段上进行的是全文搜索还是精确查询，match 查询是你可用的标准查询。如果是在全文字段上match,那么就会使用正确的分析器取分析查询字符串，如果是在精确值例如整型，时间等，那么就会精确匹配它。这部分内容会在后面的映射分析部分讲到。
{
"query": {
"match": {
"like": "sport"
}
}
}
- multi_match
multi_match查询可以在多个字段上执行相同的match, query属性里是查询的条件，fields属性对应的是多个字段。
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "sport",
"fields":["like","career"]
}
}
}
- range查询
range查询可以找出落在指定区间内的数字或者时间，被允许的操作符有
gt:大于
gte:大于等于
lt:小于
lte:小于等于
{
"query": {
"range": {
"age": {
"gte": ,
"lt":
}
}
}
}
- term查询
term查询用于精确值匹配，这些精确值可能是数字、时间、布尔或者那些未被分析的字符串
{ "term": { "age": }}
- terms查询
和term一样，但terms允许指定多值进行匹配，若包含任一值，文档则匹配。匹配的多值通过[ ] 来列出
{ "terms": { "tag": [ "search", "full_text", "nosql" ] }}
- exists查询
查询指定字段有值，NOT NULL。field:指定字段
{
"exists": {
"field": "title"
}
}
- missing查询
和exists相反，查询指定字段无值 NULL.
五 组合多查询
可以通过bool查询来合并组合多查询，bool查询接受一下参数
- must
文档必须匹配这些条件才能被包含
- must_not
文档必须不匹配这些条件才能被包含
- should
如果满足这些语句中的任意语句，将会增加_score，否则无任何影响，它主要用于修正每个文档的相关性得分
- filter
必须匹配，但它以不评分、过滤模式来进行。这些语句对评分没有贡献，只是根据过滤标准来排除或包含文档。所有查询包括bool查询本身都可以放置在filter语句中，使其本身不做评分。
- 如果没有must语句，那么至少需要能够匹配其中的一条
should语句。但，如果存在至少一条must语句，则对should语句的匹配没有要求。
六 验证查询
可以使用_validate/query来验证查询是否合法
GET /test/test/_validate/query
{
"query": {
"like" : {
"match" : "sport"
}
}
}
响应
{
"valid" : false,
"_shards" : {
"total" : ,
"successful" : ,
"failed" :
}
}
这告诉我们这是非法的查询，这时我们可以使用explain来查询原因
GET /gb/tweet/_validate/query?explain
{
"query": {
"tweet" : {
"match" : "really powerful"
}
}
}
响应
{
"valid" : false,
"_shards" : { ... },
"explanations" : [ {
"index" : "gb",
"valid" : false,
"error" : "org.elasticsearch.index.query.QueryParsingException:
[gb] No query registered for [tweet]"
} ]
}
这告诉我们query中没有注册的tweet,应该把match和tweet调换位置