如何解析elasticsearch中的DSL查詢

這期內容當中小編將會給大家帶來有關如何解析elasticsearch中的DSL查詢，文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

ES提供了基于JSON的完整查詢DSL，它由兩種子句組成
##1.查詢分類 1>基本查詢
常用查詢命令：match、term、range。
2>復合查詢
復合查詢由一個基本查詢或者多個基本查詢組成，用邏輯方式組合(bool或者dis_max)，或者更改查詢條件的行為(constant_score)。
3>ES還允許一種昂貴查詢，暫時用不到，就不在這里記錄，詳情查看官網。
##2.查詢與過濾上下文
我們使用_search API來檢索相關內容

由圖可知：took表示本次查詢所花時間，time_out表示本次查詢是否超時，hits節點中是查詢到的內容。
常用的查詢參數如下：
query，指定查詢條件
match，模糊查詢，eg:查詢"張"，會將小張、張三等查詢出來
term，精確查找，eg: age=33
bool，多條件聯合查詢
must，用于bool條件下，eg: name="zhang san" and age="33"
should，用于bool條件下，eg:name="zhang san" or age="33"
filter，過濾檢索結果
range，區間查詢，eg:price > 8000
下面造數據舉例上面常用的查詢指令
PUT /user/_doc/1 { "id":1001, "name":"張三", "age":30, "sex":"0", "add_time":"2020-09-22" }
PUT /user/_doc/2 { "id":1002, "name":"張七", "age":35, "sex":"0", "add_time":"2020-09-24" }
term表示完全匹配，也就是精確查詢，檢索前不會再對檢索詞進行分詞拆解。如上的數據中，我們來檢索"張三"

發現沒有檢索到數據，這是為什么呢？從es的官網得知，term屬于精確匹配，只能檢索單個詞，eg:我們檢索"三"，

發現就被檢索出來了。那我們的希望是精確查找"張三"，應該怎么做呢？這時候我們就用到了復合查詢，如下

bool表示復合查詢標志，must表示之內的條件必須同時滿足。
這里為什么要采用復合查詢的方式才能檢索出數據呢？這是因為name這個詞在進行存儲的時候，就做了分詞處理。我這里是采用默認分詞器進行分詞處理的，我們可以查看下默認分詞器是如何處理的，

好了，term理解清楚了，再來看match
我們還是檢索"張三"，得出的結果如下，

咦，"張七"咋個被檢索出來了？這是因為match進行檢索的時候，會先進行檢索詞拆分，拆完后，再根據單個詞去檢索，所以如上的檢索結果是：包含"張"與"三"的詞都會被檢索出來。
擴展一下，如果想查詢包含"張三"的語句，即"張三"要緊鄰在一起出現，采用match_phrase，

上述就是小編為大家分享的如何解析elasticsearch中的DSL查詢了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道。