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La ricerca in Elasticsearch viene effettuata utilizzando query basate su JSON. Le query sono composte da due frasi-
Frase di query foglia - queste frasi sono corrispondenze, termini o intervallo, che cercano valori specifici in campi specifici.
Frase di query complessa - queste query sono la combinazione di frasi di query foglie e query complesse, utilizzate per estrarre le informazioni necessarie.
Elasticsearch supporta una vasta gamma di query. Le query iniziano con una parola chiave di ricerca e sono contenute in forma di oggetto JSON che contiene condizioni e filtri. Di seguito sono descritte le diverse tipi di query.
Questa è la query più semplice; restituisce tutto il contenuto con un punteggio di 1.0 per ogni oggetto.
POST /schools/_search
{
"query": {
"match_all":{}
}
}Eseguendo il codice sopra, otteniamo i seguenti risultati-
{
"took": 7,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": {
"value": 2,
"relation": "eq"
},
"max_score": 1.0,
"hits": []
{
"_index": "schools",
"_type": "school",
"_id": "5",
"_score": 1.0,
"_source": {
"name": "Central School",
"description": "CBSE Affiliation",
"street": "Nagan",
"city": "paprola",
"state": "HP",
"zip": "176115",
"location": [
31.8955385,
76.8380405
],
"fees": 2200,
"tags": [
"Senior Secondary"
"beautiful campus"
],
"rating": "3.3"
}
},
{
"_index": "schools",
"_type": "school",
"_id": "4",
"_score": 1.0,
"_source": {
"name": "City Best School",
"description": "ICSE",
"street": "West End",
"city": "Meerut",
"state": "UP",
"zip": "250002",
"location": [
28.9926174,
77.692485
],
"fees": 3500,
"tags": [
"fully computerized"
],
"rating": "4.5"
}
}
]
}
}Queste query vengono utilizzate per cercare il testo completo, ad esempio capitoli o articoli di notizie. La query lavora secondo l'analizzatore associato a un indice o documento specifico. In questa sezione, discuteremo i diversi tipi di ricerche di testo completo.
Questa query corrisponde ai testi o alle espressioni di un campo o più campi.
POST /schools*/_search
{
"query": {
"match": {
"rating":"4.5"
}
}
}Dopo l'esecuzione del codice sopra riportato, otteniamo la seguente risposta:
{
"took": 44,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": {
"value": 1,
"relation": "eq"
},
"max_score": 0.47000363,
"hits": []
{
"_index": "schools",
"_type": "school",
"_id": "4",
"_score": 0.47000363,
"_source": {
"name": "City Best School",
"description": "ICSE",
"street": "West End",
"city": "Meerut",
"state": "UP",
"zip": "250002",
"location": [
28.9926174,
77.692485
],
"fees": 3500,
"tags": [
"fully computerized"
],
"rating": "4.5"
}
}
]
}
}Questa query corrisponde ai testi o alle espressioni di una o più campi.
POST /schools*/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "paprola",
"fields": ["city", "state"]
}
}
}Dopo l'esecuzione del codice sopra riportato, otteniamo la seguente risposta:
{
"took": 12,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": {
"value": 1,
"relation": "eq"
},
"max_score": 0.9808292,
"hits": []
{
"_index": "schools",
"_type": "school",
"_id": "5",
"_score": 0.9808292,
"_source": {
"name": "Central School",
"description": "CBSE Affiliation",
"street": "Nagan",
"city": "paprola",
"state": "HP",
"zip": "176115",
"location": [
31.8955385,
76.8380405
],
"fees": 2200,
"tags": [
"Senior Secondary"
"beautiful campus"
],
"rating": "3.3"
}
}
]
}
}Questa query utilizza il parser di query e la chiave query_string.
POST /schools*/_search
{
"query": {
"query_string": {
"query":"beautiful"
}
}
}Dopo l'esecuzione del codice sopra riportato, otteniamo la seguente risposta:
{
"took": 60,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": {
"value": 1,
"relation": "eq"
},
………………………………….Queste query trattano principalmente dati strutturati, come numeri, date e enumerazioni.
POST /schools*/_search
{
"query": {
"term":{"zip":"176115"}
}
}Dopo l'esecuzione del codice sopra riportato, otteniamo la seguente risposta:
……………………………..
"hits": [
{
"_index": "schools",
"_type": "school",
"_id": "5",
"_score": 0.9808292,
"_source": {
"name": "Central School",
"description": "CBSE Affiliation",
"street": "Nagan",
"city": "paprola",
"state": "HP",
"zip": "176115",
"location": [
31.8955385,
76.8380405
],
}
}
]
…………………………………………..Questa query viene utilizzata per trovare oggetti con valori tra intervalli specificati. Per questo, dobbiamo utilizzare operatori come-
gte −maggiore o uguale a
gt −maggiore di
lte −minore o uguale a
lt −minore di
Ad esempio, osserviamo il codice fornito-
POST /schools*/_search
{
"query": {
"range": {
"rating": {
"gte": 3.5
}
}
}
}Dopo l'esecuzione del codice sopra riportato, otteniamo la seguente risposta:
{
"took": 24,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": {
"value": 1,
"relation": "eq"
},
"max_score": 1.0,
"hits": []
{
"_index": "schools",
"_type": "school",
"_id": "4",
"_score": 1.0,
"_source": {
"name": "City Best School",
"description": "ICSE",
"street": "West End",
"city": "Meerut",
"state": "UP",
"zip": "250002",
"location": [
28.9926174,
77.692485
],
"fees": 3500,
"tags": [
"fully computerized"
],
"rating": "4.5"
}
}
]
}
}Esistono altri tipi di query di livello terminologico, ad esempio-
Query di esistenza −Se un campo ha un valore non vuoto.
Query mancanti −Questo è l'opposto della query di esistenza, che cerca oggetti senza campo specifico o con valore vuoto.
Query di jolly o regexp −Questa query utilizza l'espressione regolare per cercare modelli negli oggetti.
Queste query sono un insieme di diverse query, che si combinano tra loro utilizzando operatori booleani (ad esempio AND / OR, NOT) o su diversi indici o con chiamate a funzioni, ecc.
POST /schools/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"term": { "state": "UP" }
},
"filter": {
"term": { "fees": "2200" }
},
"minimum_should_match": 1,
"boost": 1.0
}
}
}Dopo l'esecuzione del codice sopra riportato, otteniamo la seguente risposta:
{
"took": 6,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": {
"value": 0,
"relation": "eq"
},
"max_score": null,
"hits": [ ]
}
}Queste query trattano posizioni geografiche e oggetti geografici. Queste query aiutano a trovare oggetti geografici vicini a scuole o qualsiasi altra posizione geografica. Devi utilizzare il tipo di dati geografici.
PUT /geo_example
{
"mappings": {
"properties": {
"location": {
"type": "geo_shape"
}
}
}
}Dopo l'esecuzione del codice sopra riportato, otteniamo la seguente risposta:
{ "acknowledged": true,
"shards_acknowledged": true,
"index": "geo_example"
}Ora, pubblicheremo i dati nell'indice creato in precedenza.
POST /geo_example/_doc?refresh
{
"name": "Capitolo Uno, Londra, Regno Unito",
"location": {
"type": "point",
"coordinates": [11.660544, 57.800286]
}
}Dopo l'esecuzione del codice sopra riportato, otteniamo la seguente risposta:
{
"took": 1,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": {
"value": 2,
"relation": "eq"
},
"max_score": 1.0,
"hits": []
"_index": "geo_example",
"_type": "_doc",
"_id": "hASWZ2oBbkdGzVfiXHKD",
"_score": 1.0,
"_source": {
"name": "Capitolo Uno, Londra, Regno Unito",
"location": {
"type": "point",
"coordinates": [
11.660544,
57.800286
]
}
}
}
}