Elasticsearch - Query DSL
In Elasticsearch, la ricerca viene eseguita utilizzando la query basata su JSON. Una query è composta da due clausole:
Leaf Query Clauses - Queste clausole sono corrispondenza, termine o intervallo, che cercano un valore specifico in un campo specifico.
Compound Query Clauses - Queste query sono una combinazione di clausole di query foglia e altre query composte per estrarre le informazioni desiderate.
Elasticsearch supporta un gran numero di query. Una query inizia con una parola chiave della query e quindi ha condizioni e filtri all'interno sotto forma di oggetto JSON. I diversi tipi di query sono stati descritti di seguito.
Abbina tutte le query
Questa è la query più semplice; restituisce tutto il contenuto e con il punteggio di 1.0 per ogni oggetto.
POST /schools/_search
{
"query":{
"match_all":{}
}
}
Eseguendo il codice sopra, otteniamo il seguente risultato:
{
"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"
}
}
]
}
}
Query a testo completo
Queste query vengono utilizzate per cercare un intero corpo di testo come un capitolo o un articolo di notizie. Questa query funziona in base all'analizzatore associato a quel particolare indice o documento. In questa sezione, discuteremo i diversi tipi di query full text.
Query di corrispondenza
Questa query corrisponde a un testo o una frase con i valori di uno o più campi.
POST /schools*/_search
{
"query":{
"match" : {
"rating":"4.5"
}
}
}
Eseguendo il codice sopra, otteniamo la risposta come mostrato di seguito:
{
"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"
}
}
]
}
}
Query con corrispondenza multipla
Questa query corrisponde a un testo o una frase con più di un campo.
POST /schools*/_search
{
"query":{
"multi_match" : {
"query": "paprola",
"fields": [ "city", "state" ]
}
}
}
Eseguendo il codice sopra, otteniamo la risposta come mostrato di seguito:
{
"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"
}
}
]
}
}
Query String Query
Questa query utilizza l'analizzatore di query e la parola chiave query_string.
POST /schools*/_search
{
"query":{
"query_string":{
"query":"beautiful"
}
}
}
Eseguendo il codice sopra, otteniamo la risposta come mostrato di seguito:
{
"took" : 60,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 1,
"relation" : "eq"
},
………………………………….
Query a livello di termine
Queste query riguardano principalmente dati strutturati come numeri, date ed enumerazioni.
POST /schools*/_search
{
"query":{
"term":{"zip":"176115"}
}
}
Eseguendo il codice sopra, otteniamo la risposta come mostrato di seguito:
……………………………..
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
],
}
}
]
…………………………………………..
Intervallo di query
Questa query viene utilizzata per trovare gli oggetti con valori compresi tra gli intervalli di valori forniti. Per questo, dobbiamo utilizzare operatori come:
- gte - maggiore di uguale a
- gt - maggiore di
- lte - minore di uguale a
- lt - meno di
Ad esempio, osservare il codice fornito di seguito:
POST /schools*/_search
{
"query":{
"range":{
"rating":{
"gte":3.5
}
}
}
}
Eseguendo il codice sopra, otteniamo la risposta come mostrato di seguito:
{
"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 anche altri tipi di query a livello di termine come:
Exists query - Se un determinato campo ha un valore non nullo.
Missing query - Questo è completamente opposto alla query esistente, questa query cerca oggetti senza campi specifici o campi con valore nullo.
Wildcard or regexp query - Questa query utilizza espressioni regolari per trovare modelli negli oggetti.
Query composte
Queste query sono una raccolta di query diverse unite tra loro utilizzando operatori booleani come e, o, no o per indici diversi o con chiamate di funzione ecc.
POST /schools/_search
{
"query": {
"bool" : {
"must" : {
"term" : { "state" : "UP" }
},
"filter": {
"term" : { "fees" : "2200" }
},
"minimum_should_match" : 1,
"boost" : 1.0
}
}
}
Eseguendo il codice sopra, otteniamo la risposta come mostrato di seguito:
{
"took" : 6,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 0,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
}
}
Query geografiche
Queste query riguardano le posizioni geografiche e i punti geografici. Queste domande aiutano a trovare scuole o qualsiasi altro oggetto geografico vicino a qualsiasi luogo. È necessario utilizzare il tipo di dati del punto geografico.
PUT /geo_example
{
"mappings": {
"properties": {
"location": {
"type": "geo_shape"
}
}
}
}
Eseguendo il codice sopra, otteniamo la risposta come mostrato di seguito:
{ "acknowledged" : true,
"shards_acknowledged" : true,
"index" : "geo_example"
}
Ora inseriamo i dati nell'indice creato sopra.
POST /geo_example/_doc?refresh
{
"name": "Chapter One, London, UK",
"location": {
"type": "point",
"coordinates": [11.660544, 57.800286]
}
}
Eseguendo il codice sopra, otteniamo la risposta come mostrato di seguito:
{
"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" : "Chapter One, London, UK",
"location" : {
"type" : "point",
"coordinates" : [
11.660544,
57.800286
]
}
}
}
}