Elasticsearch-クエリDSL

Elasticsearchでは、JSONに基づくクエリを使用して検索が実行されます。クエリは2つの句で構成されています-

  • Leaf Query Clauses −これらの句は、特定のフィールドで特定の値を検索するmatch、term、またはrangeです。

  • Compound Query Clauses −これらのクエリは、リーフクエリ句と他の複合クエリを組み合わせて、必要な情報を抽出します。

Elasticsearchは多数のクエリをサポートしています。クエリはクエリキーワードで始まり、JSONオブジェクトの形式で条件とフィルターが内部にあります。さまざまなタイプのクエリについて、以下で説明します。

すべてのクエリに一致

これは最も基本的なクエリです。すべてのコンテンツを返し、すべてのオブジェクトのスコアは1.0です。

POST /schools/_search
{
   "query":{
      "match_all":{}
   }
}

上記のコードを実行すると、次の結果が得られます-

{
   "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"
            }
         }
      ]
   }
}

全文クエリ

これらのクエリは、章やニュース記事などのテキスト全体を検索するために使用されます。このクエリは、その特定のインデックスまたはドキュメントに関連付けられているアナライザーに従って機能します。このセクションでは、さまざまなタイプのフルテキストクエリについて説明します。

一致クエリ

このクエリは、テキストまたはフレーズを1つ以上のフィールドの値と照合します。

POST /schools*/_search
{
   "query":{
      "match" : {
         "rating":"4.5"
      }
   }
}

上記のコードを実行すると、次のような応答が得られます。

{
   "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"
            }
         }
      ]
   }
}

マルチマッチクエリ

このクエリは、複数のフィールドを持つテキストまたはフレーズに一致します。

POST /schools*/_search
{
   "query":{
      "multi_match" : {
         "query": "paprola",
         "fields": [ "city", "state" ]
      }
   }
}

上記のコードを実行すると、次のような応答が得られます。

{
   "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"
            }
         }
      ]
   }
}

クエリ文字列クエリ

このクエリは、クエリパーサーとquery_stringキーワードを使用します。

POST /schools*/_search
{
   "query":{
      "query_string":{
         "query":"beautiful"
      }
   }
}

上記のコードを実行すると、次のような応答が得られます。

{
   "took" : 60,
   "timed_out" : false,
   "_shards" : {
      "total" : 1,
      "successful" : 1,
      "skipped" : 0,
      "failed" : 0
   },
   "hits" : {
      "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
   },
………………………………….

用語レベルのクエリ

これらのクエリは主に、数値、日付、列挙型などの構造化データを処理します。

POST /schools*/_search
{
   "query":{
      "term":{"zip":"176115"}
   }
}

上記のコードを実行すると、次のような応答が得られます。

……………………………..
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
         ],
      }
   }
]   
…………………………………………..

範囲クエリ

このクエリは、指定された値の範囲内の値を持つオブジェクトを検索するために使用されます。このために、-などの演算子を使用する必要があります

  • gte −以上
  • gt −より大きい-より大きい
  • lte −以下以下
  • lt −未満

たとえば、以下のコードを確認してください-

POST /schools*/_search
{
   "query":{
      "range":{
         "rating":{
            "gte":3.5
         }
      }
   }
}

上記のコードを実行すると、次のような応答が得られます。

{
   "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"
            }
         }
      ]
   }
}

−などの他のタイプの用語レベルのクエリもあります。

  • Exists query −特定のフィールドにnull以外の値がある場合。

  • Missing query −これは、既存のクエリとは完全に反対です。このクエリは、特定のフィールドがないオブジェクト、またはnull値を持つフィールドを検索します。

  • Wildcard or regexp query −このクエリは、正規表現を使用してオブジェクト内のパターンを検索します。

複合クエリ

これらのクエリは、and、or、not、異なるインデックス、または関数呼び出しなどのブール演算子を使用して相互にマージされたさまざまなクエリのコレクションです。

POST /schools/_search
{
   "query": {
      "bool" : {
         "must" : {
            "term" : { "state" : "UP" }
         },
         "filter": {
            "term" : { "fees" : "2200" }
         },
         "minimum_should_match" : 1,
         "boost" : 1.0
      }
   }
}

上記のコードを実行すると、次のような応答が得られます。

{
   "took" : 6,
   "timed_out" : false,
   "_shards" : {
      "total" : 1,
      "successful" : 1,
      "skipped" : 0,
      "failed" : 0
   },
   "hits" : {
      "total" : {
         "value" : 0,
         "relation" : "eq"
      },
      "max_score" : null,
      "hits" : [ ]
   }
}

ジオクエリ

これらのクエリは、地理的位置と地理的ポイントを扱います。これらのクエリは、任意の場所に近い学校やその他の地理的オブジェクトを見つけるのに役立ちます。ジオポイントデータ型を使用する必要があります。

PUT /geo_example
{
   "mappings": {
      "properties": {
         "location": {
            "type": "geo_shape"
         }
      }
   }
}

上記のコードを実行すると、次のような応答が得られます。

{  "acknowledged" : true,
   "shards_acknowledged" : true,
   "index" : "geo_example"
}

次に、上記で作成したインデックスにデータを投稿します。

POST /geo_example/_doc?refresh
{
   "name": "Chapter One, London, UK",
   "location": {
      "type": "point",
      "coordinates": [11.660544, 57.800286]
   }
}

上記のコードを実行すると、次のような応答が得られます。

{
   "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
               ]
            }
         }
      }
   }
ja/tutorial
es/tutorial
de/tutorial
fr/tutorial
th/tutorial
pt/tutorial
ru/tutorial
vi/tutorial
it/tutorial
ko/tutorial
tr/tutorial
id/tutorial
pl/tutorial
hi/tutorial
japost
espost
depost
frpost
thpost
ptpost
rupost
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