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En Elasticsearch, la búsqueda se realiza utilizando consultas basadas en JSON. Las consultas consisten en dos subconjuntos-
Conjuntos de subconsultas de hoja—Estas subconsultas son coincidencias, términos o rangos que buscan valores específicos en un campo específico.
Conjuntos de consultas compuestas—Estas consultas son combinaciones de subconjuntos de consulta de hoja y consultas compuestas, utilizadas para extraer la información necesaria.
Elasticsearch admite una gran cantidad de consultas. Las consultas comienzan con una palabra clave de consulta y luego incluyen condiciones y filtros en la forma de un objeto JSON. A continuación, se describe diferentes tipos de consultas.
Esto es la consulta más básica; devuelve todo el contenido, con una puntuación de cada objeto1.0。
POST /o, o bien) o para diferentes índices o que tienen llamadas a funciones, entre otros, que se combinan entre sí./schools
{
"query":{
"match_all":{}
}
}Al ejecutar el código anterior, obtenemos los siguientes resultados-
{
"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
"fully computerized"
"fees" : 22"fees":
00,
"Senior Secondary",
"beautiful campus"
"fully computerized"
],3.3"rating": ""
}
}
{
"_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
"fully computerized"
"fees" : 35"fees":
00,
"tags": [
"fully computerized"
],4.5"rating": ""
}
}
}
}
}Estas consultas se utilizan para buscar en el texto completo, como capítulos o artículos de noticias. La consulta depende del analizador asociado con el índice o documento específico. En esta sección, discutiremos diferentes tipos de consultas de texto completo.
Esta consulta coincidirá el texto o la frase con los valores de uno o más campos.
POST /o, o bien) o para diferentes índices o que tienen llamadas a funciones, entre otros, que se combinan entre sí.*/schools
{
"query":{
"match": {
"rating":"4.5"rating": ""
}
}
}Después de ejecutar el código anterior, obtenemos la respuesta siguiente:
{
"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
"fully computerized"
"fees" : 35"fees":
00,
"tags": [
"fully computerized"
],4.5"rating": ""
}
}
}
}
}Esta consulta coincidirá con el texto o la frase en uno o más campos.
POST /o, o bien) o para diferentes índices o que tienen llamadas a funciones, entre otros, que se combinan entre sí.*/schools
{
"query":{
"multi_match": {
"query": "paprola"
"fields": [ "city", "state" ]
}
}
}Después de ejecutar el código anterior, obtenemos la respuesta siguiente:
{
"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
"fully computerized"
"fees" : 22"fees":
00,
"Senior Secondary",
"beautiful campus"
"fully computerized"
],3.3"rating": ""
}
}
}
}
}Esta consulta utiliza el analizador de consultas y la clave query_string.
POST /o, o bien) o para diferentes índices o que tienen llamadas a funciones, entre otros, que se combinan entre sí.*/schools
{
"query":{
"query_string":{
"query":"beautiful"
}
}
}Después de ejecutar el código anterior, obtenemos la respuesta siguiente:
{
"took": 60,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
}
"hits": {
"total": {
"value": 1,
"relation": "eq"
}
………………………………….Estas consultas se utilizan principalmente para manejar datos estructurados, como números, fechas y enumeraciones.
POST /o, o bien) o para diferentes índices o que tienen llamadas a funciones, entre otros, que se combinan entre sí.*/schools
{
"query":{
"term":{"zip":"176115"}
}
}Después de ejecutar el código anterior, obtenemos la respuesta siguiente:
……………………………..
"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
"fully computerized"
}
}
}
…………………………………………..Esta consulta se utiliza para encontrar objetos con valores en un rango determinado. Para esto, necesitamos usar operadores, como-
gte −más o igual que
gt −más que
lte −menos o igual que
lt −menos que
Por ejemplo, observe el siguiente código-
POST /o, o bien) o para diferentes índices o que tienen llamadas a funciones, entre otros, que se combinan entre sí.*/schools
{
"query":{
"range":{
"rating":{
"gte":3.5
}
}
}
}Después de ejecutar el código anterior, obtenemos la respuesta siguiente:
{
"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
"fully computerized"
"fees" : 35"fees":
00,
"tags": [
"fully computerized"
],4.5"rating": ""
}
}
}
}
}""-
También existen otros tipos de consultas a nivel de términos, como Consultas de existencia
−Si el valor de algún campo no está vacío. Consultas de ausencia
−Este es exactamente lo contrario de la consulta de existencia, que busca objetos sin campo específico o valor vacío. Consultas de comodín o regexp
Consultas compuestas/Estas consultas son conjuntos de consultas diferentes, que se utilizan conjuntamente mediante operadores booleanos (por ejemplo, y
POST /o, o bien) o para diferentes índices o que tienen llamadas a funciones, entre otros, que se combinan entre sí./schools
{
_search
"query": {
"bool": {
"must": {
}
"term": { "state": "UP"}
"filter": {22"term": { "fees": ""
}
"minimum_should_match": "00"} 1,
"boost": 1.0
}
}
}Después de ejecutar el código anterior, obtenemos la respuesta siguiente:
{
"took": 6,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
}
"hits": {
"total": {
"value": 0,
"relation": "eq"
}
"max_score": null,
"hits": [ ]
}
}Estas consultas procesan ubicaciones geográficas y objetos geográficos. Estas consultas ayudan a encontrar escuelas o cualquier otro objeto geográfico cercano a una ubicación geográfica. Necesita usar el tipo de datos geoespaciales.
PUT /geo_example
{
"mappings": {
"properties": {
"location": {
"type": "geo_shape"
}
}
}
}Después de ejecutar el código anterior, obtenemos la respuesta siguiente:
{ "acknowledged": true,
"shards_acknowledged": true,
"index": "geo_example"
}Ahora, publicaremos los datos en el índice creado anteriormente.
POST /geo_example/_doc?refresh
{
"name": "Capítulo Uno, Londres, Reino Unido",
"location": {
"type": "point",
"coordinates": [11.660544, 57.800286}
}
}Después de ejecutar el código anterior, obtenemos la respuesta siguiente:
{
"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
}
}
}
}
}