es怎么返回全部查询结果_ES基本查询语句教程前⾔
es是什么？
es是基于Apache Lucene的开源分布式(全⽂)搜索引擎，，提供简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性。
es除了全⽂搜索引擎之外，还可以这样描述它：
1、分布式的实时⽂件存储，每个字段都被索引并可被搜索
2、分布式的实时分析搜索引擎
3、可以扩展到成百上千台服务器，处理PB级结构化或⾮结构化数据。
ES的数据组织类⽐
Relational DBElasticsearch
数据库(database)
索引(indices)
表(tables)
types
⾏(rows)
documents
字段(columns)
fields
mac安装ES
⼀、 ES简单的增删改查
1、创建⼀篇⽂档(有则修改，⽆则创建)
2、查询指定索引信息
3、 查询指定⽂档信息
4、查询对应索引下所有数据
5、删除指定⽂档
6、删除索引
7、修改指定⽂档⽅式
修改时，不指定的属性会⾃动覆盖，只保留指定的属性(不正确的修改指定⽂档⽅式)
使⽤POST命令，在id后⾯跟_update，要修改的内容放到doc⽂档(属性)中(正确的修改指定⽂档⽅式)
⼆、ES查询的两种⽅式
1、查询字符串搜索
2、结构化查询(单字段查询，不能多字段组合查询)
三、match系列之操作
1、match系列之match_all (查询全部)
2、match系列之match_phrase(短语查询)
通过观察结果可以发现，虽然如期的返回了中国的⽂档。但是却把和美国的⽂档也返回了，这并不是我们想要的。是怎么回事呢？因为这是elasticsearch在内部对⽂档做分词的时候，对于中⽂来说，就是⼀个字⼀个字分的，所以，我们搜中国，中和国都符合条件，返回，⽽美国的国也符合。⽽我们认为中国是个短语，是⼀个有具体含义的词。所以elasticsearch在处理中⽂分词⽅⾯⽐较弱势。后⾯会讲针对中⽂的插件。但⽬前我们还有办法解决，那就是使⽤短语查询 ⽤match_phrase
我们搜索中国和世界这两个指定词组时，但⼜不清楚两个词组之间有多少别的词间隔。那么在搜的时候就要留有⼀些余地。这时就要⽤到了slop了。相当于正则中的中国.*?世界。这个间隔默认为0
3、match系列之match_phrase_prefix(最左前缀查询)智能搜索--以什么开头
搜索特定英⽂开头的数据
max_expansions 参数理解 前缀查询会⾮常的影响性能，要对结果集进⾏限制，就加上这个参数。
4、match系列之multi_match(多字段查询)
multi_match是要在多个字段中查询同⼀个关键字 除此之外，mulit_match甚⾄可以当做match_phrase和match_phrase_prefix使⽤，只需要指定type类型即可
当设置属性 type:phrase 时 等同于 短语查询
当设置属性 type:phrase_prefix时 等同于 最左前缀查询
match 查询相关总结
1、match：返回所有匹配的分词。
2、match_all：查询全部。
3、match_phrase：短语查询，在match的基础上进⼀步查询词组，可以指定slop分词间隔。
4、match_phrase_prefix：前缀查询，根据短语中最后⼀个词组做前缀匹配，可以应⽤于搜索提⽰，但注意和max_expanions搭配。其实默认是50.......
5、multi_match：多字段查询，使⽤相当的灵活，可以完成match_phrase和match_phrase_prefix的⼯作。
四、ES的排序查询
es 6.8.4版本中，需要分词的字段不可以直接排序，⽐如：text类型，如果想要对这类字段进⾏排序，
需要特别设置：对字段索引两次，⼀次索引分词(⽤于搜索)⼀次索引不分词(⽤于排序)，es默认⽣成的text类型字段就是通过这样的⽅法实现可排序的。
升序排序
五、ES的分页查询
from：从哪开始查 size：返回⼏条结果
六、ES的bool查询 (must、should)
must (must字段对应的是个列表，也就是说可以有多个并列的查询条件，⼀个⽂档满⾜各个⼦条件后才最终返回)
should (只要符合其中⼀个条件就返回)
must_not 顾名思义
filter(条件过滤查询，过滤条件的范围⽤range表⽰gt表⽰⼤于、lt表⽰⼩于、gte表⽰⼤于等于、lte表⽰⼩于等于)
bool查询总结
must：与关系，相当于关系型数据库中的 and。
should：或关系，相当于关系型数据库中的 or。
must_not：⾮关系，相当于关系型数据库中的 not。
filter：过滤条件。
range：条件筛选范围。
gt：⼤于，相当于关系型数据库中的 >。
gte：⼤于等于，相当于关系型数据库中的 >=。
lt：⼩于，相当于关系型数据库中的
lte：⼩于等于，相当于关系型数据库中的 <=。
七、ES之查询结果过滤
现在，在所有的结果中，我只需要查看name和age两个属性，提⾼查询效率
⼋、ES之查询结果⾼亮显⽰
ES的默认⾼亮显⽰
ES⾃定义⾼亮显⽰(在highlight中，pre_tags⽤来实现我们的⾃定义标签的前半部分，在这⾥，我们也可以为⾃定义的 标签添加属性和样式。post_tags实现标签的后半部分，组成⼀个完整的标签。⾄于标签中的内容，则还是交给fields来完成)
⼗、ES之精确查询与模糊查询
term查询查包含⽂档精确的倒排索引指定的词条。也就是精确查。
term和match的区别是：match是经过analyer的，也就是说，⽂档⾸先被分析器给处理了。根据不同的分析器，分析的结果也稍显不同，然后再根据分词结果进⾏匹配。term则不经过分词，它是直接去倒排索引中查了精确的值了。
对⽐两者的不同 (结果就不展⽰出来了，只展⽰结果的⽂字叙述)
查多个精确值(terms)
⼗⼀、ES的聚合查询avg、max、min、sum
需求1、查询from是gu的⼈的平均年龄。
上例中，⾸先匹配查询from是gu的数据。在此基础上做查询平均值的操作，这⾥就⽤到了聚合函数，其语法被封装在aggs中，⽽my_avg 则是为查询结果起个别名，封装了计算出的平均值。那么，要以什么属性作为条件呢？是age年龄，查年龄的什么呢？是avg，查平均年龄。
如果只想看输出的值，⽽不关⼼输出的⽂档的话可以通过size=0来控制
需求2、查询年龄的最⼤值
需求3、查询年龄的最⼩值
需求4、查询符合条件的年龄之和
⼗⼆、ES的分组查询
需求： 要查询所有⼈的年龄段，并且按照1520，2025,25~30分组，并且算出每组的平均年龄。
上例中，在aggs的⾃定义别名age_group中，使⽤range来做分组，field是以age为分组，分组使⽤ran
ges来做，from和to是范围
接下来，我们就要对每个⼩组内的数据做平均年龄处理。
ES的聚合查询的总结：聚合函数的使⽤，⼀定是先查出结果，然后对结果使⽤聚合函数做处理
avg：求平均
max：最⼤值
min：最⼩值
sum：求和
⼗三、ES之Mappings
由返回结果可以看到，分为两⼤部分：基本的增删改查语句
1. mappings 是什么？
2. 字段的数据类型
⼀个简单的映射⽰例
我们在创建索引PUT mapping_test1的过程中，为该索引定制化类型(设计表结构)，添加⼀个映射类型test1；指定字段或者属性都在properties内完成。
返回的结果中你肯定很熟悉！映射类型是test1，具体的属性都被封装在properties中。
3. ES mappings之dynamic的三种状态
⼀般的，mapping则⼜可以分为动态映射(dynamic mapping)和静态(显⽰)映射(explicit mapping)和精确(严格)映射(strict mappings)，具体由dynamic属性控制。默认为动态映射
测试静态映射：当elasticsearch察觉到有新增字段时，因为dynamic:false的关系，会忽略该字段，但是仍会存储该字段。
测试严格映射：当elasticsearch察觉到有新增字段时，因为dynamic:strict 的关系，就会报错，不能插⼊成功。
⼩结： 动态映射(dynamic：true)：动态添加新的字段(或缺省)。 静态映射(dynamic：false)：忽略新的字段。在原有的映射基础上，当有新的字段时，不会主动的添加新的映射关系，只作为查询结果出
现在查询中。 严格模式(dynamic：strict)：如果遇到新的字段，就抛出异常。⼀般静态映射⽤的较多。就像HTML的img标签⼀样，src为⾃带的属性，你可以在需要的时候添加id或者class属性。当然，如果你⾮常⾮常了解你的数据，并且未来很长⼀段时间不会改变，strict不失为⼀个好选择。
4. ES之mappings的 index 属性
index属性默认为true，如果该属性设置为false，那么，elasticsearch不会为该属性创建索引，也就是说⽆法当做主查询条件。

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