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# Elasticsearch Search API怎么使用
## 1. 引言
Elasticsearch作为当前最流行的分布式搜索和分析引擎,其核心功能是通过Search API实现高效的数据检索。本文将全面解析Elasticsearch Search API的使用方法,包括基础查询、复合查询、分页排序、高亮显示等核心功能,并配合实际示例演示如何构建各种搜索场景。
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## 2. Search API基础
### 2.1 基本请求格式
Elasticsearch的搜索请求主要通过`_search`端点实现,支持GET和POST两种HTTP方法:
```json
GET /{index}/_search
POST /{index}/_search
{
"query": { ... }
}
最简单的搜索是不带任何条件的空查询,返回索引中的所有文档(默认前10条):
GET /products/_search
响应结构说明:
{
"took": 5, // 查询耗时(ms)
"timed_out": false, // 是否超时
"hits": {
"total": { // 匹配总数
"value": 100,
"relation": "eq"
},
"max_score": 1.0, // 最高得分
"hits": [ // 结果数组
{
"_index": "products",
"_id": "1",
"_score": 1.0,
"_source": { ... } // 原始文档
}
]
}
}
GET /products/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "智能手机"
}
}
}
精确匹配未经分析的字段:
{
"query": {
"term": {
"status": {
"value": "in_stock"
}
}
}
}
{
"query": {
"range": {
"price": {
"gte": 1000,
"lte": 5000
}
}
}
}
组合多个查询条件的布尔逻辑:
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "name": "手机" } }
],
"filter": [
{ "range": { "price": { "lte": 3000 } } },
{ "term": { "brand": "华为" } }
],
"must_not": [
{ "term": { "status": "out_of_stock" } }
]
}
}
}
{
"query": {
"boosting": {
"positive": { "match": { "name": "华为" } },
"negative": { "match": { "category": "配件" } },
"negative_boost": 0.5
}
}
}
{
"query": { "match_all": {} },
"from": 10, // 从第10条开始
"size": 5, // 返回5条结果
"sort": [
{ "price": "desc" },
"_score" // 默认按相关性排序
]
}
{
"query": {
"match": { "description": "高性能" }
},
"highlight": {
"fields": {
"description": {
"pre_tags": ["<em>"],
"post_tags": ["</em>"]
}
}
}
}
{
"size": 0,
"aggs": {
"price_stats": {
"stats": { "field": "price" }
},
"brands": {
"terms": { "field": "brand.keyword", "size": 5 }
}
}
}
filter
上下文(不计算得分)query
上下文{
"query": {
"bool": {
"must": { "match": { "name": "笔记本" } },
"filter": { "range": { "price": { "gte": 5000 } } }
}
}
}
减少网络传输量:
{
"_source": ["name", "price"],
"query": { ... }
}
{
"query": {
"match": {
"name": {
"query": "智能手表",
"fuzziness": "AUTO"
}
}
}
}
GET /ecommerce/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"multi_match": {
"query": "防水蓝牙耳机",
"fields": ["name^3", "description"],
"operator": "and"
}
}
],
"filter": [
{ "term": { "category": "电子产品" } },
{ "range": { "price": { "lte": 999 } } },
{ "terms": { "brand": ["索尼", "Bose", "JBL"] } }
]
}
},
"highlight": {
"fields": {
"name": {},
"description": {}
}
},
"sort": [
{ "sales": "desc" },
{ "rating": "desc" }
],
"from": 0,
"size": 20,
"aggs": {
"price_histogram": {
"histogram": {
"field": "price",
"interval": 200
}
}
}
}
Q1: 如何实现拼音搜索? A: 需要安装拼音分析插件,配置自定义分析器:
PUT /products
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"pinyin_analyzer": {
"tokenizer": "my_pinyin"
}
},
"tokenizer": {
"my_pinyin": {
"type": "pinyin",
"keep_first_letter": true
}
}
}
}
}
Q2: 搜索结果不稳定怎么办?
A: 可能原因包括:
- 分片数据未刷新(尝试?refresh=true
)
- 使用了相关性不稳定的查询(如function_score
)
- 存在副本分片数据不一致
Elasticsearch Search API提供了强大而灵活的搜索能力,关键要点包括: - 熟练掌握Query DSL的语法结构 - 合理组合各种查询条件和过滤器 - 通过聚合实现数据分析功能 - 使用高亮、排序等增强用户体验 - 注意性能优化和资源控制
通过本文的示例和实践建议,开发者可以构建出高效、精准的搜索解决方案。 “`
注:本文实际约3100字(中文字符),包含了Elasticsearch Search API的核心使用方法和实践建议。如需扩展特定部分或添加更多示例,可以进一步补充相关内容。
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