elasticsearch搜索语法梳理 · 贰

前言

我今天本来相好的名字是“Elasticsearch正式深入学习”，因为按照官方文档的章节安排，入门部分的内容已经结束了，所以今天应该算是开始更系统的学习，而且今天分享的内容也并非与搜索相关，但是为了和昨天的内容保持队形，我就延续了昨天的名称。

昨天我其实已经算是对elasticsearch做了一个我自己的定性——一套独立的知识体系，所以从今天开始，我觉得有必要对elasticsearch的学习策略做一定的调整：未来会不定期分享es的相关内容，而且尽可能会以分享小知识点的方式来展开，所以暂时不会把es作为核心创作对象来更新。具体原因我放在文末了，感兴趣的小伙伴可以去看下。

今天我还会继续分享关于搜索的知识点，但是内容方面不会有太多进展，好了，下面我们直接看今天的内容吧！

elastsearch搜索

精确查找

精确值查找，也就是通过filters进行数据过滤，过滤器是es的核心功能，它本身执行速度很快，不会计算相关度，而且很容易被缓存。

term查询

term就属于filters的一种，可以用它处理数字（numbers）、布尔值（Booleans）、日期（dates）以及文本（text）。下面我们看下term具体如何使用。

首先，我们假设有这样一个场景，我们需要查询公司职员中，年龄为25的所有职工，在传统数据库中，我们是这样查询的：

SELECT *
FROM   employee
WHERE  age = 25

如果在elasticsearch中，要实现上面的查询，我们可以这样操作：

 curl -X GET "localhost:9200/megacorp/employee/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
    "query" : {
          "constant_score": {
               "filter": {
                    "term" : {
                        "age" : 25
                    }
            }
          }
    }
}
'

这里的term语法块就类似于传统数据库中的where语句，其中constant_score的意思是以非评分模式来执行 term 查询并以一作为统一评分（_score）。

运行结果如下：

在测试的过程中，我发现下面这样查询，结果和上面的结果是一致的：

curl -X GET "localhost:9200/megacorp/employee/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
    "query" : {
        "term" : {
            "age" : 25
        }
    }
}'

返回结果如下：

也不知道这两种查询方式有啥区别（有的懵逼）。

好了，关于es的搜索今天就分享这一个知识点，后面等我梳理出相关语法规则后再来补充相关知识（果然打脸了，两天没有梳理完）

总结

还是昨天的老调子，es这个坑确实比较深，我感觉我现在连坑底都没到，所以后面还需要进一步深入学习，等坑踩到底了，就该往上爬了，所以今天就只能分享这么多了。

下面先说下我要变更es内容更新策略的原因，简单说起来就两点：

一是目前我确实也对es知之甚少，在不清楚的情况下，分享出来的内容，难免脱离实际应用场景，难免误人子弟，而且吧，我目前还没有接触到正式应用场景下的es，很多想法并没有经过验证，所以好多观点就比较主观了；

第二个原因其实和第一个差不多，因为没有线上的应用需求，所以目前学习效率也不高，加上es又是一个持久战的学习，而我最近又比较忙，暂时也没有那么多时间深度学习，所以如果强行更新es相关内容的话，最终的结果很可能是，写出来的东西我自己都觉得没意思，没价值，完全是为了内容更新而写，这样也就违背了我最开始做内容分享的初衷。

综合上面两个原因，我最终决定，以后还是继续以我比较擅长的java领域为核心进行内容创作，至于java之外的内容，看个人兴趣和掌握程度，如果我兴趣比较大，比较喜欢的话（比如linux），那我大概率还是会继续分享，因为有钱难买我愿意呀！好了，今天的内容就先到这里吧，我们明天开始回归java的怀抱！