一、elasticsearch查询次数
在使用elasticsearch进行查询的时候，我们需要考虑elasticsearch查询的次数，查询次数过多会导致查询过程的效率变得很低。因此，我们应该尽可能地减少查询次数，提高查询效率。
对于复杂查询，我们可以将其分解成多个简单查询，这样不仅可以减少查询次数，还可以更好地利用elasticsearch的分布式搜索能力，提高查询效率。
例如，在进行多条件查询的时候，可以将多个条件分别进行查询，然后将查询结果进行合并即可。
// 多个条件查询
GET /index/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "field1": "value1" } },
{ "match": { "field2": "value2" } }
]
}
}
}
// 将多个条件拆分成多个语句进行查询
GET /index/_search?q=field1:value1
GET /index/_search?q=field2:value2
// 将查询结果进行合并
二、elasticsearch集群
elasticsearch集群的构建对于查询效率和数据安全都有着至关重要的作用。一个好的elasticsearch集群应该能够满足数据的快速查询和高可用性要求。
在进行elasticsearch集群构建的时候，我们需要注意以下几点：
1. 节点数量：一个elasticsearch集群应该至少有3个节点，这样可以保证集群的高可用性。
2. 处理能力：节点的处理能力也非常重要，处理能力弱的节点会影响整个集群的读写能力。
3. 分片设置：elasticsearch的数据存储是以分片为单位的，我们需要合理设置分片数和分片副本数，以便于更好地利用elasticsearch的分布式能力。
// 设置分片数和分片副本数
PUT /index
{
"settings": {
"index": {
"number_of_shards": 3, // 分片数
"number_of_replicas": 2 // 分片副本数
}
}
}
三、elasticsearch查询语法
elasticsearch查询语法是进行elasticsearch查询的基础，我们需要了解查询语法的基本知识才能更好地进行查询。
在elasticsearch中，查询语法包括查询类型、查询条件、过滤器等。
查询类型包括全文查询、精确查询、范围查询、通配符查询等。
查询条件包括查询字符串、查询短语、查询前缀、匹配所有文档等。
过滤器包括bool过滤器、term过滤器、range过滤器等。
// 查询类型：全文查询
GET /index/_search
{
"query": {
"match": {
"field": "value"
}
}
}
// 查询条件：查询字符串
GET /index/_search?q=field:value
// 过滤器：bool过滤器
GET /index/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"match": {
"field": "value"
}
},
"filter": {
"term": {
"field": "value"
}
}
}
}
}
四、elasticsearch查询语句优化
elasticsearch查询语句优化对于提高查询效率和减少查询次数都有着重要的作用。
当我们进行查询的时候，我们应该尽可能地使用高效的查询语句。
例如，使用term查询代替match查询，使用filter代替query等。
此外，我们还应该尽可能减少查询结果的返回数量。
// 使用term查询代替match查询
GET /index/_search
{
"query": {
"term": {
"field": "value"
}
}
}
// 使用filter代替query
GET /index/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"match": {
"field": "value"
}
},
"filter": {
"term": {
"field": "value"
}
}
}
}
}
// 减少返回结果数量
GET /index/_search
{
"query": {
"match": {
"field": "value"
}
},
"size": 10, // 返回结果数量
"from": 0 // 起始索引
}
五、elasticsearch查询数据为null
在进行elasticsearch查询的时候，我们可能遇到查询数据为null的情况，这时我们需要进行特殊处理。
在elasticsearch中，null的值在查询的时候并不存在，因此我们无法直接使用“is null”的方式进行查询。
我们可以使用exists和missing查询来解决这个问题。
// 使用exists查询
GET /index/_search
{
"query": {
"bool": {
"must_not": {
"exists": {
"field": "field"
}
}
}
}
}
// 使用missing查询
GET /index/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"missing": {
"field": "field"
}
}
}
}
}
六、elasticsearch查询原理
了解elasticsearch查询原理可以帮助我们更好地使用elasticsearch进行查询。
在elasticsearch中，查询的过程大致可以分为以下几步：
1. 首先，我们需要对查询条件进行解析，将其转化为elasticsearch能够理解的查询语法。
2. 然后，我们将查询语句发送给elasticsearch集群，elasticsearch集群会将查询语句分发给所有节点。
3. 在节点上，elasticsearch会将查询语句转化为倒排索引查询，并根据倒排索引进行查询，得到匹配的文档。
4. 最后，elasticsearch会将查询结果返回给客户端。
七、elasticsearch查询快的原因
elasticsearch查询的快速性与其内部实现有关，以下是引起查询快速性的几个原因：
1. 倒排索引：elasticsearch使用倒排索引进行查询，能够快速找到匹配的文档。
2. 分片：elasticsearch是一个分布式搜索引擎，数据被分散到多个节点上进行查询，能够提高查询效率。
3. 缓存：elasticsearch可以缓存查询结果，加快相同查询的速度。
4. 实时搜索：elasticsearch支持实时搜索，即数据发生变化后，可以立即进行搜索。
八、elasticsearch查询列表
在elasticsearch中，查询列表是进行查询的基础，以下是常用的查询列表：
1. bool查询：组合多个查询条件，可以使用must、must_not、should配置条件之间的关系。
2. match查询：进行全文匹配查询。
3. term查询：进行精确查询。
4. range查询：查询指定范围内的数据。
5. prefix查询：查询指定前缀的数据。
6. wildcard查询：查询指定通配符模式的数据。
7. match_phrase查询：进行短语匹配查询。
8. exists查询：查询指定字段存在的文档。
9. missing查询：查询指定字段不存在的文档。
// bool查询
GET /index/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "field1": "value1" } },
{ "match": { "field2": "value2" } }
],
"must_not": [
{ "match": { "field3": "value3" } }
],
"should": [
{ "match": { "field4": "value4" } },
{ "match": { "field5": "value5" } }
],
"minimum_should_match": 1
}
}
}
// match查询
GET /index/_search
{
"query": {
"match": {
"field": "value"
}
}
}
// term查询
GET /index/_search
{
"query": {
"term": {
"field": "value"
}
}
}
// range查询
GET /index/_search
{
"query": {
"range": {
"field": {
"gte": "value1",
"lte": "value2"
}
}
}
}
// prefix查询
GET /index/_search
{
"query": {
"prefix": {
"field": "value"
}
}
}
// wildcard查询
GET /index/_search
{
"query": {
"wildcard": {
"field": "valu*"
}
}
}
// match_phrase查询
GET /index/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"field": "value1 value2"
}
}
}
// exists查询
GET /index/_search
{
"query": {
"exists": {
"field": "field"
}
}
}
// missing查询
GET /index/_search
{
"query": {
"missing": {
"field": "field"
}
}
}
九、elasticsearch查询索引信息
在进行elasticsearch查询的时候，我们也需要了解elasticsearch的索引信息，以便更好地使用elasticsearch进行查询。
在elasticsearch中，我们可以通过以下的方式查询索引信息：
1. 查询索引中的所有字段
2. 查询索引中的字段类型
3. 查询索引中某个字段的mapping信息
// 查询索引中的所有字段 GET /index/_mapping // 查询索引中的字段类型 GET /index/_mapping/field/field_name // 查询索引中某个字段的mapping信息 GET /index/_mapping/field/field_name
十、elasticsearch查询过程
elasticsearch查询的过程可以简单地概括为以下几步：
1. 首先，我们需要对查询语句进行解析，将其转化为elasticsearch能够理解的查询语法。
2. 然后，我们将查询语句发送给elasticsearch集群，elasticsearch集群会将查询语句分发给所有节点。
3. 在节点上，elasticsearch会将查询语句转化为倒排索引查询，并根据倒排索引进行查询，得到匹配的文档。
4. 最后，elasticsearch会将查询结果返回给客户端。
// 查询过程 1. 解析查询语句 2. 发送查询语句给elasticsearch集群 3. 倒排索引查询 4. 返回查询结果
