ES数组查询

一、基本概念

ES（Elasticsearch）是一个分布式、RESTful风格的搜索和分析引擎，可以解决海量数据的存储和检索问题。ES中的基本存储单元是文档，而每个文档可以包含一个或多个字段。在ES中，基于查询语句可以完成对文档的修改、删除、排序、分页等操作。

ES中的数组查询，即对于文档中的数组字段（如成绩单、标签等），可以通过查询语句完成其对应的检索、聚合、过滤等操作。

二、数组查询方式

ES提供了多种方式来完成对于数组字段的查询，主要有以下几种：

1、term查询

{
    "query": {
        "term": {
            "tags": "happy"
        }
    }
}

该查询会匹配文档中包含"tags"字段，并且该字段中包含值为"happy"的元素。

2、terms查询

{
    "query": {
        "terms": {
            "tags": ["happy", "angry"]
        }
    }
}

该查询会匹配文档中包含"tags"字段，并且该字段中包含值为"happy"或"angry"任意一个元素。

3、match查询

{
    "query": {
        "match": {
            "tags": "happy angry"
        }
    }
}

该查询会匹配文档中包含"tags"字段，并且该字段中包含同时包含"happy"和"angry"的元素。

4、match_phrase查询

{
    "query": {
        "match_phrase": {
            "tags": "happy angry"
        }
    }
}

该查询会匹配文档中包含"tags"字段，并且该字段中包含相邻同时包含"happy"和"angry"的元素。

5、nested查询

{
    "query": {
        "nested": {
            "path": "grades",
            "query": {
                "bool": {
                    "must": [
                        {"match": {"grades.grade": "A"}}
                    ],
                    "filter": [
                        {"term": {"grades.student": "john"}}
                    ]
                }
            }
        }
    }
}

该查询会查询出文档中包含"grades"字段，并且该字段中存在元素"grade"等于"A"，且"student"等于"john"的文档。

三、查询结果的优化

在ES中，对于多字段的查询，可以通过以下方式优化查询结果：

1、source属性过滤字段

{
    "_source": ["title", "content"],
    "query": {
        "match": {
            "title": "hello"
        }
    }
}

该查询结果中，只会返回"title"和"content"字段。

2、size属性限制返回结果数量

{
    "size": 10,
    "query": {
        "match_all": {}
    }
}

该查询结果中，只会返回符合条件的前10条文档。

3、from属性进行分页操作

{
    "from": 10,
    "size": 10,
    "query": {
        "match_all": {}
    }
}

该查询结果中，只会返回符合条件的第10条到第20条文档。

四、数组的聚合操作

在ES中，聚合（Aggregations）是将多个文档集合起来，对于其中的某些字段进行计算和统计。对于数组字段，也可以使用聚合完成类似“统计每个标签的出现次数”等操作。

1、terms聚合

{
    "aggs": {
        "tags_count": {
            "terms": {"field": "tags"}
        }
    }
}

该聚合会计算出"tags"字段中每个元素出现的次数。

2、range聚合

{
    "aggs": {
        "age_groups": {
            "range": {
                "field": "age",
                "ranges": [
                    {"to": 10},
                    {"from": 10, "to": 20},
                    {"from": 20}
                ]
            }
        }
    }
}

该聚合会将"age"字段根据不同的范围进行划分，然后计算每个范围内的文档数量。

3、nested聚合

{
    "aggs": {
        "student_count": {
            "nested": {"path": "grades"},
            "aggs": {
                "student_name": {"terms": {"field": "grades.student"}}
            }
        }
    }
}

该聚合会计算出每个学生的成绩数量。

五、总结

ES中的数组查询方式有很多种，可以根据查询需求来选择不同的方式。同时，通过限制查询结果数量、分页、进行字段过滤等方式，可以优化查询效率。在完成文档的聚合计算时，也可以使用ES提供的聚合操作。