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Elasticsearch에서는 JSON 기반의 쿼리를 사용하여 검색을 수행합니다. 쿼리는 두 부분으로 구성됩니다-
잎 쿼리 문장 - 이러한 문장은 매칭, 테르미널 또는 범위로, 특정 필드에서 특정 값을 찾습니다.
복합 쿼리 문장 - 이러한 쿼리는 잎 쿼리 문장과 복합 쿼리의 조합으로, 필요한 정보를 추출하기 위해 사용됩니다.
Elasticsearch는 많은 쿼리를 지원합니다. 쿼리는 쿼리 키워드로 시작되고, 그 다음 JSON 객체 형식으로 조건과 필터를 포함합니다. 다음은 다른 유형의 쿼리를 설명합니다.
이것은 가장 기본적인 쿼리입니다; 모든 내용을 반환하며, 각 객체의 점수는1.0。
POST /schools/_search
{
"query":{
"match_all":{}
}
}위의 코드를 실행하면 다음과 같은 결과를 얻습니다.-
{
"took": : 7,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": : 1,
"successful": : 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
}
"hits": {
"total": {
"value": : 2,
"relation": "eq"
}
"max_score": 1.0,
"hits": [
{
"_index" : "schools",
"_type" : "school",
"_id" : ""5",
"_score": 1.0,
"_source": {
"name" : "Central School",
"description" : "CBSE Affiliation",
"street" : "Nagan",
"city" : "paprola",
"state" : "HP",
"zip" : ""176115",
"location" : [
31.8955385,
76.8380405
],
"fees": : 2200,
"tags": [
"Senior Secondary",
"beautiful campus"
],
"rating": ""3.3"
}
}
{
"_index" : "schools",
"_type" : "school",
"_id" : ""4",
"_score": 1.0,
"_source": {
"name" : "City Best School",
"description" : "ICSE",
"street" : "West End",
"city" : "Meerut",
"state" : "UP",
"zip" : ""250002",
"location" : [
28.9926174,
77.692485
],
"fees": : 3500,
"tags": [
"fully computerized"
],
"rating": ""4.5"
}
}
}
}
}이러한 쿼리는 전문가 문서나 뉴스 기사와 같은 전체 텍스트를 검색하는 데 사용됩니다. 이 쿼리는 특정 인덱스나 문서와 관련된 분석기에 따라 작동합니다. 이 장에서는 전체 텍스트 쿼리의 다른 유형에 대해 논의할 것입니다.
이 쿼리는 텍스트나 문장을 하나 이상의 필드의 값과 일치시킵니다.
POST /schools*/_search
{
"query":{
"match" : {
"rating":"4.5"
}
}
}위의 코드를 실행한 후, 다음과 같은 응답을 얻습니다:
{
"took": : 44,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": : 1,
"successful": : 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
}
"hits": {
"total": {
"value": : 1,
"relation": "eq"
}
"max_score" : 0.47000363,
"hits": [
{
"_index" : "schools",
"_type" : "school",
"_id" : ""4",
"_score" : 0.47000363,
"_source": {
"name" : "City Best School",
"description" : "ICSE",
"street" : "West End",
"city" : "Meerut",
"state" : "UP",
"zip" : ""250002",
"location" : [
28.9926174,
77.692485
],
"fees": : 3500,
"tags": [
"fully computerized"
],
"rating": ""4.5"
}
}
}
}
}이 쿼리는 하나 이상의 필드에 맞는 텍스트나 문장을 일치시킵니다.
POST /schools*/_search
{
"query":{
"multi_match" : {
"query": "paprola"
"fields": [ "city", "state" ]
}
}
}위의 코드를 실행한 후, 다음과 같은 응답을 얻습니다:
{
"took": : 12,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": : 1,
"successful": : 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
}
"hits": {
"total": {
"value": : 1,
"relation": "eq"
}
"max_score" : 0.9808292,
"hits": [
{
"_index" : "schools",
"_type" : "school",
"_id" : ""5",
"_score" : 0.9808292,
"_source": {
"name" : "Central School",
"description" : "CBSE Affiliation",
"street" : "Nagan",
"city" : "paprola",
"state" : "HP",
"zip" : ""176115",
"location" : [
31.8955385,
76.8380405
],
"fees": : 2200,
"tags": [
"Senior Secondary",
"beautiful campus"
],
"rating": ""3.3"
}
}
}
}
}이 쿼리는 쿼리 분석기와 query_string 키워드를 사용합니다.
POST /schools*/_search
{
"query":{
"query_string":{
"query":"beautiful"
}
}
}위의 코드를 실행한 후, 다음과 같은 응답을 얻습니다:
{
"took": : 60,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": : 1,
"successful": : 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
}
"hits": {
"total": {
"value": : 1,
"relation": "eq"
}
………………………………….이러한 쿼리는 주로 구조화된 데이터, 예를 들어 숫자, 날짜, 열거형을 처리합니다.
POST /schools*/_search
{
"query":{
"term":{"zip":"176115}
}
}위의 코드를 실행한 후, 다음과 같은 응답을 얻습니다:
……………………………..
hits" : [
{
"_index" : "schools",
"_type" : "school",
"_id" : ""5",
"_score" : 0.9808292,
"_source": {
"name" : "Central School",
"description" : "CBSE Affiliation",
"street" : "Nagan",
"city" : "paprola",
"state" : "HP",
"zip" : ""176115",
"location" : [
31.8955385,
76.8380405
],
}
}
}
…………………………………………..이 쿼리는 지정된 값 범위에 있는 값이 있는 객체를 찾기 위해 사용됩니다. 이를 위해 계산자를 사용해야 합니다. 예를 들어-
gte − 큰 것보다 큰
gt − 큰
lte − 작은 것보다 작은
lt − 작은
예를 들어, 아래에 제공된 코드를 관찰하세요-
POST /schools*/_search
{
"query":{
"range":{
"rating":{
"gte":3.5
}
}
}
}위의 코드를 실행한 후, 다음과 같은 응답을 얻습니다:
{
"took": : 24,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": : 1,
"successful": : 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
}
"hits": {
"total": {
"value": : 1,
"relation": "eq"
}
"max_score": 1.0,
"hits": [
{
"_index" : "schools",
"_type" : "school",
"_id" : ""4",
"_score": 1.0,
"_source": {
"name" : "City Best School",
"description" : "ICSE",
"street" : "West End",
"city" : "Meerut",
"state" : "UP",
"zip" : ""250002",
"location" : [
28.9926174,
77.692485
],
"fees": : 3500,
"tags": [
"fully computerized"
],
"rating": ""4.5"
}
}
}
}
}또한 다른 종류의 테마 수준 쿼리가 있습니다. 예를 들어,-
존재 쿼리 −어떤 필드의 값이 비어있지 않다면.
미시 쿼리 −이 쿼리는 존재 쿼리와 정반대로, 특정 필드나 값이 없는 객체를 검색합니다.
패턴이나 regexp 쿼리 −이 쿼리는 객체에서 패턴을 찾기 위해 정규 표현식을 사용합니다.
이 쿼리는 다른 쿼리의 집합으로, 이 쿼리는 부울 연산자(예: AND)를 사용하여 다른 쿼리를 결합합니다./또는, 아니면) 또는 다른 인덱스나 함수 호출 등을 사용하여 각각을 결합합니다.
POST /schools/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"term": {"state": "UP"}}
}
"filter": {
"term": {"fees": ""22"minimum_should_match": "00"}
}
"boost": : 1,
.0 1"value": 0,
}
}
}위의 코드를 실행한 후, 다음과 같은 응답을 얻습니다:
{
"took": : 6,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": : 1,
"successful": : 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
}
"hits": {
"total": {
"max_score": null,
"relation": "eq"
}
"hits": [
지리적 쿼리
}
}PUT
"mappings": { /geo_example
{
"properties": {
"type": "geo_shape"
"location": {
"acknowledged": true,
}
}
}
}위의 코드를 실행한 후, 다음과 같은 응답을 얻습니다:
{
"shards_acknowledged": true,
"index": "geo_example"
}이제, 데이터를 위에서 생성한 인덱스에 배포합니다.
POST /geo_example/_doc?refresh
{
"name": "Chapter One, London, UK",
"location": {
"type": "point",
"coordinates": [:11.660544, 57.800286}
}
}위의 코드를 실행한 후, 다음과 같은 응답을 얻습니다:
{
"took": : 1,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": : 1,
"successful": : 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
}
"hits": {
"total": {
"value": : 2,
"relation": "eq"
}
"max_score": 1.0,
"hits": [
"_index": "geo_example",
"_type": "_doc",
"_id": "hASWZ2oBbkdGzVfiXHKD
"_score": 1.0,
"_source": {
"name": "Chapter One, London, UK",
"location": {
"type": "point",
"coordinates": [
11.660544,
57.800286
}
}
}
}
}