为了深入理解Elasticsearch的各种精确查询方法，我们将通过一系列示例来演示术语查询、多术语查询、主键查询、范围查询、存在查询、前缀查询、正则查询和通配符查询的应用场景。首先，我们为示例准备一组数据：
POST person/_doc/1
{
"id": "1",
"sex": true,
"name": "张三",
"born": "2020-09-18 00:02:20",
"location": {
"lat": 41.12,
"lon": -71.34
}
}
POST person/_bulk
{"index":{"_id":"3"}}
{"id":"3","name":"王五","sex":true,"born":"2020-09-14 00:02:20","location":{"lat":11.12,"lon":-71.34}}
{"index":{"_id":"4"}}
{"id":"4","name":"李四","sex":false,"born":"2020-10-14 00:02:20", "location":{"lat":11.12,"lon":-71.34}}
{"index":{"_id":"5"}}
{"id":"5","name":"黄六","sex":false,"born":"2020-11-14 00:02:20", "location":{"lat":11.12,"lon":-71.34}}
POST person/_bulk
{"index":{"_id":"2"}}
{"id":"2","name":"赵二","sex":true,"born":"2020-09-14 00:02:20","location":{"lat":11.12,"lon":-71.34}}
{"update":{"_id":"5"}}
{ "doc" : {"sex" : "false","born" : "2020-01-01 00:02:20"} }
{"delete":{"_id":"5"}}
接下来，我们将逐一展示各类查询方法的使用。
术语查询（Term Query）
术语查询用于匹配字段中确切的单个值。例如，查找名为“张三”的人：
POST person/_search
{
"query": {
"term": {
"name.keyword": {
"value": "张三"
}
}
}
}
多术语查询（Terms Query）
多术语查询允许同时匹配多个确切值。查找名为“张三”或“王五”的人：
POST person/_search
{
"query": {
"terms": {
"name.keyword": [
"张三",
"王五"
]
}
}
}
主键查询（IDs Query）
主键查询通过文档ID直接查找特定文档。查找ID为“1”和“2”的文档：
POST person/_search
{
"query": {
"ids": {
"values": ["1","2"]
}
}
}
范围查询（Range Query）
范围查询用于筛选出某个字段值在指定区间内的文档。查找出生日期在“2020年9月11日至9月13日”之间的人员：
POST person/_search
{
"query": {
"range": {
"born": {
"gte": "2020/09/11 00:00:00",
"lte": "2020/09/13 00:00:00",
"format": "yyyy/MM/dd HH:mm:ss"
}
}
}
}
POST person/_search
{
"query": {
"range": {
"born": {
"gte": "2020/09/11 08:00:00",
"lte": "2020/09/13 08:00:00",
"format": "yyyy/MM/dd HH:mm:ss",
"time_zone": "+08:00"
}
}
}
}
存在查询（Existence Query）
存在查询用于筛选出具有特定字段的文档。在以下示例中，我们首先为文档添加“age”字段，然后查找包含该字段的文档：
POST person/_doc/5
{
"id": "5",
"sex": true,
"name": "刘大",
"born": "2020-02-18 00:02:20",
"age": 20,
"location": {
"lat": 21.12,
"lon": -71.34
}
}
POST person/_doc/5
{
"id": "5",
"sex": true,
"name": "刘大",
"born": "2020-02-18 00:02:20",
"age": 20,
"location": {
"lat": 21.12,
"lon": -71.34
}
}
POST person/_search
{
"query": {
"exists": {
"field": "age"
}
}
}
前缀查询（Prefix Query）
前缀查询适用于查找字段值以特定前缀开头的文档。首先创建一个索引并设置“address”字段启用前缀索引，然后插入示例数据，最后进行前缀查询：
PUT prefix-test
{
"mappings": {
"properties": {
"address": {
"type": "text",
"index_prefixes": {
"min_chars" : 1,
"max_chars" : 5
}
}
}
}
}
PUT prefix-test/_bulk
{"index":{"_id":"1"}}
{"id":"1","address":"wuhan qingshan"}
{"index":{"_id":"2"}}
{"id":"2","address":"guangzhou baiyun"}
{"index":{"_id":"3"}}
{"id":"3","address":"beijing chaoyang"}
POST prefix-test/_search
{
"query": {
"prefix": {
"address": {
"value": "baiy"
}
}
}
}
请注意，如果字段类型为keyword而非text，则不能使用index_prefixes参数。keyword字段的前缀搜索会比较耗费性能，不宜大量使用。
正则查询（Regexp Query）
正则查询利用正则表达式模式匹配字段值。查找名字中包含“大”字的人：
POST person/_search
{
"query": {
"regexp": {
"name.keyword": ".*大.*"
}
}
}
通配符查询（Wildcard Query）
通配符查询使用通配符字符（如?和*）匹配字段值。查找名字以任意单个字符后接“大”字的人：
POST person/_search
{
"query": {
"wildcard": {
"name.keyword": "?大"
}
}
}
正则查询和通配符查询虽然使用简便，但其性能开销较大，大量使用时需谨慎。
以上就是Elasticsearch中常用的精确查询方法，包括术语查询、多术语查询、主键查询、范围查询、存在查询、前缀查询、正则查询和通配符查询的示例。根据实际需求选择合适的查询类型，可以高效地从Elasticsearch索引中检索所需数据。
