Elasticsearch Query DSL查询入门

本篇为学习DSL时做的笔记，适合ES新手，大佬请略过~

Query DSL又叫查询表达式，是一种非常灵活又富有表现力的查询语言，采用JSON接口的方式实现丰富的查询，并使你的查询语句更灵活、更精确、更易读且易调试

查询与过滤

Elasticsearch（以下简称ES）中的数据检索分为两种情况：查询和过滤。

Query查询会对检索结果进行评分，注重的点是匹配程度，例如检索“运维咖啡吧”与文档的标题有多匹配，计算的是查询与文档的相关程度，计算完成之后会算出一个评分，记录在_score字段中，并最终按照_score字段来对所有检索到的文档进行排序

Filter过滤不会对检索结果进行评分，注重的点是是否匹配，例如检索“运维咖啡吧”是否匹配文档的标题，结果只有匹配或者不匹配，因为只是对结果进行简单的匹配，所以计算起来也非常快，并且过滤的结果会被缓存到内存中，性能要比Query查询高很多

简单查询

一个最简单的DSL查询表达式如下：

GET /_search { "query":{ "match_all": {} } } 

/_search 查找整个ES中所有索引的内容

query 为查询关键字，类似的还有aggs为聚合关键字

match_all 匹配所有的文档，也可以写match_none不匹配任何文档

返回结果：

{ "took": 6729, "timed_out": false, "num_reduce_phases": 6, "_shards": { "total": 2611, "successful": 2611, "skipped": 0, "failed": 0 }, "hits": { "total": 7662397664, "max_score": 1, "hits": [ { "_index": ".kibana", "_type": "doc", "_id": "url:ec540365d822e8955cf2fa085db189c2", "_score": 1, "_source": { "type": "url", "updated_at": "2018-05-09T07:19:46.075Z", "url": { "url": "/app/kibana", "accessCount": 0, "createDate": "2018-05-09T07:19:46.075Z", "accessDate": "2018-05-09T07:19:46.075Z" } } }, ...省略其他的结果... ] } } 

took： 表示我们执行整个搜索请求消耗了多少毫秒

timed_out： 表示本次查询是否超时

这里需要注意当timed_out为True时也会返回结果，这个结果是在请求超时时ES已经获取到的数据，所以返回的这个数据可能不完整。

且当你收到timed_out为True之后，虽然这个连接已经关闭，但在后台这个查询并没有结束，而是会继续执行

_shards： 显示查询中参与的分片信息，成功多少分片失败多少分片等

hits： 匹配到的文档的信息，其中total表示匹配到的文档总数，max_score为文档中所有_score的最大值

hits中的hits数组为查询到的文档结果，默认包含查询结果的前十个文档，每个文档都包含文档的_index、_type、_id、_score和_source数据

结果文档默认情况下是按照相关度（_score）进行降序排列，也就是说最先返回的是相关度最高的文档，文档相关度意思是文档内容与查询条件的匹配程度，上边的查询与过滤中有介绍

指定索引

上边的查询会搜索ES中的所有索引，但我们通常情况下，只需要去固定一个或几个索引中搜索就可以了，搜索全部无疑会造成资源的浪费，在ES中可以通过以下几种方法来指定索引

1. 指定一个固定的索引，ops-coffee-nginx-2019.05.15为索引名字

GET /ops-coffee-nginx-2019.05.15/_search 

以上表示在ops-coffee-nginx-2019.05.15索引下查找数据

2. 指定多个固定索引，多个索引名字用逗号分割

GET /ops-coffee-nginx-2019.05.15,ops-coffee-nginx-2019.05.14/_search 

3. 用*号匹配，在匹配到的所有索引下查找数据

GET /ops-coffee-nginx-*/_search 

当然这里也可以用逗号分割多个匹配索引

分页查询

上边有说到查询结果hits默认只展示10个文档，那我们如何查询10个以后的文档呢？ES中给了size和from两个参数

size： 设置一次返回的结果数量，也就是hits中的文档数量，默认为10

from： 设置从第几个结果开始往后查询，默认值为0

GET /ops-coffee-nginx-2019.05.15/_search { "size": 5, "from": 10, "query":{ "match_all": {} } } 

以上查询就表示查询ops-coffee-nginx-2019.05.15索引下的所有数据，并会在hits中显示第11到第15个文档的数据

全文查询

上边有用到一个match_all的全文查询关键字，match_all为查询所有记录，常用的查询关键字在ES中还有以下几个

match

最简单的查询，下边的例子就表示查找host为ops-coffee.cn的所有记录

GET /ops-coffee-2019.05.15/_search { "query":{ "match": { "host":"ops-coffee.cn" } } } 

multi_match

在多个字段上执行相同的match查询，下边的例子就表示查询host或http_referer字段中包含ops-coffee.cn的记录

GET /ops-coffee-2019.05.15/_search { "query":{ "multi_match": { "query":"ops-coffee.cn", "fields":["host","http_referer"] } } } 

query_string

可以在查询里边使用AND或者OR来完成复杂的查询，例如：

GET /ops-coffee-2019.05.15/_search { "query":{ "query_string": { "query":"(a.ops-coffee.cn) OR (b.ops-coffee.cn)", "fields":["host"] } } } 

以上表示查找host为a.ops-coffee.cn或者b.ops-coffee.cn的所有记录

也可以用下边这种方式组合更多的条件完成更复杂的查询请求

GET /ops-coffee-2019.05.14/_search { "query":{ "query_string": { "query":"host:a.ops-coffee.cn OR (host:b.ops-coffee.cn AND status:403)" } } } 

以上表示查询（host为a.ops-coffee.cn）或者是（host为b.ops-coffee.cn且status为403）的所有记录

与其像类似的还有个simple_query_string的关键字，可以将query_string中的AND或OR用+或|这样的符号替换掉

term

term可以用来精确匹配，精确匹配的值可以是数字、时间、布尔值或者是设置了not_analyzed不分词的字符串

GET /ops-coffee-2019.05.14/_search { "query":{ "term": { "status": { "value": 404 } } } } 

term对输入的文本不进行分析，直接精确匹配输出结果，如果要同时匹配多个值可以使用terms

GET /ops-coffee-2019.05.14/_search { "query": { "terms": { "status":[403,404] } } } 

range

range用来查询落在指定区间内的数字或者时间

GET /ops-coffee-2019.05.14/_search { "query": { "range":{ "status":{ "gte": 400, "lte": 599 } } } } 

以上表示搜索所有状态为400到599之间的数据，这里的操作符主要有四个gt大于，gte大于等于，lt小于，lte小于等于

当使用日期作为范围查询时，我们需要注意下日期的格式，官方支持的日期格式主要有两种

1. 时间戳，注意是毫秒粒度

GET /ops-coffee-2019.05.14/_search { "query": { "range": { "@timestamp": { "gte": 1557676800000, "lte": 1557680400000, "format":"epoch_millis" } } } } 

2. 日期字符串

GET /ops-coffee-2019.05.14/_search { "query": { "range":{ "@timestamp":{ "gte": "2019-05-13 18:30:00", "lte": "2019-05-14", "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd", "time_zone": "+08:00" } } } } 

通常更推荐用这种日期字符串的方式，看起来比较清晰，日期格式可以按照自己的习惯输入，只需要format字段指定匹配的格式，如果格式有多个就用||分开，像例子中那样，不过我更推荐用同样的日期格式

如果日期中缺少年月日这些内容，那么缺少的部分会用unix的开始时间（即1970年1月1日）填充，当你将"format":"dd"指定为格式时，那么"gte":10将被转换成1970-01-10T00:00:00.000Z

elasticsearch中默认使用的是UTC时间，所以我们在使用时要通过time_zone来设置好时区，以免出错

组合查询

通常我们可能需要将很多个条件组合在一起查出最后的结果，这个时候就需要使用ES提供的bool来实现了

例如我们要查询host为ops-coffee.cn且http_x_forworded_for为111.18.78.128且status不为200的所有数据就可以使用下边的语句

GET /ops-coffee-2019.05.14/_search { "query":{ "bool": { "filter": [ {"match": { "host": "ops-coffee.cn" }}, {"match": { "http_x_forwarded_for": "111.18.78.128" }} ], "must_not": { "match": { "status": 200 } } } } } 

主要有四个关键字来组合查询之间的关系，分别为：

must： 类似于SQL中的AND，必须包含

must_not： 类似于SQL中的NOT，必须不包含

should： 满足这些条件中的任何条件都会增加评分_score，不满足也不影响，should只会影响查询结果的_score值，并不会影响结果的内容

filter： 与must相似，但不会对结果进行相关性评分_score，大多数情况下我们对于日志的需求都无相关性的要求，所以建议查询的过程中多用filter

写在最后

ES的查询博大精深，本篇文章属于基础入门，内容来源于官网

网上关于ELK搭建部署日志收集的文章很多，但收集到日志之后该如何应用这个数据宝库呢？网上仅有一些大厂分享的比较泛的概念没有实际落地的过程，我在想把这些数据利用起来，初步想法是去ES搜索出来业务或者功能的流量数据，然后做趋势分析，这不从DSL开始学习，欢迎大家加我好友找我交流，我会非常乐意

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