Elasticsearch 的高阶使用方法有哪些？，rabbitmq 入门案例

二、高阶查询

1 布尔组合查询

关键字是 bool，它本身并不是一种查询方式，而是将查询方式通过逻辑运算组合起来了。

①must

翻译过来就是必须的意思，可以填写多个查询条件（中括号本身表示的也就是数组）

多个查询条件通过 must 连接，相当于以前常用的 and，说白了也就是逻辑运算符“与”。

②must_not

刚好就和上述 must 相反，说白了也就是逻辑运算符“与”。

③should

通用的道理：多个查询条件通过 should 连接，相当于以前常用的 or，说白了也就是逻辑运算符“与”。

ps：关于其格式使用，不要看它图中好像挺复杂的样子，其实都可以通过工具有提示，并且这些写多了基本也就知道了。

2 范围查询

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商品都有自己的价格，用户可以通过设定价格区间搜索到对应的商品。

range 就可以实现范围查询，其中通过四种字符说明查询的区间。

• gt：表示大于

• get：表示大于等于

• lt：表示小于

• lte：表示小于等于

3 模糊查询

实际应用中用户搜索时输入的词条与实际词条存在偏差，但也能搜索到对应的数据，这就需要使用到模糊查询了。

关键字是 fuzzy，翻译过来也就是模糊的。

上述例子中，我添加了一个 apple 数据，查询的时候通过 appla 就可以模糊查询到，但是偏差的编辑距离不能超过 2，其中也可以通过 fuzziness 来指定允许的编辑距离。

此外还有过滤，排序这些操作，并且上述这些操作一般都是组合起来使用的，其实无外乎就是记住关键字：

• 关于过滤对应的也就是 filter。

• 关于排序也就对应着 sort。

三、聚合 aggregations

Elasticsearch 中的聚合包含多种类型，最常用的有两种：

①桶（bucket）

其实蛮好理解的，比如上海现在一直在执行的垃圾分类，就有多个桶：干垃圾桶、湿垃圾桶、有害垃圾桶以及可回收物桶。

所以桶的作用就在于按照某种方式对数据进行分组，它只负责分组，不进行运算。

②度量（metrics）

也就是我们以前学的聚合函数，比如求平均值、最大值、最小值以及求和…等这些运算。

2 聚合的使用

在使用之前，我们需要创建一个索引库并添加数据，作为聚合的测试数据。

cars 索引库，有 color 和 make 两个字段，字段类型都为 keyword，也就是不分词。

也就是关于汽车的一个索引库，有颜色和生产商这两个字段。

根据我们这两天的学习情况就可以简单地实现，具体添加了哪些数据就不做说明了。

桶的使用

size 表示是查询条数，我这里设置为 1，主要在于一个了解，重点在于聚合结果。

aggs 也就是聚合 aggregations 的简写，说明这是一个聚合查询：

• popular_make：聚合名，这是自定义的一个名称，尽量见名知义即可。

• terms：划分桶的方式，有多种方式，这里是根据词条划分。

• field：划分桶的字段，这里根据 make 划分。

这样聚合之后，索引库中的数据就根据 field 这个字段划分成了 4 个桶：例子中也就是"honda"、"ford"、"toyota"、"bmw"。

elasticsearch 中关于桶的划分方式有多种：