用過 Kibana 的同學(xué)應(yīng)該都注意過其頂部的搜索框，像下圖這樣。
這個(gè)輸入框接受符合 query string 語法的查詢語句。在日常開發(fā)中我們常用的都是 elastic query dsl(domain specific language)，都是 json 格式的，像下面這個(gè)簡單的查詢語句。
{ "query":{ "match":{ "name":"elastic" } } }
這個(gè)查詢?nèi)绻?query string 來表示的話，如下所示：
name:elastic
看起來是不是簡潔了很多呢？對(duì)于 kibana 這種 UI 界面，輸入越是簡單，越是接近自然語言，對(duì)于用戶也就越是友好，所以 kibana 的搜索框默認(rèn)選擇了 query string 的搜索語法。雖然 query string 展示起來簡潔了很多，但是要用好卻沒有那么簡單，如果不好好閱讀官方文檔并做實(shí)驗(yàn)，那你會(huì)吃不少苦頭。下面我就來幫大家掃清障礙。
注解：
如果非要用 query dsl 的話，kibana 也是支持的，你只需要把 query 中的內(nèi)容放到搜索框中就可以了，比如上面的查詢語句，你只要放下面的內(nèi)容就可以查詢了。
{ "match":{ "name":"elastic" } }
由來
elasticsearch 的 query string 其實(shí)就是 lucene 的 query language。elasticsearch 本身就是構(gòu)建于 lucene 之上的，它支持 lucene 的 query language 也是很簡單的事情。那這個(gè) query language 是怎么來的呢？根據(jù) lucene 文檔中介紹，雖然 lucene 已經(jīng)提供了構(gòu)建查詢條件的 API，但對(duì)于人類直接使用而言不夠友好和自然，所以 lucene 提供了這樣一種接近自然語言的查詢語言，方便人工輸入和記憶查詢條件。lucene 不鼓勵(lì)在代碼中直接使用 query language，因?yàn)樗€要經(jīng)過一層 query parser 的轉(zhuǎn)換，有性能損耗，另外 query language 也只覆蓋了一部分查詢 API，并不完備。
基本概念
這里先講解兩個(gè)術(shù)語： single term 和 phrase。前者是指單個(gè)詞(分詞后的最小單位)，后者指短語。舉例來說，word、sun 這些都是 single term，而用雙引號(hào)包裹起來 “word sun“ 就成了 phrase 。所以這兩者的區(qū)別在于 phrase 是由 term 組成的，包裹在雙引號(hào)中。而 phrase 中的詞在匹配是有順序要求的，這也就是 elasticsearch 中 match query 和 match phrase query 的區(qū)別之一。
接下來再看一個(gè)術(shù)語：field，也就是字段。我們?cè)谑褂?query dsl 來寫搜索條件時(shí)，都會(huì)指明是要在哪一個(gè) field 上做匹配。同理，在 query string 中也可以做到只匹配指定的 field，用法是將 字段名稱: 放到查詢內(nèi)容前面即可，比如 name:tom。當(dāng)不指定 field 時(shí)，會(huì)使用默認(rèn)的 field，默認(rèn)配置為 _all字段，這個(gè)是可以自己指定的(index.query.default_field)。關(guān)于 _all 字段，可以簡單理解為所有文檔字段的拼接結(jié)果，這里就不展開講了。比如下面這個(gè)查詢語句就是查詢 name 為 tom 的所有文檔。
name:tom
如果不寫 name: ，只寫 tom，那么相當(dāng)于執(zhí)行 _all:tom 這個(gè)查詢。
另外* field* 是有作用域的，只對(duì)緊跟其后的 term 生效。
name:"Tom Lee"
上面這是一個(gè) phrase 查詢，查詢匹配 Tom Lee 的所有文檔。
name:Tom Lee
上面這個(gè)查詢實(shí)際等效于
name:Tom OR _all:Lee
這也是在實(shí)際使用中很多人容易踩坑的地方，使用的過程中要切記，否則查詢出的結(jié)果肯定不會(huì)如你預(yù)期的那樣。
如果你想對(duì)一個(gè) field 指定復(fù)雜的查詢條件，那么可以使用括號(hào)將查詢條件包起來用(field grouping)。比如下面的這個(gè)語句：
name:(tom lee)
等價(jià)于
name:(tom OR lee)
查詢 name 為 tom 或者 lee的所有文檔。
另外括號(hào)不僅可以作用在 field 上，還可以作用在外層的邏輯處理中。比如下面這種查詢組合也是支持的（大家先忽略還沒有講到的操作符）。
(name:tom && age:10)||city:(shanghai beijing)
有心的讀者可能會(huì)發(fā)現(xiàn)為什么 && 的語句還要加括號(hào)呢，它的優(yōu)先級(jí)不是比 || 高嗎？我 也是這么認(rèn)為的，但動(dòng)手測試后發(fā)現(xiàn)貌似 lucene 沒有實(shí)現(xiàn)這個(gè)優(yōu)先級(jí)的解析，所以大家使用的時(shí)候注意括號(hào)的使用。
下面再講一下布爾操作符，大家對(duì)這個(gè)應(yīng)該很熟悉了，比如 AND、OR、NOT等。這里要注意的一點(diǎn)是：query string 中的布爾操作符必須大寫。如果小寫，比如 and、or、not，query解析器會(huì)把他們當(dāng)做普通 term 解析。比如下面這個(gè)語句：
name:tom and age:10
上面的查詢實(shí)際對(duì)應(yīng)下面的語句：
name:tom OR _all:and OR age:10
愛思考的同學(xué)看到上面的解釋應(yīng)該就有疑問了。
“這個(gè) OR 是從哪里來的呢？”
這個(gè) OR 是默認(rèn)的布爾操作符，當(dāng)多個(gè)查詢條件之間沒有指定布爾關(guān)系時(shí)，就會(huì)使用 OR。
另外可以用 && 和 ||* 分別代替 AND 和 OR，使得查詢語句更簡潔易懂。
NOT 就是非操作，簡寫符號(hào)為 !。用法如下:
name:(tom NOT lee)
查詢 name 為 tom，但不是 lee 的所有文檔。
除去 AND、OR、NOT ，query string 還支持 + 和 -，分別對(duì)應(yīng) must 和 must not 的含義。
name:(tom +lee -alfred)
上面的語句查詢 name 中 含有 lee，不含有 alfred，但可能含有 tom 的所有文檔。
大家可以想一下如果用 AND、OR、NOT 來重寫上面的語句是什么樣子呢？
name:((lee && !alfred) || (tom && lee && !alfred))
你是不是發(fā)現(xiàn) + 和 - 的好處了？
查詢功能
講完基礎(chǔ)概念，我們?cè)賮砜纯?query string 支持的幾個(gè)查詢功能。
范圍查詢 range search
數(shù)字、日期類型等都是可以指定范圍的，對(duì)于這類可以使用范圍查詢，閉區(qū)間用[]，開區(qū)間用{}。舉幾個(gè)例子大家一看就明白了。
age:[1 TO 10] 意為 1<=age<=10 age:[1 TO 10} 意為 1<=age<10 age:[1 TO ] 意為 age>=1 age:[* TO 10] 意為 age<=10
日期也是一樣的用法，只要將數(shù)字替換為 2017-01-01 即可。
如果你覺得這樣寫太麻煩了，那可以使用簡略寫法，如下：
age:(>=1 && <=10) 或者 age:(+>=1 +<=10) age:(>=1 && <10) 或者 age:(+>=1 +<10) age:>=1 age:<=10
通配符查詢 wildcard search
大家對(duì)于通配符應(yīng)該都不陌生，有 ? 和 * 兩個(gè)，前者代表一個(gè)字符，后者代表0或多個(gè)字符。
name:t?m name:tom* name:t*m
上面的使用方式都可以，但是不能把 ? 和 *** 放在最前面，因?yàn)檫@會(huì)導(dǎo)致 elasticsearch 將所有的分詞都比對(duì)一遍，效率低下。
通配符查詢的效率很低，也會(huì)占用較多的內(nèi)存（因?yàn)橐阉蟹蠗l件的分詞進(jìn)行比對(duì)），建議大家謹(jǐn)慎使用。
正則查詢 regular expressionsearch
正則查詢?nèi)缤置嬉饬x所講的，支持正則表達(dá)式進(jìn)行匹配。
name:/[mb]oat/
但這里并不支持所有的正則語法，使用的時(shí)候要注意查看官方文檔說明。另外正則查詢的內(nèi)存壓力也很大，要謹(jǐn)慎使用。
模糊查詢 fuzzy search
所謂模糊查詢是指允許搜索和匹配的詞(term)之間有差異，比如搜索 surprize，可以匹配到surprise。
name:roam~
上面的語句會(huì)匹配到 foam 和 roams，波浪號(hào)后面可以指定一個(gè) 0~2 的浮點(diǎn)值，用以表示模糊度，我在實(shí)際使用中用的不多，就不展開來講了。
近似度查詢 proximity search
所謂近似度查詢是指在一個(gè)短語(phrase)中，詞(term)與詞之間距離的匹配。
name:"tom lee"~2
匹配時(shí)允許 tom 和 lee 之間有 2 個(gè)詞的距離，筆者用的也不多，所以不班門弄斧了。
提升查詢權(quán)重 boosting term
查詢時(shí)如果想改變某個(gè)查詢條件的權(quán)重，可以使用 ^ 來實(shí)現(xiàn)。
name:(tom^4 lee)
上面的查詢表示，當(dāng) name 中包含 tom 時(shí)，其權(quán)重是 lee 的4倍，這就意味著相應(yīng)得分也會(huì)高，排序也會(huì)靠前。
特殊字符過濾
query string 本身已經(jīng)占據(jù)了一些關(guān)鍵字，如下
+ - && || ! ( ) { } [ ] ^ " ~ * ? : \ /
當(dāng)遇到這些關(guān)鍵詞時(shí)，需要使用 \ 做轉(zhuǎn)義，比如如果你要搜索 (1+1):2，那么查詢條件需要寫成\(1\+1\)\:2。
總結(jié)
至此，query string就講完了，大家可以去愉快地和 kibana 玩耍了，遇到問題時(shí)歡迎和筆者我討論哦~
