白话Elasticsearch05- 结构化搜索之使用range query来进行范围过滤

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: 白话Elasticsearch05- 结构化搜索之使用range query来进行范围过滤

20190512210942824.png20190806092132811.jpg


概述


继续跟中华石杉老师学习ES,第五篇

课程地址: https://www.roncoo.com/view/55

range filter已经被range query取代了,所以我们这里直接来看 range query吧


https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.4/query-dsl-range-filter.html


20190512190806958.png

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.0/query-dsl-range-query.html#query-dsl-range-query


20190512204743341.png


数据准备


为了演示 范围查询 ,我们增加个 浏览量 view_cnt字段,更新DSL如下

POST /forum/article/_bulk
{"update":{"_id":"1"}}
{"doc":{"view_cnt":30}}
{"update":{"_id":"2"}}
{"doc":{"view_cnt":50}}
{"update":{"_id":"3"}}
{"doc":{"view_cnt":100}}
{"update":{"_id":"4"}}
{"doc":{"view_cnt":80}}


小示例

搜索浏览量在30~60之间的帖子

老版本的写法

GET /forum/article/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "range": {
          "view_cnt": {
            "gt": 30,
            "lt": 60
          }
        }
      }
    }
  }
}


新写法 (推荐)

GET /forum/article/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "view_cnt": {
        "gt": 30,
        "lt": 60
      }
    }
  }
}


20190512210942824.png

搜索发帖日期在最近1个月的帖子


为了演示,我们新增一条数据id=5的数据 ,如下

POST /forum/article/_bulk
{"index":{"_id":5}}
{"articleID":"DHJK-B-1395-#Ky5","userID":3,"hidden":false,"postDate":"2019-06-01","tag":["elasticsearch"],"tag_cnt":1,"view_cnt":10}


今天是5月12号,上面的6月1号搞错了,再把 postDate 改为 2019-05-01

POST /forum/article/_bulk
{"update":{"_id":"5"}}
{"doc":{"postDate":"2019-05-01"}}


查看下id=5的数据


20190512212001568.png


那 将需求翻译成 es dsl如下

老版本的写法:

GET /forum/article/_search 
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "range": {
          "postDate": {
            "gt": "2019-05-12||-30d"
          }
        }
      }
    }
  }
}
GET /forum/article/_search 
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "range": {
          "postDate": {
            "gt": "now-30d"
          }
        }
      }
    }
  }
}


now-30d

GET /forum/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "postDate": {
        "gte": "now-30d"
      }
    }
  }
}


2019-05-12||-30d

GET /forum/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "postDate": {
        "gte": "2019-05-12||-30d"
      }
    }
  }
}



20190512212739816.png


总结一下:

  • range,就像sql中的between
  • range query 做范围过滤


相关实践学习
使用阿里云Elasticsearch体验信息检索加速
通过创建登录阿里云Elasticsearch集群,使用DataWorks将MySQL数据同步至Elasticsearch,体验多条件检索效果,简单展示数据同步和信息检索加速的过程和操作。
ElasticSearch 入门精讲
ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
相关文章
|
1月前
|
SQL JSON 大数据
ElasticSearch的简单介绍与使用【进阶检索】 实时搜索 | 分布式搜索 | 全文搜索 | 大数据处理 | 搜索过滤 | 搜索排序
这篇文章是Elasticsearch的进阶使用指南,涵盖了Search API的两种检索方式、Query DSL的基本语法和多种查询示例,包括全文检索、短语匹配、多字段匹配、复合查询、结果过滤、聚合操作以及Mapping的概念和操作,还讨论了Elasticsearch 7.x和8.x版本中type概念的变更和数据迁移的方法。
ElasticSearch的简单介绍与使用【进阶检索】 实时搜索 | 分布式搜索 | 全文搜索 | 大数据处理 | 搜索过滤 | 搜索排序
|
2月前
|
存储 人工智能 自然语言处理
阿里云Elasticsearch AI场景语义搜索最佳实践
本文介绍了如何使用阿里云Elasticsearch结合搜索开发工作台搭建AI语义搜索。
17239 68
|
30天前
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
阿里云Elasticsearch AI搜索实践
本文介绍了阿里云 Elasticsearch 在AI 搜索方面的技术实践与探索。
18799 20
因为一个问题、我新学了一门技术 ElasticSearch 分布式搜索
这篇文章讲述了作者因为一个检索问题而学习了ElasticSearch技术,并分享了排查和解决ElasticSearch检索结果与页面展示不符的过程。
因为一个问题、我新学了一门技术 ElasticSearch 分布式搜索
|
18天前
|
JSON 监控 Java
Elasticsearch 入门:搭建高性能搜索集群
【9月更文第2天】Elasticsearch 是一个分布式的、RESTful 风格的搜索和分析引擎,基于 Apache Lucene 构建。它能够处理大量的数据,提供快速的搜索响应。本教程将指导你如何从零开始搭建一个基本的 Elasticsearch 集群,并演示如何进行简单的索引和查询操作。
59 3
|
2月前
|
数据采集 人工智能 安全
阿里云Elasticsearch 企业级AI搜索方案发布
本文从AI搜索落地的挑战、阿里云在RAG场景的实践、效果提升三个方面,深度解读阿里云Elasticsearch 企业级AI搜索方案。
316 8
|
22天前
|
存储 人工智能 安全
保障隐私的Elasticsearch AI搜索解决方案
【8月更文第28天】随着大数据和人工智能技术的发展,搜索引擎在日常生活中扮演着越来越重要的角色。然而,用户隐私保护成为了一个不容忽视的问题。本文将探讨如何在确保用户数据隐私的同时,利用Elasticsearch实现智能搜索功能。我们将介绍一种综合方案,该方案结合了加密技术、差分隐私、匿名化处理以及安全多方计算等方法,以保障用户数据的安全性
56 0
|
1月前
|
数据采集 人工智能 自然语言处理
阿里云Elasticsearch AI语义搜索:解锁未来搜索新纪元,精准洞察数据背后的故事!
【8月更文挑战第2天】阿里云Elasticsearch AI场景语义搜索最佳实践
116 5
|
3月前
|
搜索推荐 开发者
如何在 Elasticsearch 中选择精确 kNN 搜索和近似 kNN 搜索
【6月更文挑战第8天】Elasticsearch 是一款强大的搜索引擎,支持精确和近似 kNN 搜索。精确 kNN 搜索保证高准确性但计算成本高,适用于对精度要求极高的场景。近似 kNN 搜索则通过牺牲部分精度来提升搜索效率,适合大数据量和实时性要求高的情况。开发者应根据业务需求和数据特性权衡选择。随着技术发展,kNN 搜索将在更多领域发挥关键作用。
110 4
|
2月前
|
运维 监控 Java
在大数据场景下,Elasticsearch作为分布式搜索与分析引擎,因其扩展性和易用性成为全文检索首选。
【7月更文挑战第1天】在大数据场景下,Elasticsearch作为分布式搜索与分析引擎,因其扩展性和易用性成为全文检索首选。本文讲解如何在Java中集成Elasticsearch,包括安装配置、使用RestHighLevelClient连接、创建索引和文档操作,以及全文检索查询。此外,还涉及高级查询、性能优化和故障排查,帮助开发者高效处理非结构化数据。
51 0