Elasticsearch语法和MySQL对比使用教程

本人刚刚毕业参加工作不久，因为工作的需要学习了一下ES，因为做后端的都会使用数据库，都会写sql语句，所以在此整理了一下ES和MySQL语法的对比，记录一下自己的学习笔记，如果帮到你了，请评论支持一下，感谢。

ES语法基本操作，满满的干货，没有废话。不像别的博主说一些原理性的东西，因为我也不太懂，用就完了，大家来搜语法也只是想知道怎么用，没人想去知道原理性的东西

假设现在有一张wk_single_customer表，下面所有的语法都是对这张表进行操作

1.删除操作delete（删除id为21的数据）

delete from wk_single_customer where id=21

POST wk_single_customer/_delete_by_query   
{
  "query":{
    "term":{
      "id":21
    }
  }
}

2. 修改操作update（将id=4104的referrerId修改为15204,referrername修改为李四）

update wk_single_customer set referrerId= 15204,referrername='李四' where id=4104

此处注意·这个是固定写发法，ctx._source后跟要修改的字段，每修改一个字段都要写一次ctx._source
并且每个后面都要跟‘；’ 。query后面跟的就是条件了，bool是跟多个条件，must是必须满足的条件。后面会说到这些关键字

 POST wk_single_customer/_update_by_query
{
    "script": {
        "source": "ctx._source['referrerId']='15204'; ctx._source['referrername']='李四';"
    },  
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {
                    "term": {
                        "customerId": "4104"
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

3. 查询所有

select * from wk_single_customer

GET /wk_single_customer/_search

上面是ES的一个简单的写法，也可以使用下面这种，下面这种多多少少有点多余了奥

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

4.等值查询（查询name=张三的数据）

select * from wk_single_customer where name = '张三'

GET /wk_single_customer/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "name": "张三"
    }
  }
}

5. 范围查询（查询age>=15的数据）

select  * from wk_single_customer where age >= 15

关键字：gt/lt:大于/小于 gte/lte:大于等于/小于等于

 GET /wk_single_customer/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte":15
      }
    }
  }
}

6. bool 多条件复合查询（查询age>15并且name!=‘张三’）

select * from wk_single_customer where age > 15  and name != '张三' 

这里需要注意一下，bool是最外层的，多个条件都放在这里面，must是必须要满足的条件就是==，must_not是必须不满足的条件也就可以理解为!=。后面记得跟中括号哦，中括号里面是基础的查询条件。

GET /wk_single_customer/_search
{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {
                    "range": {
                        "age": {
                            "gt": 15
                        }
                    }
                }
            ],
            "must_not": [
                {
                    "term": {
                        "name": "张三"
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

7. 排序（按age降序排列）

select * from wk_single_customer order by age desc

升序asc，我不说你也懂

GET /wk_single_customer/_search
{
 "sort": [
   {
     "age": {
       "order": "desc"
     }
   }
 ]
}

8. MySQL中的in查询，在这个里面既满足查询条件（查询年龄为10、14、16岁的数据）

select * from wk_single_customer where age in(10, 14, 16)

记住term是等值，只有一个值。而terms是多值满足其中一个即可

GET /wk_single_customer/_search
{
    "query": {
        "terms": {
            "age": ["10","14","16"]
        }
    }
}

9. ids 只用于查询id可以查多条也可以查一个（查询id=2和id=3的数据）

select * from wk_single_customer where id in(1, 3, 6)

ES每一行数据，即文档都会有一个id，如果指定某一列field值作为id，则该列field必须为唯一键，类似于MySQL的UK；不过不指定，ES会自动生成，常常为了更好的定位数据，会指定一列满足UK的field作为文档的id

GET /wk_single_customer/_search/
{
  "query": {
      "ids":{
        "values":[1,3,6]
      }
  }
}

10. regexp根据正则表达式去匹配的，这个用的少没有细搞，只给一个简单的例子

姓名已”明明“结尾的

GET /wk_single_customer/_search/
{
  "query": {
      "regexp":{
       "name":".*明明"
      }
    
  }
}

11. 模糊匹配，相当于MySQL中的like（查询姓名中带有’朋‘的）

select * from wk_single_customer where name like %朋%

关键字wildcard，小伙伴这个非常的实用哦

GET /wk_single_customer/_search
{
    "query": {
        "wildcard": {
            "detail": {
                "name": "*朋*",
            }
        }
    }
}

12. 接下来的这个是一些函数式操作（求和、平均值、最大值、最小值）

直接上干货，这里只列举了求和，其他都一样只是换个关键字（sum avg max min ）

 GET /wk_single_customer/_search
{
   #查询条件，对哪些进行求和，这里条件就简单了,大家可以根据自己的需要加查询条件
   "query":{
     "terms": {
       "age": [12,13,14]
     }
   },
   #固定语法 aggs
    "aggs" : {
        #随便起一个名字，相当于接收用
        "ageSum" : { 
          "sum": { 
          #对哪个字段求和
            "field" : "age" 
          } 
        }
    }
}

13. 只查询想要的字段(查询age=13的只要name和age两个字段)

查询ES时你会发现，因为查询结果是以JSON串展示的可能会很长很长，大部分都不是我们想看的，那么这个关键字就很重要了 _source

GET /wk_single_customer/_search
{
"_source": ["name","age"], 
  "query": {
    "term": {
      "age": "13"
    }
  }
}

14. ES中特有的分词查询

ES特有的分词查询，非常的强大，ES是倒排索引所以这个特有的功能非常的牛B，由于我们公司并不是做电商的，所以说这个分词查询并没有使用，个人理解也比较片面 关键字：match

如果你安装了ik分词器（也就是中文分词器）他会将中文就行拆分 拆分成北京和天安门 凡是库里带有这两个词的任意一个的结果全部返回回来。当然如果你用的是ES自带的分词器，他会把中文一个字一个字的拆分，匹配任意一个字都返回。所以想用这个功能的话你要安装IK分词器哦（也就是中文分词器）

 GET /wk_single_customer/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "address":"北京天安门"
    }
  }
}

15. ES中match_phrase也是分词和match的区别

1. match_phrase还是分词后去搜的
2. 目标文档需要包含分词后的所有词
3. 目标文档还要保持这些词的相对顺序和文档中的一致

说实话这个关键字我也不知道他的具体应用场景，如果有大佬经常用的可以评论一下（感谢指导）

总结：

我不是一个非常爱学习的孩子，一般不太会去主动的去学一些东西，只有用到了才会去学，但那是我有个习惯就是记笔记，碰到不会的感觉有用的我都会记录下来。希望跟大家一起学习进步，如果有错的请指正一下，本人也是刚刚入门的小白一个。嘻嘻