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学习查询之前,我还是老规矩,先准备数据
#Filter查询
#filter是不计算相关性的,同时可以cache.因此,filter速度要快于query.
POST /lib5/items/_bulk
{"index":{"_id": 1}}
{"price": 40,"itemID": "ID100123"}
{"index":{"_id": 2}}
{"price": 50,"itemID": "ID100124"}
{"index":{"_id": 3}}
{"price": 25,"itemID": "ID100124"}
{"index":{"_id": 4}}
{"price": 30,"itemID": "ID100125"}
{"index":{"_id":5}}
{"price": null, "itemID": "ID100127"}
查询价格为40的(过滤价格为40的数据)
查询价格25和40的
我们post请求添加数据我用的是动态映射,自动创建的mapping,我们可以看下mapping
我们将改成小写的试试,发现是ok的 如下图所示:
查询语句:
####2.8.1简单的过滤查询
#term
GET /lib5/items/_search
{
"post_filter":{
"term":{ "price":40}
}
}
#terms
GET /lib5/items/_search
{
"post_filter":{
"terms":{ "price": [25,40]}
}
}
GET /lib5/items/_search
{
"post_filter":{
"term": { "itemID": "ID100123"}
}
}
GET /lib5/items/_search
{
"query": {
"bool": {
"filter": [{ "term": { "price": 40}}]
}
}
}
GET /lib5/items/_search
{
"query": {
"bool": {
"filter": [{
"terms": { "price": [25,40] }
}]
}
}
}
GET /lib5/items/_search
{
"query": {
"bool": {
"filter": [{
"term": { "itemID":"5100123" }
}]
}
}
}
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