Elasticsearch 8.x DSL 语法速览

Elasticsearch 8.x 的查询 DSL（Domain Specific Language）以 JSON 结构描述检索、聚合、排序、分页等需求。掌握 DSL 能精确控制查询行为，并充分发挥倒排索引与分布式搜索的优势。下文按照常用场景，给出核心语法要点与示例。

基本查询

• match：按分词结果匹配，适合全文检索。
• match_phrase：强调短语顺序，可通过 slop 设置容错距离。
• multi_match：一次匹配多个字段，可用 fields 指定权重，如 title^2.
• term / terms：精确匹配，不分词；常用于 keyword、数字、布尔字段。

GET /products/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "无线 蓝牙 耳机",
      "fields": ["title^2", "description"]
    }
  }
}

组合查询

bool 查询通过以下子句组合复杂条件：

• must: 条件必须满足（逻辑 AND）
• should: 条件满足越多越好（逻辑 OR），可配合 minimum_should_match
• must_not: 排除条件
• filter: 不参与评分，适合范围、精确匹配等

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "title": "耳机" } }
      ],
      "filter": [
        { "term": { "brand": "sony" } },
        { "range": { "price": { "gte": 300, "lte": 800 } } }
      ],
      "must_not": [
        { "term": { "is_discontinued": true } }
      ]
    }
  }
}

范围与日期

range 可用于数字、日期或关键字的字典序比较：

{ "range": { "sale_date": { "gte": "now-30d", "lt": "now" } } }

常见参数：gte, gt, lte, lt, time_zone。

聚合分析

Elasticsearch 8.x 聚合 DSL 依然以桶（bucket）与度量（metric）为核心概念：

• terms: 统计分布
• date_histogram: 时间序列
• range / histogram: 自定义区间
• 度量：avg, sum, max, min, cardinality, top_hits 等

GET /orders/_search
{
  "size": 0,
  "query": {
    "term": { "status": "paid" }
  },
  "aggs": {
    "sales_by_day": {
      "date_histogram": {
        "field": "paid_at",
        "calendar_interval": "day"
      },
      "aggs": {
        "revenue": { "sum": { "field": "amount" } }
      }
    }
  }
}

排序与评分

• sort 数组支持多字段排序，可指定 order, mode, missing, unmapped_type。
• track_scores 结合 sort 在需要评分时开启。
• function_score 可叠加衰减函数（gauss、exp、linear）、脚本或字段值，调整相关度。

分页与游标

• from + size：简单分页，适合小页码。
• search_after：基于排序值的深分页；必须与 sort 搭配，并使用上一页最后一条记录的 sort 值。
• scroll：长时间、顺序读取大量结果；8.x 推荐以 _pit（Point in Time）+ search_after 组合替代。

高亮与返回字段

• highlight 支持字段级配置，可设置 pre_tags, post_tags, fragment_size, number_of_fragments。
• _source 可以布尔值、数组或 includes/excludes 形式，控制返回字段。

脚本与运行时字段

• script（Painless）可用于 script_score, script_fields, update_by_query 等。
• runtime_mappings 允许在查询时临时计算字段，避免修改映射。

{
  "runtime_mappings": {
    "price_with_tax": {
      "type": "double",
      "script": {
        "source": "emit(doc['price'].value * 1.13)"
      }
    }
  },
  "query": { "match_all": {} },
  "fields": ["price_with_tax"]
}

安全与最佳实践

• 8.x 默认启用安全特性，使用 API 调用时需携带 API Key 或 Basic Auth。
• 请求应尽量使用 POST /_search，并在 JSON 中传参，避免 URL 过长。
• 对频繁执行的复杂查询，可创建索引模板、使用 _search/template 或 stored script。
• 合理规划映射类型，避免 keyword/全文字段混淆；关注字段数据类型对 DSL 的影响。

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通过掌握上述 DSL 结构与模式，可以快速构建 Elasticsearch 8.x 的检索与分析能力。建议在 Kibana Dev Tools 中边写边调试，并结合具体业务索引结构进行迭代优化。