Elasticsearch Query DSL 查詢語法筆記
TLDR
- Query DSL 優勢：相比 Query String，DSL 支援 Nested 查詢、地理空間查詢、自訂評分及複雜的布林邏輯，且結構清晰易於維護。
- Match Query：全文檢索核心，
minimum_should_match僅在OR邏輯下有效，且保底值為 1。 - Multi Match：提供
best_fields（預設，取最高分）、most_fields（加總分數）、cross_fields（跨欄位搜尋）等多種策略。 - Combined Fields：以詞彙為中心，將多個 text 欄位視為單一欄位，適合跨欄位搜尋。
- Nested Query：解決 object 型別扁平化導致的關聯性丟失問題，必須用於
nested型別欄位。 - 日期範圍查詢：建議統一使用字串格式，並利用
Date Math（如||/d）處理捨入，避免數值與字串混用導致的解析錯誤。 - 效能警示：
wildcard與regexp查詢效能較差，應盡量避免使用前導萬用字元或複雜的正規表達式。
Query DSL vs Query String
在正式環境中，Query DSL（Domain Specific Language）因其 JSON 結構化特性，能提供比 Query String 更強大的功能與更明確的錯誤回饋。
1. 功能差異
某些進階功能僅能透過 Query DSL 實作：
- Nested 查詢：保留巢狀物件內部欄位關聯。
- 地理空間查詢：如
geo_distance。 - 自訂評分：使用
function_score客製化相關性評分。 - 複雜布林邏輯：透過
bool組合must、should、must_not與filter。
常用 Query DSL 語法
1. Match Query - 全文檢索查詢
用於全文檢索，會進行分詞與相關性評分。
minimum_should_match 參數
此參數僅在 operator = "OR" 時有效，用於控制至少需符合的條件數量。
- 特殊規則：最少符合數保底為 1。當設定
-4或-100%時，至少需符合 1 個詞。 - 百分比計算：採用「無條件捨去法」。例如 4 個詞設定
75%，4 × 0.75 = 3.0，至少需符合 3 個；設定74%，4 × 0.74 = 2.96，無條件捨去為 2 個。 - 多條件組合：格式如
2<-25% 9<-3，代表 ≤ 2 個 token 時需 100% 符合；3-9 個 token 時最多遺漏 25%；> 9 個 token 時最多遺漏 3 個。
lenient 參數
控制型別不符時的行為：
false（預設）：拋出錯誤，查詢失敗。true：忽略該欄位查詢，不會拋出錯誤，但該欄位無匹配結果。
2. Multi Match Query - 多欄位查詢
在多個欄位中搜尋相同關鍵字。
- best_fields：取最高分欄位分數（預設）。
- most_fields：加總所有欄位分數。
- cross_fields：將多個欄位視為一個大欄位，適合姓名、地址等跨欄位匹配。
WARNING
當欄位 search_analyzer 設定不一致時，cross_fields 的行為會改變，可能導致所有詞必須在同一個欄位中出現。
3. Combined Fields Query - 跨欄位詞彙查詢
採用以詞彙為中心的方式，將多個 text 欄位視為單一組合欄位。
- 限制：所有欄位必須是
text型別且使用相同的search_analyzer。 - 執行邏輯：每個詞必須至少在一個欄位中出現（可分散在不同欄位）。
4. Range Query - 範圍查詢
用於數值與日期查詢。
- 日期格式陷阱：若 index mapping 有指定
format，查詢參數必須與之對齊，或使用format參數覆寫。 - 數值與字串混用：數值永遠被解釋為毫秒時間戳記，建議統一使用字串格式（如
"2025-01-01"）以避免解析錯誤。 - 時間精度問題：若只提供到小時（如
2023-01-15T08），Elasticsearch 會將文件與查詢參數格式化至相同精度。建議明確指定完整時間或使用Date Math捨入功能（如||/h）。
5. Nested Query - 巢狀物件查詢
用於查詢 nested 型別欄位，解決 object 型別扁平化導致的關聯性丟失。
- 什麼情況下會遇到這個問題：當資料結構為陣列（如訂單中的商品列表），且需要確保「商品名稱」與「對應價格」在同一個陣列元素內匹配時。
- 解決方案：將欄位定義為
nested型別，並使用nested查詢。
json
{
"query": {
"nested": {
"path": "comments",
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "term": { "comments.author": "John" }},
{ "term": { "comments.rating": 3 }}
]
}
}
}
}
}6. Fuzzy Query - 模糊查詢
容錯查詢，允許拼字錯誤。
- 建議做法：對於
text欄位，優先使用match查詢搭配fuzziness參數，而非直接使用fuzzy查詢，因為match會經過分析器處理，更符合搜尋需求。
7. Regexp Query - 正規表達式查詢
效能最差，應盡量避免。
- 錨點限制：不支援
^與$錨點運算子，正規表達式必須匹配整個字串。 - 特殊字元：若需匹配
#等特殊字元，需使用雙反斜線\\跳脫（如\\#）。
異動歷程
- 2025-11-04 初版文件建立。