ElasticSearch查询与聚合实战指南

1. ElasticSearch查询实例解析

作为一名长期使用ElasticSearch的运维工程师，我经常需要处理各种复杂的查询场景。ElasticSearch的强大之处在于它灵活的查询语法和丰富的聚合功能，但这也意味着我们需要深入理解各种查询参数的用法。下面我将分享几个实际工作中常用的查询实例，并详细解释每个参数的作用。

1.1 基础term查询与聚合

最基本的查询方式是使用term进行精确匹配。例如，我们需要查询"内容"字段为"资产/负债"的所有记录，并按"所属年份"进行分组统计：

json复制{
  "size": 0,
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "term": {
            "内容": "资产/负债"
          }
        }
      ]
    }
  },
  "aggs": {
    "3": {
      "terms": {
        "field": "所属年份",
        "size": 20
      },
      "aggs": {
        "4": {
          "terms": {
            "field": "数值"
          }
        }
      }
    }
  }
}

这里有几个关键点需要注意：

1. size: 0表示不返回原始文档，只返回聚合结果
2. term查询是精确匹配，不会对查询词进行分词
3. 聚合部分使用了嵌套的terms聚合，先按年份分组，再在每个年份组内按数值分组

提示：term查询对keyword类型的字段效果最好，如果是text类型字段，建议使用match查询

1.2 多条件组合查询

实际工作中，我们经常需要组合多个查询条件。ElasticSearch的bool查询提供了must、should、must_not等子句来实现复杂的逻辑组合。

json复制{
  "size": 0,
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "term": {