es索引数据过滤查询

1.我们往kibana插入数据,来进行查询

POST /t1/_doc/
{"name":"cat","age":"18","address":"BJ","job":"dev"
}
POST /t1/_doc/
{"name":"dog","age":"19","address":"SD","job":"ops"
}
POST /t1/_doc/
{"name":"alice","age":"20","address":"BJ","job":"dev"
}
POST /t1/_doc/
{"name":"tigger","age":"20","address":"AH","job":"ops"
}
POST /t1/_doc/
{"name":"fix","age":"21","address":"HN","job":"dev"
}
POST /t1/_doc/
{"name":"jack","age":"18","address":"BJ","job":"dev"
}
POST /t1/_doc/
{"name":"Tom","age":"21","address":"HN","job":"ops"
}

2.查询

#term查询,是根据具体的字段进行查询
#查询所有
GET t1/_search#查询name为cat的
GET t1/_search
{"query": {"term": {"name.keyword": {"value": "cat"}}}}
#查询地区为北京的
GET t1/_search
{"query": {"term": {"address.keyword": {"value": "BJ"}}}}#bool查询 逻辑判断是否
bool组合语法
must:必须符合,包含    与AND等价
should:满足任意的条件,  与or等价
filter:必须满足,是否命中,不计算分值,等同must
must_not:  必须不符合不包含   与not等价#查询工作为ops的,且年龄为19到20岁的
GET t1/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"match": {    #我要查询job必须是包含ops的"job": "ops"}}],"filter": [{"range": {"age.keyword": {"gte": 19,"lte": 20}}}]}}
}

结果

在这里插入图片描述

3通过elassearch插件查询,找出北京,年纪为20岁的

在这里插入图片描述

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