使用DSL语言在OpenSearch中搜索数据

DSL语言是Elasticsearch和OpenSearch查询域的特定语言，是客户端与Elasticsearch和OpenSearch集群交互的最佳语言。Elasticsearch DSL是基于JSON格式的语言，其他语言如SQL本质上也是先转译为Elasticsearch DSL再与Elasticsearch和OpenSearch集群交互。

DSL使用示例

在Kibana的DevTools中编写请求内容的JSON并执行搜索请求。

例如，执行如下命令，在“test”索引中匹配所有文档。

    
         GET /test/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

查询结果返回的也是JSON格式的数据。

常用的DSL查询语句

下面列举了常用的DSL查询语句，全量的DSL查询语句请参见《Elasticsearch指南》。

设置查询条件过滤，等同于SQL语言中的where。
如下命令中，查询未在“_search”前面过滤索引，所以是查询所有索引。bool为条件句，filter强制过滤“status”字段为“published”并且“publish_date”字段为“2015-01-01”以后的文档，must规定“title”字段含有“Search”并且“content”字段含有“Search”。

must和filter字段的区别在于filter等同于SQL的where会过滤字段但不参与ES搜索的打分机制，must也属于过滤必须满足的条件，但是会根据查询的匹配程度对搜索到的文档进行打分，在返回的结果中越匹配的文档会越靠前显示。
```
GET /_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "title": "Search"
          }
        },
        {
          "match": {
            "content": "search"
          }
        }
      ],
      "filter": [
        {
          "term": {
            "status": "published"
          }
        },
        {
          "range": {
            "publish_date": {
              "gte": "2015-01-01"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}
```
聚合查询，近似于SQL语言中的Group by。
该查询是根据genre这个字段进行聚合，会根据test索引里的title字段进行分类统计。如果title为text（含keyword）类型，需要使用“title.keyword”进行聚合，默认情况下Elasticsearch和OpenSearch无法直接对text类型的字段进行聚合。其中titles仅为聚合的命名，可以根据需要命名为titles或者titleaggs等。
```
GET /test/_search
{
  "aggs": {
    "titles": {
      "terms": {
        "field": "title.keyword"
      }
    }
  }
}
```
以上聚合查询的例子包含了test索引的所有文档，即match_all查询条件为隐式条件。可以配合设置查询条件过滤中的查询条件过滤特定的文档进行聚合。