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原文鏈接：Python連接es筆記二之查詢方式匯總
上一節除了介紹使用 Python 連接 es，還有最簡單的 query() 方法，這一節介紹一下幾種其他的查詢方式，
以下是本篇筆記目錄：
- query() 方法介紹
- Q() 查詢
- 排序
- 分頁
- source() 指定回傳欄位
- extra() 操作
- count() 總數
- from_dict() 函式
1、query() 方法介紹
在上一節中介紹了 query() 的一個簡單示例，如下：
s = Search(using="default").index("exam")
s = s.query("match", name="張三豐")
query() 中接受兩個引數，第一個是欄位查詢的方式，比如這里是 match，也可以是 term，這個依照查詢的目的來替換，
第二個則是查詢的欄位與值，比如這里是查詢的 name 欄位為 "張三豐" 的資料，
如果是有多個條件，比如 name="張三豐"，address="中國" 的資料，這里的 = ，并非是完全等于的意思，而是會依照前面的查詢方式，比如 match 或 term 進行類似的分詞或者模糊搜索，
如果是上面多個條件的查詢，可以直接在后面加上類似的 query()：
s = s.query("match", name="張三豐").query("match", address="中國")
這兩個 query() 通過鏈式操作連在一起轉換成 es 陳述句就是使用 must 將多條件連接在一起，我們可以使用 to_dict() 方式來查看：
s.to_dict()
# {'query': {'bool': {'must': [{'match': {'name': '張三豐'}}, {'match': {'address': '中國'}}]}}}
2、Q() 查詢
如果看過之前我寫過的 Django 系列筆記，應該記得在 Django 里也有個 Q() 方法的查詢，和這里的一樣，也是用于條件的聯合，與或非條件都可以實作，
引入方式如下：
from elasticsearch_dsl import Q
但是如果是在 Django 中使用 es 的連接，也是同樣使用 Q() 方法，我們可以使用 as 來區分，這里我們對于 es 的 Q() 方法可以使用 ES_Q() 來區分：
from elasticsearch_dsl import Q as ES_Q
單個條件的使用 Q() 如下：
s = s.query(ES_Q("match", name="張三豐"))
如下使用 dict 形式的操作也是等效的：
s = s.query(ES_Q({"match": {"name": "張三豐"}}))
與操作
對于這兩個條件，如果想要實作它們的與操作：
q1 = ES_Q("match", name="張三豐")
q2 = ES_Q("match", address="中國")
可以如下實作：
s = s.query(q1 & q2)
或操作
如果是想實作上面的或操作，可以如下：
s = s.query(q1 | q2)
非操作
如果是想取反，直接在條件前加一個 ~ 即可：
q1 = ~ES_Q("match", name="張三豐")
s = s.query(q1)
multi_match
如果是搜索多欄位，可以如下操作：
q = ES_Q("multi_match", query="中國 張三豐", fields=["name", "address"])
s = s.query(q)
text.keyword 操作
對于 es 中 text 欄位，前面我們介紹過 .keyword 的查詢方式，是將 text 欄位作為一個整體進行查詢，在 ES_Q() 中，以下兩種操作是等效的：
q = ES_Q({"term": {"address.keyword": "中國湖北省"}})
q = ES_Q("term", address__keyword="中國湖北省")
filter() 操作
在 es 中的 filter 操作，在 Python 中是一個 filter() 函式，可以直接使用：
q = ES_Q("term", name="張三豐")
s = s.filter(q)
range 操作
實作大小于的操作示例如下：
q = ES_Q({"range": {"age": {"gte": 21}}})
s = s.query(q)
exclude() 操作
如果是想取反，除了使用 ~Q()，還可以直接使用 exclude() 函式，這個和 Django 里的操作也是一樣的：
q = ES_Q("term", name="張三豐")
s = s.exclude(q)
3、排序
如果是想對回傳的結果進行排序操作，直接使用 .sort() 方法，
比如想對 age 欄位排序，正序回傳資料，可如下操作：
s = s.sort("age")
如果是想倒序回傳，可以如下操作：
s = s.sort("-age")
多欄位排序直接在后面跟上就行：
s = s.sort("-age", "name")
4、分頁
Python 連接 es 進行分頁，可以直接使用 Python 里的切片操作，比如：
s = s[5:10]
5、source() 指定回傳欄位
我們可以通過 source() 方法指定回傳的欄位：
s = s.source(["name", "address"])
source() 方法還可以接受 includes 和 excludes 引數來指定回傳的欄位或者不回傳的欄位，這個和 es 的原生處理方式是一致的：
s = s.source(
includes=["address"],
excludes=["name"]
)
6、extra() 操作
extra() 函式接受一些查詢的額外屬性，比如 size 引數決定回傳條數，比如 from 引數可以決定從第幾條資料開始回傳，sort 引數決定排序方式，以及 _source 引數決定回傳的欄位，
比如我們想要回傳的資料從第 2 條資料開始，回傳兩條，按照 name 欄位進行排序，只回傳 name 和 _id 欄位，可以如下操作：
s = Search(using="default").index("exam")
s = s.extra(
sort="name",
_source=["name"],
**{
"from": 1,
"size": 2
}
)
response = s.execute()
7、count() 總數
前面介紹過獲取符合條件的總數，可以通過 response.hits.total.value 的方式獲得，其實對于 Search()，可以直接使用 count() 函式：
count = s.count()
8、from_dict() 函式
如果我們想直接運行 kibana 里執行的命令，可以使用 from_dict() 函式，比如：
s = s.from_dict(
{
"query": {
"term": {
"name": {
"value": "張三豐"
}
}
}
}
)
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