标签：wildcard 分页 text term 倒排索引 red smart 元素 智能
对于 类型是 text的字段,并且分析器指明是ik_max_word的会建立倒排索引
查询的分类:
match查询: 会自动转换大小写,会分词,
term查询: 不会转换和分词,只能值匹配
terms查询: 可以给字段值传入数组, 这里有没有分词呢??????????应该和term一样的只会值匹配吧,要不为啥叫terms,待验证
控制查询的数量, from,和size属性指明,可以用来分页
match_all: 搜索索引下的所有type
match_phrase: 满足分词后的所有词, slop参数, 分词后的最小距离
multi_match: 指明多个字段进行查询,比如两个字段中都进行查询是否有一个值, 并且这里面可以给不同的字段赋予不同的权重 通过^number
查询后返回的字段: stored_fields,它的值是个数组,这里值只会是store为true的字段 ,这样返回的是在 _fields里面,而不是其他的都是在_source里面
查询结果排序: sort字段和query同级: 值是个数组,数组的元素是个字典,指明排序字段的升序降序,
查询范围: range字段,在query里面, 指明那个字段的范围 gte , great than equal , lte, boost (权重), 对于时间类,可以使用"now"
模糊查询: wildcard 查询字符段里面有通配符
最重要的match和range
bool查询
包括: must should must_not filter
filter: 过滤数据并且不参与打分
must : 必须全部满足
should: 满足一个就行
must_not: 一个都不能满足
bool是在query下的,然后在四个下面按照query的格式写查询就好了
filter里面最好用term查询,同样多个值查询用terms
对于text进行分词会进行转换,大写变成小写,这个时候如果用terms查询的值是大写,那样也是不匹配的,所以term查询是不是最好用不进行分词的字段
查看分析器的结果: GET _analyze
ik_max_word 分的比较细, ik_smart 比较智能一点,可以这么说
数组和字典
组合查询: 在bool里面的must_not , should,must进行组合
嵌套查询: 直接bool下面的里面再嵌套bool就可以了
过滤空和非空: bool filter 下面的 exists,, 不存在 must_not 然后exists
标签：wildcard 分页 text term 倒排索引 red smart 元素 智能
原文地址：https://www.cnblogs.com/zdj8023/p/10899096.html
