标签：注意 skin search 多个 删除 表示 小结 back 解决
GET zhifou/doc/_search { "query": { "match": { "from": "gu" } } }
GET zhifou/doc/_search { "query": { "match_all": {} } } #相当于 GET zhifou/doc/_search 也是查询全部
首先创建一些示例:
PUT t1/doc/1 { "title": "中国是世界上人口最多的国家" } PUT t1/doc/2 { "title": "美国是世界上军事实力最强大的国家" } PUT t1/doc/3 { "title": "北京是中国的首都" }
需求1: 查询关于中国的字段(只希望返回中国相关的文档)
1.按照match查询 会出现三个结果 因为ES在内部对文档做分词的时候，对中文是一个字一个字分的，所以搜中国，就是中 和 国 都符合条件
2.如果要中文分词需要下中文分词插件，现在的解决办法就是 采用 短语查询 match_phrase
GET t1/doc/_search { "query": { "match_phrase": { "title": { "query": "中国" } } } }
需求2: 搜索类似于正则的 中国.*?世界 的文档
用slop 参数 表示 中国 世界 这两个词组之间 隔了2个词
GET t1/doc/_search { "query": { "match_phrase": { "title": { "query": "中国世界", "slop": 2 } } } }
准备数据:
PUT t3/doc/1 { "title": "maggie", "desc": "beautiful girl you are beautiful so" } PUT t3/doc/2 { "title": "sun and beach", "desc": "I like basking on the beach" }
需求: 要查询desc 中 有 bea 的文档
GET t3/doc/_search { "query": { "match_phrase_prefix": { "desc": "bea" } } }
注意: 有时会和max_expanions搭配使用
准备数据:
PUT t3/doc/1 { "title": "maggie is beautiful girl", "desc": "beautiful girl you are beautiful so" } PUT t3/doc/2 { "title": "beautiful beach", "desc": "I like basking on the beach,and you? beautiful girl" }
需求:我们要查询 多个字段中含有同一个关键字的文档
GET t3/doc/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "title": "beautiful" } }, { "match": { "desc": "beautiful" } } ] } } }
如果字段很多的情况下 我们需要写非常多的 match
因此 我们用到了 multi_match 与上述查询结果一致
GET t3/doc/_search { "query": { "multi_match": { "query": "beautiful", "fields": ["title", "desc"] } } }
除此之外，multi_match 甚至可以当作 match_phrase 和 match_phrase_prefix 使用，只需要指定type类型即可.
GET t3/doc/_search { "query": { "multi_match": { "query": "gi", "fields": ["title"], "type": "phrase_prefix" } } } GET t3/doc/_search { "query": { "multi_match": { "query": "girl", "fields": ["title"], "type": "phrase" } } }
1.match:返回所有匹配的分词
2. match_all: 查询全部
3.match_phrase： 短语查询，在match的基础上进一步查询词组，可以指定slop分词间隔
4.match_phrase_prefix:前缀查询，根据短语中最后一个词组做前缀匹配，可以用于搜索提示，但注意和max_expanions 搭配。 其实默认是50.
5.multi_match：多字段查询，使用相当灵活，可以完成match_phrase 和 match_phrase_prefix的工作
默认情况下， ES 在对文档分析期间(将文档分词后保存到倒排索引中)，会对文档进行分词，比如默认的标准分析器会对文档进行：
1.删除大多数标点符号
2.将文档分解为带个词条，我们称为token
3.将token 转为 小写
term 查询区分大小写 不会将 搜索字段值 转成小写
因此， 不要使用 term 对类型是text的字段进行查询
如果想要查询多个精准值 使用terms
GET w10/doc/_search { "query": { "terms": { "t1": ["beautiful", "sexy"] } } }
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原文地址：https://www.cnblogs.com/s686zhou/p/12253027.html
