elasticsearch 查询（match和term）
elasticsearch 查询（match和term）(http://www.cnblogs.com/yjf512/p/4897294.html)
把条件中match换成term，如果不特别测试，好像结果是一样的。
但match和term的含义是不一样的：
match：匹配的时候，会将查询的关键字进行分词，然后根据分词后的结果进行查询。
term：直接使用关键字进行查询，不对关键字进行分词。
在大部分的使用场景下，应该使用match的用法，因为用户的输入往往是比较模糊、顺序不确定、带有多个条件的查询。
es中的查询请求有两种方式，一种是简易版的查询，另外一种是使用JSON完整的请求体，叫做结构化查询（DSL）。
由于DSL查询更为直观也更为简易，所以大都使用这种方式。
DSL查询是POST过去一个json，由于post的请求是json格式的，所以存在很多灵活性，也有很多形式。
这里有一个地方注意的是官方文档里面给的例子的json结构只是一部分，并不是可以直接黏贴复制进去使用的。一般要在外面加个query为key的机构。
match
最简单的一个match例子：
查询和"我的宝马多少马力"这个查询语句匹配的文档。
{
"query": {
"match": {
"content" : {
"query" : "我的宝马多少马力"
}
}
}
}
上面的查询匹配就会进行分词，比如"宝马多少马力"会被分词为"宝马 多少 马力", 所有有关"宝马 多少 马力", 那么所有包含这三个词中的一个或多个的文档就会被搜索出来。
并且根据lucene的评分机制(TF/IDF)来进行评分。
match_phrase
比如上面一个例子，一个文档"我的保时捷马力不错"也会被搜索出来，那么想要精确匹配所有同时包含"宝马 多少 马力"的文档怎么做？就要使用 match_phrase 了
{
"query": {
"match_phrase": {
"content" : {
"query" : "我的宝马多少马力"
}
}
}
}
完全匹配可能比较严，我们会希望有个可调节因子，少匹配一个也满足，那就需要使用到slop。
{
"query": {
"match_phrase": {
"content" : {
"query" : "我的宝马多少马力",
"slop" : 1
}
}
}
}
multi_match
如果我们希望两个字段进行匹配，其中一个字段有这个文档就满足的话，使用multi_match
{
"query": {
"multi_match": {
"query" : "我的宝马多少马力",
"fields" : ["title", "content"]
}
}
}
但是multi_match就涉及到匹配评分的问题了。
我们希望完全匹配的文档占的评分比较高，则需要使用best_fields
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "我的宝马发动机多少",
"type": "best_fields",
"fields": [
"tag",
"content"
],
"tie_breaker": 0.3
}
}
}
意思就是完全匹配"宝马 发动机"的文档评分会比较靠前，如果只匹配宝马的文档评分乘以0.3的系数
我们希望越多字段匹配的文档评分越高，就要使用most_fields
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "我的宝马发动机多少",
"type": "most_fields",
"fields": [
"tag",
"content"
]
}
}
}
我们会希望这个词条的分词词汇是分配到不同字段中的，那么就使用cross_fields
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "我的宝马发动机多少",
"type": "cross_fields",
"fields": [
"tag",
"content"
]
}
}
}
term
term是代表完全匹配，即不进行分词器分析，文档中必须包含整个搜索的词汇
{
"query": {
"term": {
"content": "汽车保养"
}
}
}
查出的所有文档都包含"汽车保养"这个词组的词汇。
使用term要确定的是这个字段是否“被分析”(analyzed)，默认的字符串是被分析的。
拿官网上的例子举例：
mapping是这样的：
PUT my_index
{
"mappings": {
"my_type": {
"properties": {
"full_text": {
"type": "string"
},
"exact_value": {
"type": "string",
"index": "not_analyzed"
}
}
}
}
}
PUT my_index/my_type/1
{
"full_text": "Quick Foxes!",
"exact_value": "Quick Foxes!"
}
其中的full_text是被分析过的，所以full_text的索引中存的就是[quick, foxes]，而extra_value中存的是[Quick Foxes!]。
那下面的几个请求：
GET my_index/my_type/_search
{
"query": {
"term": {
"exact_value": "Quick Foxes!"
}
}
}
请求的出数据，因为完全匹配
GET my_index/my_type/_search
{
"query": {
"term": {
"full_text": "Quick Foxes!"
}
}
}
请求不出数据的，因为full_text分词后的结果中没有[Quick Foxes!]这个分词。
bool联合查询: must,should,must_not
如果我们想要请求"content中带宝马，但是tag中不带宝马"这样类似的需求，就需要用到bool联合查询。
联合查询就会使用到must,should,must_not三种关键词。
这三个可以这么理解
must: 文档必须完全匹配条件
should: should下面会带一个以上的条件，至少满足一个条件，这个文档就符合should
must_not: 文档必须不匹配条件
比如上面那个需求：
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"term": {
"content": "宝马"
}
},
"must_not": {
"term": {
"tags": "宝马"
}
}
}
}
}