elasticsearch 查询(match和term)


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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"
    }
  }
}

}
}

`