elasticsearch基本查询笔记（二）-- 分词查询

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了elasticsearch基本查询笔记（二）-- 分词查询相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

参考技术A 首先了解一下什么是keyword，举个例子：

建立一个索引test_index，将字段name设置为keyword类型。

然后查询该mapping是否已经构建成功。

得到如下结果：

表示已经创建成功。

在该索引test_index下建立数据：

使用term查询数据，name为“奥尼尔”：

得到结果：

接下来使用term查询数据，name为“奥尼”：

得到结果：

因为字段被设置成keyword类型，录入数据该字段是不会被分词，所以使用term查询时候，需要全匹配才能查询到。

更新test_index的mapping：

查看mapping：

添加数据：

然后我们查询school字段：

结果：

可以发现，即使没有输入完整的查询条件，也能将school为"hello world"的内容查询到。
如果我们完整查询：

结果：

完整输入结果查找不到。
因为text，会将字段进行分词，如“hello world”会被分词为["hello","world",...]，而term必须匹配到数组中的一项，才能查出结果。

elastic会对查询语句进行分词

term 查询语句不分词

keyword字段不分词
term查询keyword字段，需要完全匹配

text字段分词
term查询text字段，必须为text字段分词后中的某一个才行。如“我真帅”分词为["我","真","帅"]，term必须为“我”或“真”或“帅”，才能查到，而“我帅”、“真帅”不行。

match 查询语句分词

keyword字段不分词
match查询keyword字段，需要完全匹配

text字段分词
match查询text字段，只需要match分词结果中和text分词有匹配就可以查出。如“我真帅”分词为["我","真","帅"]，match的查询语句“真帅”被分词为["真","帅"]，其中“真”、“帅”能匹配上text字段的分词结果，所以能查出。

match_phrase 查询语句分词

keyword字段不分词
match_phrase 查询keyword字段，需要完全匹配

text字段分词
match_phrase 查询text字段，只需要match_phrase 分词结果中和text分词有匹配且查询语句必须包含在text分词结果中，同时顺序相同且连续，才可以查出。如“我真帅”分词为["我","真","帅",“真帅”]，match_phrase 的查询语句“真帅”被分词为["真帅"]，其中“真帅”能匹配上text字段的分词结果，连续且顺序相同，所以能查出。

ElasticSearch_03_ES的基本筛选条件

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前言

一、基本语法使用

1.1 _search接口获取所有数据

_search这个GET类型的接口，不需要params和body，可以查询整个es所有的数据

took：耗费了几毫秒

timed_out：是否超时，false是没有，默认无timeout

_shards：shards fail的条件（primary和replica全部挂掉），不影响其他shard。默认情况下来说，一个搜索请求，会打到一个index的所有primary shard上去，当然了，每个primary shard都可能会有一个或多个replic shard，所以请求也可以到primary shard的其中一个replica shard上去。

hits 返回es存放的所有的数据
hits.total：本次搜索，返回了几条结果
hits.max_score：score的含义，就是document对于一个search的相关度的匹配分数，越相关，就越匹配，分数也高
hits.hits：包含了匹配搜索的document的详细数据，默认查询前10条数据，按_score降序排序

1.2 文档操作

插入文档

PUT /ecommerce/product/1

    "name" : "gaolujie yagao",
    "desc" :  "gaoxiao meibai",
    "price" :  30,
    "producer" :      "gaolujie producer",
    "tags": [ "meibai", "fangzhu" ]

PUT /ecommerce/product/2

    "name" : "jiajieshi yagao",
    "desc" :  "youxiao fangzhu",
    "price" :  25,
    "producer" :      "jiajieshi producer",
    "tags": [ "fangzhu" ]

PUT /ecommerce/product/3

    "name" : "zhonghua yagao",
    "desc" :  "caoben zhiwu",
    "price" :  40,
    "producer" :      "zhonghua producer",
    "tags": [ "qingxin" ]

PUT /ecommerce/product/1 表示的含义：ecommerce 电子商务是索引名称，product 产品是type类型名称，最后 1 表示序号

查询文档

GET /ecommerce/product/1

url 相同，只是 请求类型 改成了 GET，符合 restful 风格

修改文档

PUT /ecommerce/product/1

    "name" : "jiaqiangban gaolujie yagao",
    "desc" :  "gaoxiao meibai",
    "price" :  30,
    "producer" :      "gaolujie producer",
    "tags": [ "meibai", "fangzhu" ]

url 相同，只是 请求类型 改成了 PUT，符合 restful 风格

修改文档底层原理：

  1. 修改本质是删除：es会将老的document标记为deleted（逻辑删除），然后新增我们给定的一个document，当我们创建越来越多的document的时候，es会在适当的时机在后台自动删除（物理删除）标记为deleted的document。
  2. 各个filed均替换(删除旧的，新建新的)：document是不可变的，如果要修改document的内容，可以通过全量替换，直接对document重新建立索引，替换里面所有的内容。而且，替换必须带上所有的field，即使这个filed的值和之前相同，也要带上，否则其他数据会丢失。

查询所有的索引和查询所有的数据

GET _cat/indices?v&pretty
GET _search


删除文档

注意：在删除一个document之后，我们可以从侧面证明，它不是立即物理删除的，因为它的一些版本号等信息还是保留的。

删除之后，这里表示只剩下两个了，序号为1的没有了

二、各种各样的查询条件

2.1 查询所有

GET /ecommerce/product/_search

  "query":  "match_all":

2.2 值匹配和输出结构按price倒序输出

GET /ecommerce/product/_search

    "query" : 
        "match" : 
            "name" : "yagao"
        
    ,
    "sort": [
         "price": "desc" 
    ]

2.3 仅输出需要的数量

GET /ecommerce/product/_search

  "query":  "match_all":  ,
  "from": 1,
  "size": 1

2.4 仅输出需要的字段

GET /ecommerce/product/_search

  "query":  "match_all":  ,
  "_source": ["name", "price"]

2.5 值匹配和范围匹配

GET /ecommerce/product/_search

    "query" : 
        "bool" : 
            "must" : 
                "match" : 
                    "name" : "yagao" 
                
            ,
            "filter" : 
                "range" : 
                    "price" :  "gt" : 25

2.6 match表示空格分词中任意一个匹配

1、全文检索会将输入的搜索串拆解开来，去倒排索引里面去一一匹配，只要能匹配上任意一个拆解后的单词，就可以作为结果返回
2、phrase search，要求输入的搜索串，必须在指定的字段文本中，完全包含一模一样的，才可以算匹配，才能作为结果返回

GET /ecommerce/product/_search

    "query" : 
        "match" : 
            "producer" : "yagao producer"

2.7 match_phrase表示整个字符串完全匹配上

GET /ecommerce/product/_search

    "query" : 
        "match_phrase" : 
            "producer" : "yagao producer"
        
    


GET /ecommerce/product/_search

    "query" : 
        "match_phrase" : 
            "producer" : "zhonghua producer"

2.8 三种匹配强度must should must_not

GET /ecommerce/_search

  "query": 
    "bool": 
      "must": [
        
          "match": 
            "name": "yagao"
          
        
      ],
      "should": [
        
          "match": 
            "desc": "fangzhu"
          
        ,
        
          "match": 
            "desc": "caoben"
          
        
      ],
      "must_not": [
        
          "match": 
            "price": 25
          
        
      ],
     "minimum_should_match": 1

总结

对比学习法一种很快的学习方法，es的查询语句可以对比mysql的来学习

倒序输出，类似mysql的 order by xxx desc
限制输出数量，类似mysql的 limit xxx
仅输出需要的字段，类似mysql的 select filed1,filed2
值匹配和范围匹配，类似mysql的 where filed = xxx and num_bak > xxx
分词匹配 match
全值匹配 match_phrase
三个匹配强度 must should must not

以上是关于elasticsearch基本查询笔记（二）-- 分词查询的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

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Elasticsearch - 尚硅谷（4. Elasticsearch 基本操作_下）学习笔记

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Elasticsearch介绍及基本操作 ---- HTTP协议方式

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