Es学习第七课, termtermsmatch等基本查询语法

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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Es学习第七课, termtermsmatch等基本查询语法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

  term、terms查询

 term query会去倒排索引中寻找确切的term,它并不知道分词器的存在,这种查询适合keyword、numeric、date等明确值的

term:查询某个字段里含有某个关键词的文档

GET /customer/doc/_search/
{
  "query": {
    "term": {
      "title":   "blog"
    }
  }
}

terms:查询某个字段里含有多个关键词的文档

GET /customer/doc/_search/
{
  "query": {
    "terms": {
      "title":  [ "blog","first"]
    }
  }
}

match查询

match query 知道分词器的存在,会对field进行分词操作,然后再查询

GET /customer/doc/_search/
{
  "query": {
    "match": {
      "title":  "my ss"   #它和term区别可以理解为term是精确查询,这边match模糊查询;match会对my ss分词为两个单词,然后term对认为这是一个单词
    }
  }
}

match_all:查询所有文档

GET /customer/doc/_search/
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

multi_match:可以指定多个字段

GET /customer/doc/_search/
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query" : "blog",
      "fields":  ["name","title"]   #只要里面一个字段包含值 blog 既可以
    }
  }
}

match_phrase:短语匹配查询

ES引擎首先分析查询字符串,从分析后的文本中构建短语查询,这意味着必须匹配短语中的所有分词,并且保证各个分词的相对位置不变

 

_source:当我们希望返回结果只是一部分字段时,可以加上_source

GET /customer/doc/_search/
{
  "_source":["title"],  #只返回title字段
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

排序

使用sort实现排序(类似sql):desc 降序,asc升序

fuzzy实现模糊查询

value:查询的关键字

boost:查询的权值,默认值是1.0

min_similarity:设置匹配的最小相似度,默认值0.5,对于字符串,取值0-1(包括0和1);对于数值,取值可能大于1;对于日期取值为1d,1m等,1d等于1天

prefix_length:指明区分词项的共同前缀长度,默认是0

GET /customer/doc/_search/
{
   
  "query": {
    "fuzzy": {
      "name": {
        "value": "blg"
      }
    }
  } 
}

#返回:
{
  "took": 8,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 1,
    "max_score": 0.19178805,
    "hits": [
      {
        "_index": "customer",
        "_type": "doc",
        "_id": "1",
        "_score": 0.19178805,
        "_source": {
          "name": "blog",
          "tags": [
            "testing"
          ],
          "title": "i am a doc"
        }
      }
    ]
  }
}

 

以上是关于Es学习第七课, termtermsmatch等基本查询语法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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