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