Elasticsearch Query DSL 整理总结—— Match Phrase Query 和 Match Phrase Prefix Query
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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 Query DSL 整理总结—— Match Phrase Query 和 Match Phrase Prefix Query相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
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引言
今天再读庄子的《逍遥游》,其中鲲鹏之扶摇直上九万里之气势,蜩(tiao)与学鸠之渺小之对比,令人印象深刻,并对鲲鹏之志心生向往。而郭象在注《庄子》卷中却说,"苟足于其性,则虽大鹏无以自贵于小鸟,小鸟无羡于天池,而荣愿有余矣。故小大虽殊,逍遥一也。"观看自身,虽然不是什么领导,老总,但也完全不必感到为职业生涯忧虑,只要热爱程序员这个工作,享受编码的乐趣,做到 80 岁又有何妨。
书归正传,今天我们聊聊 Match Phase Query。
Match Phase Query
match_phrase
查询针对的是一个语句,比如 "like football", 分析时也会将整个语句作为整体,而不会像上篇的 match 查询 会将整个语句拆分为单个词条。
举个例子,创建一个 match_phase type 并塞进去一个文档, message 是 I like swimming and riding!
PUT matchphasetest
{}
PUT matchphasetest/_mapping/match_phase
{
"properties": {
"message": {
"type": "text"
}
}
}
PUT matchphasetest/match_phase/1
{
"message": "I like swimming and riding!"
}
GET matchphasetest/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"message": "I like swimming"
}
}
}
默认使用 match_phrase
时会精确匹配查询的短语,需要全部单词和顺序要完全一样,标点符号除外。
slop 参数
这种精确匹配在大部分情况下显得太严苛了,有时我们想要包含 ""I like swimming and riding!"" 的文档也能够匹配 "I like riding"。这时就要以用到 "slop" 参数来控制查询语句的灵活度。
slop
参数告诉 match_phrase
查询词条相隔多远时仍然能将文档视为匹配 什么是相隔多远? 意思是说为了让查询和文档匹配你需要移动词条多少次?
以 "I like swimming and riding!" 的文档为例,想匹配 "I like riding",只需要将 "riding" 词条向前移动两次,因此设置 slop
参数值为 2, 就可以匹配到。
GET matchphasetest/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"message": {
"query": "I like riding",
"slop": 2
}
}
}
}
analyzer 参数
match_phrase
语句也可以设置 analyzer
参数来定义查询语句时对其中词条执行的分析过程。
默认情况下,使用的是创建 mapping 时的分析器,如果没有指定就会使用默认的查询分析器。这里举个例子(只是如何使用)
GET /_search
{
"query": {
"match_phrase" : {
"message" : {
"query" : "this is a test",
"analyzer" : "my_analyzer"
}
}
}
}
zero terms query
match_phrase
也接受 zero_terms_query
为参数,使用方式和 match
查询语句相同
Match Phrase 前缀查询
match_phrase_prefix
和 match_phrase
用法是一样的,区别就在于它允许对最后一个词条前缀匹配。以上节的数据为例,查询 I like sw
就能匹配到
I like swimming and riding
。
GET matchphasetest/_search
{
"query": {
"match_phrase_prefix": {
"message": "I like swi"
}
}
}
max_expansions
官方文档中说 match_phrase_prefix
查询中有个参数 max_expansions
说的是参数 max_expansions
控制着可以与前缀匹配的词的数量,默认值是 50。
以 I like swi
查询为例,它会先查找第一个与前缀 swi
匹配的词,然后依次查找搜集与之匹配的词(按字母顺序),直到没有更多可匹配的词或当数量超过 max_expansions
时结束。
但是我在使用时,故意造出了数十个以 swi
开头的词,而将 max_expansions
的值设为 10。但是却返回了所有的结果。在 elasitc 官网也有对该问题的讨论, 也是没有找到答案。这个问题作为一个公案权且记下,如果您知道原因,麻烦告诉我,非常感谢。
这里也贴出个例子,以备后面排查
GET matchphaseprefixtest/_search
{
"query": {
"match": {
"message": {
"query": "I like sw",
"max_expansions": 10
}
}
}
}
match_phrase_prefix
用起来非常方便,能够实现输入即搜索的效果,但是也会出现问题。 假如说查询 I like s
并且想要匹配 I like swimming
,结果是默认情况下它会搜索出前 50 个组合,如果前 50 个没有 swimming
,那就不会显示出结果。只能是用户继续输入后面的字母才可能匹配出结果。
要实现更好的即使搜索的特性,可以看看 completion suggester 和
Index-Time Search-as-You-Type 能不能实现。
小结
本文论述了 Match Phase Query 和 Match Phrase 前缀查询 的使用,下文会讲解 Multi Match Query 敬请期待。
参考文档
系列文章列表
Query DSL
Java Rest Client API
- Elasticsearch Java Rest Client API 整理总结 (一)——Document API
- Elasticsearch Java Rest Client API 整理总结 (二) —— SearchAPI
- Elasticsearch Java Rest Client API 整理总结 (三)——Building Queries
以上是关于Elasticsearch Query DSL 整理总结—— Match Phrase Query 和 Match Phrase Prefix Query的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
ES(elasticsearch) query DSL 查询语法
Elasticsearch Query DSL备忘(Constant score query和Bool Query)