《ElasticSearch查询》目录导航:
- ElasticSearch查询 第一篇:搜索API
- ElasticSearch查询 第二篇:文档更新
- ElasticSearch查询 第三篇:词条查询
- ElasticSearch查询 第四篇:匹配查询(Match)
- ElasticSearch查询 第五篇:布尔查询
字符串的完全匹配是指字符的大小写,字符的数量和位置都是相同的,词条(term)查询使用字符的完全匹配方式进行文本搜索,词条查询不会分析(analyze)查询字符串,给定的字段必须完全匹配词条查询中指定的字符串。由于词条查询的字符串是未经分析(analyzed)的词条,因此,词条查询经常用于结构化的数据,例如,数值,日期等,当用于文本搜索时,最好在索引映射中设置字符串字段不被索引,也就是说,设置index属性为not_analyzed,否则,只能对该字段进行单词条搜索,也可以使用多字段(fields)属性,定义一个不被分析的字段,原始字段用于全文搜索,而多字段用于词条搜索:
"properties": { "title":{ "type":"string","index":"analyzed" "fields":{ "title_exact":{"type":"string","index":"not_analyzed"} } },
一,词条查询和全文查询
词条(term)查询和全文(fulltext)查询最大的不同之处是:全文查询首先分析(Analyze)查询字符串,使用默认的分析器分解成一系列的分词,term1,term2,termN,然后从索引中搜索是否有文档包含这些分词中的一个或多个,如果执行的match查询,默认的操作符(operator)是,只要文档的字段值能够匹配任意一个词条,该文档就匹配查询条件;而词条查询是字符的完全匹配,只有当字段的字符完全匹配查询字符串时,ElasticSearch引擎才判定文档匹配查询条件:
词条查询:词条查询不会分析查询条件,只有当词条和查询字符串完全匹配时,才匹配搜索。当在未被分析的字段中进行搜索时,和查询字符串完全匹配的文档会被返回;如果在已分析(Analyzed)的字段中进行搜索,词条必须是小写的单个词条,否则,匹配不到任何文档;
全文查询:ElasticSearch引擎会先分析(analyze)查询字符串,将其拆分成小写的分词,只要已分析的字段中包含词条的任意一个,或全部包含,就匹配查询条件,返回该文档;如果不包含任意一个分词,表示没有任何文档匹配查询条件。
While the full text queries will analyze the query string before executing, the term-level queries operate on the exact terms that are stored in the inverted index.
举个例子,创建索引,并索引文档:
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!" }
字段full_text 默认值被分析的(analyzed),字段exact_value显式设置不被分析,索引文档的结果是:在倒排索引中,字段full_text包含两个分词:quick和foxes,分词都是小写的;而exact_value由于未被分析,只是整个短语“Quick Foxes!”,只能进行完全匹配,在查询条件中,少一个字符或多一个字符,甚至大小写不同都不能匹配。
1,对未分析的字段进行词条查询
GET my_index/my_type/_search { "query": { "term": { "exact_value": "Quick Foxes!" } } }
对于"exact_value": "Quick Foxes!" ,文档匹配该查询条件,如果将查询条件修改为"exact_value": "Quick Foxes",或"exact_value": "Quick",那么文档值不匹配查询条件,不会返回任何文档。
2,对已分析(analyzed)的字段进行词条查询
GET my_index/my_type/_search { "query": { "term": { "full_text": "Quick Foxes!" } } }
对于查询条件 "full_text": "Quick Foxes!",不会返回任何文档,词条查询不会分析"Quick Foxes!",对于已分析的字段中,只有小写的单个词条,这些分词都不会匹配含有多个分词的词条。修改查询条件,"full_text": "quick",由于文档中包含该分词,因此文档匹配查询条件。
3,对已分析的字段进行全文查询
GET my_index/my_type/_search { "query": { "match": { "full_text": "Quick Foxes!" } } }
对于全文查询条件 "full_text": "Quick Foxes!",ElasticSearch引擎首先分析查询字符串,将其拆分成两个小写的分词:quick 和 foxes,由于字段full_text中包含这两个分词,因此,文档匹配匹配(match)查询。
二,单词条查询
对于单个词条,对eventname字段进行查询,由于该字段是被索引和分析(analyzed)的,因此,分词之后,该字段只包含小写的分词。
如果词条查询写成"eventname":"Azure",那么将匹配不到任何文档,ElastiSearch引擎返回空的hits数组。
POST /_search -d { "from":10, "size":5, "query":{ "term":{ "eventname":"azure" } } }
三,多词条(terms)查询
多词条(terms)查询的查询条件是一个词条数组,只要文档匹配任意一个词条,就匹配查询条件。
POST /_search -d { "from":10, "size":5, "query":{ "terms":{ "eventname":["azure","aws"] } } }
四,范围查询
范围查询,是指查询字段值匹配一定的范围的文档:
{ "range" : { "age" : { "gte" : 10, "lte" : 20, "boost" : 2.0 } } }
范围查询使用的比较操作符:
- gte:大于或等于(Greater-than or equal to)
- gt:大于(Greater-than)
- lte:小于或等于(Less-than or equal to)
- lt:小于(Less-than)
五,前缀匹配查询
前缀匹配查询是指,文档的字段包含以指定的字符(不会被分析)为前缀的分词,前缀匹配适用于已分析字段,只能匹配单个分词的前缀;也适用于未被分析的字段,这样,字符串将从原始值的第一个字符开始前缀匹配,例如:"exact_value": "Qui"
{ "query": { "prefix": { "full_text": "qu" } } }
六,通配符匹配查询
ElsticSearch支持的通配符(wildcard)有2个,分别是:
- *:0个或多个任意字符
- ?:任意单个字符
在通配符查询中,ElasticSearch引擎不会分析查询字符串,当文档的字段匹配通配符查询条件时,文档匹配。通配符查询会使查询性能变差,为了提高查询性能,推荐:查询字符串不要以通配符开头,只在查询字符串中间或末尾使用通配符。
{ "query": { "wildcard": { "full_text": "qu*k" } } }
七,正则表达式查询
ElasticSearch引擎支持正则表达式(RegExp)查询,对词条进行查询,这就意味着,在已分析(analyzed)的字符字段上,只能匹配单个分词的正则表达式,引擎把正则表达式应用到字符串字段的分词中,而不是应用到字段最原始的文本:
Elasticsearch will apply the regexp to the terms produced by the tokenizer for that field, and not to the original text of the field.
{ "query": { "regexp": { "full_text": "qu[ic]{2}k" } } }
如果想对字符串字段的原始文本执行正则表达式匹配,可以在不分析(not_analyzed)的字段上执行正则表达式查询,注意,字符的大小写。
{ "query": { "regexp": { "exact_value": "Qui.*" } } }
参考文档:
Elasticsearch Reference [2.4] » Query DSL » Term level queries
Elasticsearch Reference [2.4] » Query DSL
本文转自悦光阴博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/ljhdo/p/4551490.html,如需转载请自行联系原作者