elasticsearch 查询(match和term)

本文涉及的产品
Elasticsearch Serverless通用抵扣包,测试体验金 200元
简介:

elasticsearch 查询(match和term)

es中的查询请求有两种方式,一种是简易版的查询,另外一种是使用JSON完整的请求体,叫做结构化查询(DSL)。
由于DSL查询更为直观也更为简易,所以大都使用这种方式。
DSL查询是POST过去一个json,由于post的请求是json格式的,所以存在很多灵活性,也有很多形式。
这里有一个地方注意的是官方文档里面给的例子的json结构只是一部分,并不是可以直接黏贴复制进去使用的。一般要在外面加个query为key的机构。

match

最简单的一个match例子:

查询和"我的宝马多少马力"这个查询语句匹配的文档。

{
  "query": {
    "match": {
        "content" : {
            "query" : "我的宝马多少马力"
        }
    }
  }
}

上面的查询匹配就会进行分词,比如"宝马多少马力"会被分词为"宝马 多少 马力", 所有有关"宝马 多少 马力", 那么所有包含这三个词中的一个或多个的文档就会被搜索出来。
并且根据lucene的评分机制(TF/IDF)来进行评分。

match_phrase

比如上面一个例子,一个文档"我的保时捷马力不错"也会被搜索出来,那么想要精确匹配所有同时包含"宝马 多少 马力"的文档怎么做?就要使用 match_phrase 了

{
  "query": {
    "match_phrase": {
        "content" : {
            "query" : "我的宝马多少马力"
        }
    }
  }
}

完全匹配可能比较严,我们会希望有个可调节因子,少匹配一个也满足,那就需要使用到slop。

{
  "query": {
    "match_phrase": {
        "content" : {
            "query" : "我的宝马多少马力",
            "slop" : 1
        }
    }
  }
}

multi_match

如果我们希望两个字段进行匹配,其中一个字段有这个文档就满足的话,使用multi_match

{
  "query": {
    "multi_match": {
        "query" : "我的宝马多少马力",
        "fields" : ["title", "content"]
    }
  }
}

但是multi_match就涉及到匹配评分的问题了。

我们希望完全匹配的文档占的评分比较高,则需要使用best_fields

{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "我的宝马发动机多少",
      "type": "best_fields",
      "fields": [
        "tag",
        "content"
      ],
      "tie_breaker": 0.3
    }
  }
}

意思就是完全匹配"宝马 发动机"的文档评分会比较靠前,如果只匹配宝马的文档评分乘以0.3的系数

我们希望越多字段匹配的文档评分越高,就要使用most_fields

{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "我的宝马发动机多少",
      "type": "most_fields",
      "fields": [
        "tag",
        "content"
      ]
    }
  }
}

我们会希望这个词条的分词词汇是分配到不同字段中的,那么就使用cross_fields

{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "我的宝马发动机多少",
      "type": "cross_fields",
      "fields": [
        "tag",
        "content"
      ]
    }
  }
}

term

term是代表完全匹配,即不进行分词器分析,文档中必须包含整个搜索的词汇

{
  "query": {
    "term": {
      "content": "汽车保养"
    }
  }
}

查出的所有文档都包含"汽车保养"这个词组的词汇。

使用term要确定的是这个字段是否“被分析”(analyzed),默认的字符串是被分析的。

拿官网上的例子举例:

mapping是这样的:

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!"  
}

其中的full_text是被分析过的,所以full_text的索引中存的就是[quick, foxes],而extra_value中存的是[Quick Foxes!]。

那下面的几个请求:

GET my_index/my_type/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "exact_value": "Quick Foxes!"
    }
  }
}

请求的出数据,因为完全匹配

GET my_index/my_type/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "full_text": "Quick Foxes!"
    }
  }
}

请求不出数据的,因为full_text分词后的结果中没有[Quick Foxes!]这个分词。

bool联合查询: must,should,must_not

如果我们想要请求"content中带宝马,但是tag中不带宝马"这样类似的需求,就需要用到bool联合查询。
联合查询就会使用到must,should,must_not三种关键词。

这三个可以这么理解

  • must: 文档必须完全匹配条件
  • should: should下面会带一个以上的条件,至少满足一个条件,这个文档就符合should
  • must_not: 文档必须不匹配条件

比如上面那个需求:

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "term": {
          "content": "宝马"
        }
      },
      "must_not": {
        "term": {
          "tags": "宝马"
        }
      }
    }
  }
}
相关实践学习
以电商场景为例搭建AI语义搜索应用
本实验旨在通过阿里云Elasticsearch结合阿里云搜索开发工作台AI模型服务,构建一个高效、精准的语义搜索系统,模拟电商场景,深入理解AI搜索技术原理并掌握其实现过程。
ElasticSearch 最新快速入门教程
本课程由千锋教育提供。全文搜索的需求非常大。而开源的解决办法Elasricsearch(Elastic)就是一个非常好的工具。目前是全文搜索引擎的首选。本系列教程由浅入深讲解了在CentOS7系统下如何搭建ElasticSearch,如何使用Kibana实现各种方式的搜索并详细分析了搜索的原理,最后讲解了在Java应用中如何集成ElasticSearch并实现搜索。  
目录
相关文章
|
Cloud Native 关系型数据库 数据库
云原生之使用Docker部署Mariadb数据库
云原生之使用Docker部署Mariadb数据库
894 1
云原生之使用Docker部署Mariadb数据库
|
关系型数据库 MySQL 数据库
Element el-date-picker 日期选择器详解
本文目录 1. 前言 2. 基本用法 3. 日期格式化 4. 选择其他日期单位 5. 选择多个日期 6. 带快捷选项 7. 禁用部分日期 8. 小结
5909 0
Element el-date-picker 日期选择器详解
|
6月前
|
文字识别 BI API
3.4K star!全能PDF处理神器开源!文档转换/OCR识别一键搞定
PDF-Guru 是一款开箱即用的全能型PDF处理工具,支持跨平台文档转换、智能OCR识别、多格式解析等核心功能。项目采用模块化架构设计,提供简洁的Web界面和API接口,开发者可快速集成到现有系统中。
430 1
|
Java 应用服务中间件 网络安全
手动部署Java Web环境(CentOS 7)
本篇教程介绍如何手动在ECS实例上部署Java web项目,适用于刚开始使用阿里云进行建站的个人用户。
手动部署Java Web环境(CentOS 7)
使用npm构建vite+vue+ts项目的两种方式
使用npm构建vite+vue+ts项目的两种方式
344 0
使用npm构建vite+vue+ts项目的两种方式
|
SQL 关系型数据库 数据库
手把手教你管理PostgreSQL数据库及其对象
手把手教你管理PostgreSQL数据库及其对象
628 0
|
存储 Linux 网络安全
在 Linux 中通过 SSH 执行远程命令时,无法自动加载环境变量(已解决)
SSH远程执行命令时遇到“命令未找到”问题,原因是Linux登录方式不同导致环境变量加载差异。解决方案:将环境变量写入`/etc/profile.d/`下的文件,或手动在命令前加载环境变量,如`source /etc/profile`。
1154 0
|
算法 网络协议 测试技术
|
缓存 关系型数据库 MySQL
Typeorm连接mysql查询数据时如何优化
连接MySQL并优化查询速度是一个复杂的过程,我们可以通过优化检查大大提升接口响应速度
672 0

热门文章

最新文章