match和match_phrase区别
match: 索引中只要有任意一个匹配拆分后词就可以出现在结果中，只是匹配度越高的排越前面
match_phrase: 索引中必须同时匹配拆分后词就可以出现在结果中
ex:
GET /product_index/product/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"product_name": "PHILIPS toothbrush"
}
}
}
product_name必须同时包含PHILIPS和toothbrush才会返回。
match的另一些用法
满足分词结果中所有的词，而不是像上面，任意一个就可以的。
GET /product_index/product/_search
{
"query": {
"match": {
"product_name": {
"query": "PHILIPS toothbrush",
"operator": "and"
}
}
}
}
只要命中50%的分词就返回
GET /test_index/test/_search
{
"query": {
"match": {
"product_name": {
"query": "java 程序员 书 推荐",
"minimum_should_match": "50%"
}
}
}
}
multi_match: 查询a和b字段中，只要有c关键字的就出现
GET /test_index/test/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "c",
"fields": [
"a",
"b"
]
}
}
}
multi_match 跨多个 field 查询，表示查询分词必须出现在相同字段中
GET /product_index/product/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "PHILIPS toothbrush",
"type": "cross_fields",
"operator": "and",
"fields": [
"product_name",
"product_desc"
]
}
}
}
match_phrase + slop
- 在说 slop 的用法之前，需要先说明原数据是：大吉大利，被分词后至少有：大 吉 大 利 四个 term。
- match_phrase 的用法我们上面说了，按理说查询的词必须完全匹配才能查询到，吉利 很明显是不完全匹配的。
- 但是有时候我们就是要这种不完全匹配，只要求他们尽可能靠谱，中间有几个单词是没啥问题的，那就可以用到 slop。slop = 2 表示中间如果间隔 2 个单词以内也算是匹配的结果（）。
- 实也不能称作间隔，应该说是移位，查询的关键字分词后移动多少位可以跟 doc 内容匹配，移动的次数就是 slop。所以 吉利 其实也是可以匹配到 doc 的，只是 slop = 1 才行。
GET /product_index/product/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"product_name" : {
"query" : "吉利",
"slop" : 1
}
}
}
}
term用法
term 一般用在不分词字段上的，因为它是完全匹配查询，如果要查询的字段是分词字段就会被拆分成各种分词结果，和完全查询的内容就对应不上了。
所以自己设置 mapping 的时候有些不分词的时候就最好设置不分词。
其实 Elasticsearch 5.X 之后给 text 类型的分词字段，又默认新增了一个子字段 keyword，这个字段的类型就是 keyword，是不分词的，默认保留 256 个字符。假设 product_name 是分词字段，那有一个 product_name.keyword 是不分词的字段，也可以用这个子字段来做完全匹配查询。
terms 用法
类似于数据库的 in
GET /product_index/product/_search
{
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"terms": {
"product_name": [
"toothbrush",
"shell"
]
}
}
}
}
}
query和filter区别
GET /product_index/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"terms": {
"product_name": [
"PHILIPS",
"toothbrush"
]
}
},
{
"range": {
"price": {
"gt": 12.00
}
}
}
]
}
}
}
GET /product_index/product/_search
{
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"range": {
"price": {
"gte": 30.00
}
}
}
}
}
}
从搜索结果上看：
- filter，只查询出搜索条件的数据，不计算相关度分数
- query，查询出搜索条件的数据，并计算相关度分数，按照分数进行倒序排序
从性能上看：
- filter（性能更好，无排序），无需计算相关度分数，也就无需排序，内置的自动缓存最常使用查询结果的数据
- query（性能较差，有排序），要计算相关度分数，按照分数进行倒序排序，没有缓存结果的功能
- filter 和 query 一起使用可以兼顾两者的特性，所以看你业务需求
should 有一个特殊性，如果组合查询中没有 must 条件，那么 should 中必须至少匹配一个。我们也还可以通过 minimum_should_match 来限制它匹配更多个。
GET /product_index/product/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"match": {
"product_name": "java"
}
},
{
"match": {
"product_name": "程序员"
}
},
{
"match": {
"product_name": "书"
}
},
{
"match": {
"product_name": "推荐"
}
}
],
"minimum_should_match": 3
}
}
}
should有一个特殊性，如果组合查询中没有 must 条件，那么 should 中必须至少匹配一个。我们也还可以通过 minimum_should_match 来限制它匹配更多个。
GET /product_index/product/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"match": {
"product_name": "java"
}
},
{
"match": {
"product_name": "程序员"
}
},
{
"match": {
"product_name": "书"
}
},
{
"match": {
"product_name": "推荐"
}
}
],
"minimum_should_match": 3
}
}
}
boost 用法
在搜索精准度的控制上，还有一种需求，比如搜索：PHILIPS toothbrush，要比：Braun toothbrush 更加优先，我们可以这样：
GET /product_index/product/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"product_name": "toothbrush"
}
}
],
"should": [
{
"match": {
"product_name": {
"query": "PHILIPS",
"boost": 4
}
}
},
{
"match": {
"product_name": {
"query": "Braun",
"boost": 3
}
}
}
]
}
}
}
通配符搜索（性能较差，扫描所有倒排索引）
GET /product_index/product/_search
{
"query": {
"wildcard": {
"product_name": {
"value": "ipho*"
}
}
}
}
正则搜索（性能较差，扫描所有倒排索引）
GET /product_index/product/_search
{
"query": {
"regexp": {
"product_name": "iphone[0-9].+"
}
}
}
range用法
range用于查询数值，时间区间
GET /product_index/product/_search
{
"query": {
"range": {
"price": {
"gte": 30.00
}
}
}
}