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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"         }       }     }   } }

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