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"        }      }    }  }}