ElasticSearch 实战：ES的高级检索语法 (包括term、prefix、wildcard、fuzzy、boost等)_es prefix

Elasticsearch提供了丰富的高级检索语法，包括但不限于term、prefix、wildcard、fuzzy和boost等。以下是对这些检索类型的详细介绍及实战示例：

1. Term查询

• 作用：精确匹配指定字段的精确值。
• 示例：

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "field_name": "exact_value"
    }
  }
}
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2. Prefix查询

• 作用：匹配字段中以特定前缀开始的值。
• 示例：

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "prefix": {
      "title": "quick" // 查找title字段以"quick"开头的所有文档
    }
  }
}
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3. Wildcard查询

• 作用：匹配字段中符合通配符模式的值。
• 示例：

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "title": {
        "value": "qu?ck*brown*fox"
      }
    }
  }
}
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4. Fuzzy查询

• 作用：模糊匹配，允许一定程度的拼写错误或字符替换。
• 示例：

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "fuzzy": {
      "title": {
        "value": "elasticsearcch",
        "fuzziness": "AUTO" // 默认最大编辑距离，也可以设定为2、"1~2"等
      }
    }
  }
}
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5. Boost（提升权重）

• 作用：在查询中增加特定字段或查询子句的权重，影响相关性评分。
• 示例：

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {"match": {"title": "Elasticsearch"}},
        {"match": {"description": "Full-text search engine"}}, 
        {
          "match": {
            "tag": "elasticsearch",
            "boost": 2 // 提升tag字段匹配的权重
          }
        }
      ]
    }
  }
}
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注意事项：

• 上述查询在实际使用中可能需要结合具体字段的映射（mapping）来确定是否合适，例如，对于term查询，目标字段通常应该是keyword类型而非text类型，以避免分析器的影响。
• fuzziness参数可以根据实际情况设置，较大的值允许更多的匹配可能性，但也可能导致性能下降。
• boost值越大，相关性评分对这个字段或查询的重视程度越高，在结果排序时具有更高的优先级。