Elasticsearch模糊查询精讲_elasticsearch 模糊查询

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一.3种模糊查询的区别 以及 常用的查询手段

1.wildcard

2.prefix

3.fuzzy 

4.exists query

二. terms_set(主要用于数组检索)

1.数据准备

2.minimum_should_match_field

3.minimum_should_match_script

4.terms_set与match query的比较

三.其他查询

1.regexp （使用正则表达式术语查询）

2.ids 

四.Elasticsearch Term-level queries（磁条级搜索）总结大全

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学习目标：

1、wildcard、prefix、fuzzy这3种模糊查询的异同点是什么？

2、如何使用 terms_set检索Array类型的字段？

3、Term-level queries（磁条级搜索）总结大全

一.3种模糊查询的区别 以及 常用的查询手段

1.wildcard

查询包含通配符表达式字段的文档。【ps：等价于mysql 的 like 查询】

通配符 *：它匹配任何字符序列（包括空字符）
 
占位符 ?：它匹配任何单个字符。
 
说明：请注意，此查询的速度可能很慢，因为它需要迭代许多项。为了防止极慢的通配符查询，通配符术语不应以通配符*或？之一开头。

（1）通配符*

GET /blogs_index/_search
{
    "query": {
        "wildcard" : { "author": "方*" }
    }
}

上述DSL语句，可以检索到所有文档。等价于sql【where author like "方%”】

（2）占位符?

GET /blogs_index/_search
{
    "query": {
        "wildcard" : { "author": "方?" }
    }
}

上述DSL语句，检索结果为空。等价于sql【where author like "方_”】

2.prefix

查找指定字段包含以指定确切前缀开头的术语的文档。

GET /_search
{ "query": {
    "prefix" : { "author": "方" }
  }
}

该DSL等价于 wildcard query 的 "wildcard" : { "author": "方*" }，等价于sql【where author like "方%”】

3.fuzzy 

模糊查询使用基于Levenshtein编辑距离的相似度。是一种误拼写时的fuzzy模糊搜索技术，用于搜索的时候可能输入的文本会出现误拼写的情况。

比如输入"方财兄"，这时候也要匹配到“方才兄”。

GET /blogs_index/_search
{
    "query": {
        "fuzzy" : {
            "author": {
                "value": "方财兄",
                "fuzziness": 1,
                "prefix_length": 1,
                "max_expansions": 100
            }
        }
    }
}

fuzziness：最大编辑距离【一个字符串要与另一个字符串相同必须更改的一个字符数】。默认为AUTO。
prefix_length：不会被“模糊化”的初始字符数。这有助于减少必须检查的术语数量。默认为0。
max_expansions：fuzzy查询将扩展到的最大术语数。默认为50。
transpositions：是否支持模糊转置（ab→ ba）。默认值为false。

上述DSL等价于sql【

where author like “方_兄”or author like “方财_”or author like “方_财兄”or author like “方财_兄”or author like “方财兄_”

】会根据上述的4个参数穷尽所有可能组合。

注意：如果prefix_length将设置为0，并且max_expansions将设置为很高的数字，
则此查询可能会很繁琐。这可能会导致索引中的每一项都受到检查！

4.exists query

（1）查找指定字段包含任何非空值【不是null 也不是[ ]】的文档。【ps：等价于mysql 的 is null】

注意：这些值不属于空值

1、空字符串，例如""或"-" 
2、包含null和另一个值的数组，例如[null, "foo"] 
3、自定义null-value，在字段映射中定义

1、查询 title字段不为 null 的文档
GET /blogs_index/_search
{
    "query": {
        "exists" : { "field" : "title" }
    }
}

（2）查询为null的字段，应该使用：must_not + exists

2、查询 title字段为 null 的文档
GET /blogs_index/_search
{
    "query": {
        "bool": {
            "must_not": {
                "exists": {
                    "field": "title"
                }
            }
        }
    }
}

二. terms_set(主要用于数组检索)

返回的文档至少匹配一个或多个检索的术语。这些术语未进行分析，因此必须完全匹配。每个文档中必须匹配的术语数会有所不同，并由“最小匹配项”字段控制，或者由“最小匹配项”脚本中的每个文档计算。

说明：
1.terms_set query 在对Array类型的字段做检索时非常有用，特别是对于每个文档，
需要匹配的数量不一致时。如果所有文档需要匹配的数量一致，可以使用match query替代。
 
2.控制必须匹配术语的数量的字段必须是数字字段

1.数据准备

PUT /term_set_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "codes": {
          "type": "keyword"
        },
        "required_matches": {
          "type": "integer"
        }
      }
    }
  }
}
 
PUT /term_set_index/_doc/1?refresh
{
    "codes": ["系统学习", "es","关注我"],
    "required_matches": 2
}
PUT /term_set_index/_doc/2?refresh
{
    "codes": ["系统", "学习"],
    "required_matches": 1
}

2.minimum_should_match_field

GET /term_set_index/_search
{
  "query": {
    "terms_set": {
      "codes": {
        "terms": [
          "关注我",
          "学习"
        ],
        "minimum_should_match_field": "required_matches"
      }
    }
  }
}

3.minimum_should_match_script

GET /term_set_index/_search
{
  "query": {
    "terms_set": {
      "codes": {
        "terms": [
          "系统学习",
          "关注我"
        ],
        "minimum_should_match_script": {
          "source": " doc['required_matches'].value"
        }
      }
    }
  }
}

上2、3 的dsl是等价的关系，搜索结果如下：

可以检索到文档2。对于文档1，需要至少匹配2个term，但是在检索terms里，只能匹配上【关注我】一个term，所以文档1不符合检索条件；对于文档2，只需要匹配一个term，刚好能匹配上检索terms里的【学习】。

4.terms_set与match query的比较

当每个文档的required_matches值都相同时，上述两句DSL与下面的match query 语句检索效果完全一致：

GET /term_set_index/_search
{
    "query": {
        "match": {
            "codes" : {
                "query":  "系统学习 关注我",
                "analyzer": "whitespace",
                "minimum_should_match": 2
            }
        }
    }
}

分析：DSL语句使用 "analyzer": "whitespace", 
所以 query会被分词两个Token/term【系统学习】【关注我】。
"minimum_should_match": 2，所以可以检索到文档1。

三.其他查询

1.regexp （使用正则表达式术语查询）

GET /_search
{
    "query": {
        "regexp":{
            "name.first": "s.*y"
        }
    }
}

注意：regexp查询的性能在很大程度上取决于所选的正则表达式。匹配所有类似的东西.*都很慢，而且使用环视正则表达式也很慢。如果可能，应在正则表达式开始之前尝试使用长前缀。

2.ids 

根据index的_id 字段检索文档

GET /_search
{
    "query": {
        "ids" : {
            "type" : "_doc",
            "values" : ["1", "4", "100"]
        }
    }
}

四.Elasticsearch Term-level queries（磁条级搜索）总结大全