elasticSearch 查询 match
查询表达式
查询表达式(Query DSL)是一种非常灵活又富有表现力的 查询语言。 Elasticsearch 使用它可以以简单的 JSON 接口来展现 Lucene 功能的绝大部分。
match
curl -X GET "localhost:9200/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "match_all": {} } } ' { "query": { "match": { "tweet": "elasticsearch" } } }
match_phrase
slop
参数告诉 match_phrase
查询词条相隔多远时仍然能将文档视为匹配
{ "query": { "match_phrase": { "content" : { "query" : "quick fox", "slop" : 1 } } } }
multi_match
{ "multi_match": { "query": "Quick brown fox", "type": "best_fields", # best_fields 类型是默认值 "fields": [ "title", "body" ], "tie_breaker": 0.3, "minimum_should_match": "30%" # 如 minimum_should_match 或 operator 这样的参数会被传递到生成的 match 查询中。 } } # 使用 ^ 字符语法为单个字段提升权重 # chapter_title 这个字段的 boost 值为 2 ,而其他两个字段 book_title 和 section_title 字段的默认 boost 值为 1 { "multi_match": { "query": "Quick brown fox", "fields": [ "*_title", "chapter_title^2" ] } }
合并查询语句
- 叶子语句(Leaf clauses);match语句。
- 复合语句 (Compound);bool语句。
{ "bool": { "must": { "match": { "tweet": "elasticsearch" }}, "must_not": { "match": { "name": "mary" }}, "should": { "match": { "tweet": "full text" }}, "filter": { "range": { "age" : { "gt" : 30 }} } } } # 以下查询是为了找出信件正文包含business opportunity
的星标邮件,或者在收件箱正文包含business opportunity
的非垃圾邮件: { "bool": { "must": { "match": { "email": "business opportunity" }}, "should": [ { "match": { "starred": true }}, { "bool": { "must": { "match": { "folder": "inbox" }}, "must_not": { "match": { "spam": true }} }} ], "minimum_should_match": 1 } }
匹配评分
# 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": "query text string", "type": "best_fields", "fields": [ "tag", "content" ], "tie_breaker": 0.3 } } } # 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": "query text string", "type": "most_fields", "fields": [ "tag", "content" ] } } } # 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": "query text string", "type": "cross_fields", "fields": [ "tag", "content" ] } } }