11-DSL查询语法-全文检索查询

酒店数据的索引库结构

#酒店 mapping
POST /hotle
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "keyword"
      },
      "name":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word",
        "copy_to": "all"
      },
      "address":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "price":{
        "type": "integer"
      },
      "score":{
        "type": "integer"
      },
      "brand":{
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all"
      },
      "city":{
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all"
      },
      "starName":{
        "type": "keyword"
      },
      "business":{
        "type": "keyword"
      },
      "location":{
        "type": "geo_point"
      },
      "pic":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "all":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      }
    }
  }
}

下面例子将围绕此结构讲解

全文检索查询

全文检索查询的基本流程如下：

（1）对用户搜索的内容做分词，得到词条。

（2）根据词条去倒排索引库中匹配，得到文档id。

（3）根据文档id找到文档，返回给用户。

比较常用的场景包括：

（1）商城的输入框搜索。

（2）百度输入框搜索。

因为是拿着词条去匹配，因此参与搜索的字段也必须是可分词的text类型的字段。

 基本语法

常见的全文检索查询包括：

（1）match查询：单字段查询。

（2）multi_match查询：多字段查询，任意一个字段符合条件就算符合查询条件。

match查询语法如下：

 

mulit_match语法如下：

 其中TEXT为搜索的内容，FIELD为搜索的字段。

示例

# match 查询 
GET /hotel/_search
{
  "query":{
    "match": {
      "name": "如家"
    }
  }
}

# multi_match查询
GET /hotel/_search
{
  "query":{
    "multi_match": {
      "query": "外滩如家",
      "fields": ["name","brand","business"]
    }
  }
}

GET /hotel/_search
{
  "query":{
    "match": {
      "all": "外滩如家"
    }
  }
}

match查询

 mulit_match查询

 　　上面的multi_match查询和下面的单字段all查询的结果是一样的，因为我们将brand、name、business值都利用copy_to复制到了all字段中。因此你根据三个字段搜索，和根据all字段搜索效果当然一样了。但是，搜索字段越多，对查询性能影响越大，因此建议采用copy_to，然后单字段查询的方式。

match和multi_match的区别是什么？

（1）match：根据一个字段查询

（2）multi_match：根据多个字段查询，参与查询字段越多，查询性能越差