行业知识
Elasticsearch 基本使用（五）查询条件匹配方式(query & query
查询条件匹配方式
- 概述
- query
- term
- terms
- range
- match_all
- match
- match 匹配精度问题
- match_phrase
- match_pharse_prefix
- match_bool_prefix
- multi_match
- query_string
- 简单查询一个字段
- 在多个字段上应用同一个条件 （类似multi_match）
- 在所有字段上应用同一个条件 （超越了multi_match）
- 对单个条件应用多个值
- 多个值之间可以是 AND 或者 OR 的关系
- query_string
- match 匹配
- 一个字段一个值
- 一个字段多个值
- 多个字段一个值
- 多个字段多个值
- 模糊匹配（比match更强大，在match后的词里面再进行模糊匹配）
- 范围匹配
- query_string 不同���度之间都是可以混用的(以上只是介绍了query_string基本用法，还有很多高级特性，具体可以参考官方文档)
概述
ES中常用的查询类型往大了分可以分为简单查询，复合查询，聚合查询等；
而复合查询及聚合查询都是基于简单查询的；简单查询里面对条件的匹配方式又分为不同类型。term[s]，match，match_all，match_phrase 等等
query
term
单词查询，在字段的倒排索引（发生分词）或者直接在字段值（未发生分词）中查找条件值，只要找到这个条件值就算匹配上，得分为1。
terms
多个单词查询，效果为 多个 term 或者的逻辑。bool -> should -> term1,term2…
range
一般用于对数值类型进行范围查询
match_all
无条件查询，匹配所有数据
match
- 根据文档中实际存储的字段类型(是否为分词文本 text，keyword 不会进行分词)，决定是否对条件值进行分词
- 如果未分词，直接以条件值执行 term 查询
- 如果分词，则对条件值进行，分词处理；
- 若得到一个词，也是执行term查询
- 若得到多个词，默认执行 terms 查询（多个单词 或者关系）
- 也可以手动指定为 且关系（如果为且，意思是，倒排索引后的词表中要包含 条件分词后的 所有单词），通过以下方式指定 match 单词之间的关系
GET /stu/_search{ "query": { "match": { "name": { "query": "张 四", "operator": "and" } } }}以上查询 operator 默认为 or，分词 得到 张 和 四 两个词；可以查到 张三 李四 张三四 三个人。
我们将 operator 指定为 and 后，只能查到 张三四 一个人了，必须包含条件分词后的所有单词。
match 匹配精度问题
对于match 分词后的查询；
and 是必须包含条件分词后所有的单词
or 是只需包含条件分词后任意一个单词。
and 下相对来说精度问题还好点，毕竟要包含所有条件分词单词。
如果是在or的情况，我们想要定义至少包含几个单词才当作匹配上，此时还需要另一个参数 minimum_should_match 。
虽然在and情况下，用得相对较少，但对and也有效
此值也可以设置为百分比，意思是条件分词后，达到比例的条件单词匹配上才算匹配，
比如，以下查询语句是查不出数据的
GET /stu/_search{ "query": { "match": { "name": { "query": "张 四", "operator": "and", "minimum_should_match": 3 } } }}因为你的条件分词，只有 2个词，即使分词也只得到2个词， 小于 minimum_should_match
match_phrase
以当前条件值，到文档**字段（而非分词后的列表）**里查询。
条件不做分词，到文档字段内 进行连续的 文本匹配
match_pharse_prefix
同样是以 条件不做分词到文档字段中查询，但是条件最后的 单词不是必须匹配字段内的完整单词
例如：
文档字段为 i love you
条件为 i love yo
match_phrase 下 无法匹配，因为 文档中 you 是一个完整的单词；只能匹配 i 或者 i love 或者 i love you
match_pharse_prefix 就可以匹配，就是说只要是一个前缀包含的连续文本就能匹配
match_bool_prefix
条件进行分词，执行 bool > should 查询
前面的词 做 term 查询，最后一个词做 perfix 查询
multi_match
在实际开发中，特别是模糊查询场景，可能需要将条件应用到多个文档字段上进行匹配。
当然我们可以使用 bool + should 的方式实现。
但ES已经给我们提供了一种更为便捷的方式。
同时匹配 品牌或名称 有苹果的数据
"query": { "multi_match" : { "query": "苹果", "fields": [ "brand", "name" ] } }等价于
"query": { "bool": { "should": [ { "match": { "brand": "苹果" } }, { "match": { "name": "苹果" } } ] } }query_string
以下是引用自ES社区博客中的一段描述
该查询使用语法基于 OR，AND 或 NOT 等运算符来解析和拆分提供的查询字符串。 然后查询在返回匹配文档之前独立分析每个拆分文本。
你可以使用 query_string 查询创建一个复杂的搜索，其中包括通配符，跨多个字段的搜索等等。 尽管用途广泛，但查询是严格的，如果查询字符串包含任何无效语法，则返回错误。
简单总结：这是使用字符串通过 AND OR NOT 构建复杂查询的一种实现方式，但是语法较严格，容易出错，并不推荐在日常查询中使用
实际测试下来，单个条件执行的应该是match操作
简单查询一个字段
default_field：条件字段，只能一个。
GET /bank/_search{ "query": { "query_string": { "default_field": "address", "query": "School Lane" } }}返回结果为 School Lane 的match查询，凡是 address 包含 School 或者 Lane 的都匹配上
在多个字段上应用同一个条件 （类似multi_match）
上面的简单查询 通过 “default_field”: “字段名” 指定一个查询字段。
当要将条件应用到多个字段时，可以使用 “fields”: [“字段1”, “字段2”],
GET /bank/_search{ "query": { "query_string": { "fields": ["age", "account_number"], "query": "26" } }}查询 age match 26 或者 account_number match 26 的数据
在所有字段上应用同一个条件 （超越了multi_match）
在所有字段上执行match操作，只要任何一个字段匹配上就算匹配。
我们只需要去掉 fields 字段即可
GET /bank/_search{ "query": { "query_string": { "query": "28" } }, "size": 2000}在 bank 这个索引下，查到了 age = 28 和 id = 28 的数据
对单个条件应用多个值
多个值之间可以是 AND 或者 OR 的关系
- 在所有字段上match 28 或者 30
GET /bank/_search{ "query": { "query_string": { "query": "28 OR 30" } }, "size": 2000}指定字段 fields 或默认字段 default_field都适用这个逻辑关系
NOT 关键字可以用在逻辑关系中任一项的前面，表示查询相反条件
query_string
上面指定字段要么使用 fields ，要么使用 default_field，其实还有另一种更为灵活的方式，我们可以直接将字段写到 query查询语句中，
使用 query:“字段名: 条件值” 的方式灵活定制查询条件
match 匹配
一个字段一个值
GET /bank/_search{ "query": { "query_string": { "query": "age: 30" } }, "size": 100}一个字段多个值
GET /bank/_search{ "query": { "query_string": { "query": "age: 30 OR 20" } }, "size": 100}多个字段一个值
GET /bank/_search{ "query": { "query_string": { "query": "age: 30 OR account_number:1" } }, "size": 100}多个字段多个值
GET /bank/_search{ "query": { "query_string": { "query": "age: (30 OR 20) OR account_number: 1" } }, "size": 100}模糊匹配（比match更强大，在match后的词里面再进行模糊匹配）
如下：
match Sedgwick
GET /bank/_search{ "query": { "match": { "address": "Sedgwick" } }}match 只能在分词后的倒排索引中精确匹配
如果把条件值改成 Sedgwic，去掉最后一个 k，match就查不出来数据了。
但是使用 query_string 的模糊匹配依然有办法查出来这两条数据
query_string 的模糊匹配有两个通配符
- ?，统配一个字符，
- *,统配任意多个字符
使用以下语句都可以查出这两条数据
- ？匹配一个字符 k
GET /bank/_search{ "query": { "query_string": { "default_field": "address", "query": "Sedgwic?" } }}- *匹配一个字符 k
GET /bank/_search{ "query": { "query_string": { "default_field": "address", "query": "Sedgwic*" } }}- *匹配多个字符 ck
GET /bank/_search{ "query": { "query_string": { "default_field": "address", "query": "Sedgwi*" } }}- 前缀也能模糊
GET /bank/_search{ "query": { "query_string": { "default_field": "address", "query": "*dgwi*" } }}范围匹配
默认的匹配方式为 match，其本质就是 等值匹配，只是分不分词的区别，
对于 query 中的 range 查询，query_string 中也有对应实现。
并且 query_string 还支持两种写法
- 区间写法
[ 表示包含起始值
] 表示包含结束值
{ 不包含起始值
} 不包含结束值
*表示不限制这一边的值
以下例子
- [1 TO 2] ：1 "query": { "query_string": { "default_field": "age", "query": "{* TO 20]" } }} "query": { "query_string": { "query": "age:{* TO 20]" } }}ulli传统 =2 AND "query": { "query_string": { "default_field": "age", "query": "=20" } }}
GET /bank/_search{ "query": { "query_string": { "default_field": "age", "query": ">=20 AND
- [1 TO 2] ：1 "query": { "query_string": { "default_field": "age", "query": "{* TO 20]" } }} "query": { "query_string": { "query": "age:{* TO 20]" } }}ulli传统 =2 AND "query": { "query_string": { "default_field": "age", "query": "=20" } }}
- 区间写法
- 前缀也能模糊
- *匹配多个字符 ck
- *匹配一个字符 k
- 在所有字段上match 28 或者 30
