灵活性:match 查询更适合处理人类语言中的复杂性和不确定性,而term 查询更适合技术性和精确性较高。 总结 了解这两种查询类型的区别,对于有效利用 Elasticsearch 进行数据检索至关重要。根据实际的数据特性和查询需求,选择适当的查询类型能显著提高搜索的准确性和效率。 才疏学浅...
1、term查询keyword字段 keyword字段不分词 term查询keyword字段,需要完全匹配 2、term查询text字段 text字段分词 term查询text字段,必须为text字段分词后中的某一个才行。如“我真帅”分词为[“我”,“真”,“帅”],term必须为“我”或“真”或“帅”,才能查到,而“我帅”、“真帅”不行。 二、match match...
另外一种是通过DSL语句来进行查询,被称为DSL查询(Query DSL),DSL是Elasticsearch提供的一种丰富且灵活的查询语言,该语言以json请求体的形式出现,通过restful请求与Elasticsearch进行交互,本文主要讲DSL查询的一些常用规则,在介绍之前,我们先简单插入一个测试用的小例子(假设我们已经有了一个elasticsearch测试环境且装好了分...
区别 match 全文搜索, 通常用于对text类型字段的查询,会对进行查询的文本先进行分词操作,如下图 term 精确查询,通常用于对keyword和有精确值的字段进行查询,不会对进行查询的文本进行分词操作,精确匹配,如下图 实例说明 新建索引 添加数据 测试分词效果 测试match查询 测试term查询 新建索引 添加一个text类型的字段,...
1.termQuery 不带分析器，比如说你搜索“中国”，没有分析器你就搜索不到，而 matchQuery 就带了分析器，你搜索“中国”的时候他会自动使用自带的中文分析器帮你去检索，那么你就能搜索到关于“中国”的信息。2.term是字段的检索，检索时会按照你输入的内容按照完全匹配的模式检索，而match是全文检索...
matchQuery和termQuery的区别就在match和term match你可以理解为全文检索，他会拆分你的搜索关键词，再搜索。term就是单个词，不做分词，直接搜索，精确匹配。elasticsearch官网上应该有很详细的说明啊，花点时间看看啊。
一)text字段和keyword字段的区别 以下给出一个例子: 首先建立一个索引和类型,引入一个keywork的字段: 然后查询是否有索引: GET _cluster/state 可以看到已经创建成功: 添加一条数据: 然后查询: 可以看到没有匹配到任何数据: 然后查询: 可以看到成功匹配到了数据: 所以将字段设置成keyword的时候查询的时候已有的值不...
你可设一关键字。然后用两个变量分别存储查询结果。再进行比较
"match_phrase": { "content" : { "query" : "我的宝马多少马力" } } } } 完全匹配可能比较严,我们会希望有个可调节因子,少匹配一个也满足,那就需要使用到slop。 { "query": { "match_phrase": { "content" : { "query" : "我的宝马多少马力", ...