GETtestindex/_search{"query":{"fuzzy":{"name":{"value":"xiaoloahu","fuzziness":1,"transpositions":false}}}} fuzziness, 默认是auto,根据字符串长度,从0,1,2取值 4. match查询也支持fuzziness 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码
01 模糊查询(Fuzzy Query) 模糊查询允许用户搜索与指定词汇相似但不完全相同的词汇。在Elasticsearch中,模糊查询基于Damerau-Levenshtein距离算法,该算法计算两个字符串之间的差异程度。差异程度越小,两个字符串越相似。 当执行模糊查询时,Elasticsearch会首先使用倒排索引找到包含指定词汇的文档。然后,它会根据Damerau-Levensh...
2. Elasticsearch fuzzy查询的基本语法 在Elasticsearch中,fuzzy查询通常作为查询DSL(领域特定语言)的一部分来使用。其基本语法如下: json { "fuzzy": { "field_name": { "value": "query_string", "fuzziness": "AUTO", // 可选参数,指定模糊程度 "prefix_length": 0, // 可选参数,指定在模糊匹配前考虑...
模糊查询(Fuzzy Query)是 Elasticsearch 中一种近似匹配的搜索方式,用于查找与搜索词项相似但不完全相等的文档。基于编辑距离(Levenshtein 距离)计算两个词项之间的差异。 它通过允许最多的差异量来匹配文档,以处理输入错误、拼写错误或轻微变体的情况。 用途:纠正拼写错误,模糊查询可用于纠正用户可能犯的拼写错误,可以提...
# fuzzy查询 GET /ad/_search { "query":{ "fuzzy":{ "color":{ "value":"res","fuzziness":2,"prefix_length":1 } } } } # 输出结果 { "took":23,"timed_out":false,"_shards":{ "total":1,"successful":1,"skipped":0,"failed":0 },"hits":{ "total":{ "value":1,"relation":...
"query": { "prefix": { "name": { "value":"张" } } } } 2. fuzzy查询 模糊查询,输入字符的大概,ES就能根据输入的内容大概去匹配结果。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 #测试--fuzzy查询 POST /king_test_person/_search { "query": { ...
ElasticSearch支持经典的Levenshtein距离和Damerau-Levenshtein距离,在es中对模糊查询的支持有两种方式match query和fuzzy query。 match query 使用方式如下所示: GETindex_name/_search {"query": {"match": {"name": {"query":"elastic search","fuzziness":0,"prefix_length":0,"max_expansions":50,"transposi...
ElasticSearch支持经典的Levenshtein距离和Damerau-Levenshtein距离,在es中对模糊查询的支持有两种方式match query和fuzzy query。 match query 使用方式如下所示: GET index_name/_search { "query": { "match": { "name": { "query": "elastic search", ...
# fuzzy查询 GET /ad/_search { "query":{ "fuzzy":{ "color":{ "value":"res", "fuzziness":2, "prefix_length":1 } } } } # 输出结果 { "took":23, "timed_out":false, "_shards":{ "total":1, "successful":1, "skipped":0, "failed":0 }, "hits":{ "total":{ "value":1...
GET /my_index/my_type/_search { "query": { "fuzzy": { "text": "surprize" } } } fuzzy查询是一个词项级别的查询,所以它不做任何分析。它通过某个词项以及指定的fuzziness查找到词典中所有的词项。fuzziness默认设置为AUTO。 在我们的例子中,surprise比较surprise和surprised都在编辑距离 2 以内, 所以文档...