{"type":"parsing_exception","reason":"[match] query doesn't support multiple fields, found [field] and [query]","line":1,"col":62} ],"type":"parsing_exception","reason":"[match] query doesn't support multiple f
短语和邻近度查询比简单的match查询在性能上更昂贵。match查询只是查看词条是否存在于倒排索引(Inverted Index)中,而match_phrase查询则需要计算和比较多个可能重复词条(Multiple possibly repeated)的位置。 在Lucene Nightly Benchmarks中,显示了一个简单的term查询比一个短语查询快大概10倍,比一个邻近度查询(一个拥有s...
在使用multi_match cross fields 查询时,既然是以词为中心,当查询字符串analyze 成 一个个的term时,其中,肯定有一些term命中了mutli_match指定的所有字段,也有一些term只命中了部分字段,那么给term的打分就会不一样,而 tie_breaker 参数就是用来调节各个term得分权重的)。
query and filter context filterDoesthis document match this query clause?filter 只关心是/否,根据你过滤条件给你筛选出默认的文档 queryhow welldoes this document match this query clause?query 的关注点除了是否之外,还关注这些文档的匹配度有多高 他们本质上的区别是是否参与相关性得分。在查询过程中,官方建议...
在query_string 和 multi-match 查询中,fields 越多查询越慢。你可以新增一个联合字段,在 mapping 中设置 copy_to 将多个 fields 字段自动复制到这个联合 field 字段中,这样就能把多字段查询变为单字段查询。 05 Pre-index data 预索引数据。在进行 range aggregation 范围聚合查询时,我们可以新增一个字段以在索引...
"fields": { "raw": { "type": "keyword" } } } } } } } PUT my_index/_doc/1 { "city": "New York" } PUT my_index/_doc/2 { "city": "York" } GET my_index/_search { "query": { "match": { "city": "york"
{'query': {'match_phrase_prefix': {'id': '1799612', 'site_id': '3', 'sort_type': '1'}}} 结果: {'error': {'root_cause': [{'type': 'parsing_exception', 'reason': "[match_phrase_prefix] query doesn't support multiple fields, found [id] and [site_id]", 'line': 1, ...
boost也可以用于multi_match查询。 GET w5/doc/_search { "query": { "multi_match": { "query": "elasticserach rocks", "fields": ["title", "content"], "boost": 2.5 } } } 除此之外,我们还可以使用特殊的语法,只为特定的字段指定一个boost。通过在字段名称后添加一个^符号和boost的值。告诉 ...
{'query': {'match_phrase_prefix': {'id': '1799612', 'site_id': '3', 'sort_type': '1'}}} 结果: {'error': {'root_cause': [{'type': 'parsing_exception', 'reason': "[match_phrase_prefix] query doesn't support multiple fields, found [id] and [site_id]", 'line': 1, ...
4.1、match相关查询和term查询的区别 match以及相关的match_phrase、match_phrase_prefix 查询本质上是term查询的组合。 match查询和term查询是Elasticsearch中两种常用的查询类型,它们在处理方式上略有不同。需要注意的是,在Elasticsearch中,text字段通常适合使用Match查询,而keyword字段适合使用Term查询,这取决于你想要实现的...