在Elasticsearch中,Terms查询的基本语法结构如下: json GET /<index>/_search { "query": { "terms": { "<field>": [ "<value1>", "<value2>", ... ] } } } <index>:要查询的索引名。 <field>:要查询的字段名。 <value1>, <valu...
术语查询的优势在于它可以高效地匹配多个术语,而不需要像全文搜索那样进行复杂的分析和处理。这使得terms查询非常适用于需要精确匹配特定术语的场景,例如标签搜索、分类筛选等。 以下是使用Elasticsearch进行terms查询的示例代码: 代码语言:txt 复制 GET /index_name/_search { "query": { "terms": { "field_name...
{"query": {"terms": {"{FIELD}": ["{VALUE1}","{VALUE2}"] } } } 说明: {FIELD} - 就是我们需要匹配的字段名 {VALUE1}, {VALUE2} ... {VALUE N} - 就是我们需要匹配的内容,除了TEXT类型字段以外的任意类型。 例子: GET /order_v2/_search {"query": {"terms": {"shop_id": [123,...
"query": { "term": { "name": { "value":"王五" } } } } 2. terms 查询 terms和term查询机制是一样的,都不会对指定关键字进行分词,直接去分词库中匹配,找到相应的文档内容。 terms是针对一个字段包含多个值的时候使用。 term:where name = 张三 terms:where name = 张三 or name = 李四 or nam...
"label":["blue","Vivo"]} # 查询ad字段包含red或者blue值的文档 GET /ad/_search { "query":{ "terms":{ "ad":["red","blue"]} } } # 输出结果 { "took":29,"timed_out":false,"_shards":{ "total":1,"successful":1,"skipped":0,"failed":0 },"hits":{ "total":{ "value":2...
举个DSL例子 GET _search { "query": { "bool": { "must": [ { "match"...
terms是在针对一个字段包含多个值的时候使用。 term: where province = 江苏 terms: where province = 江苏 or province = ? or province = ? Restful # terms 查询 POST /sms-logs-index/_search { "query":{ "terms": { "province": [ "江苏", "上海" ] } } } Java @Test void termsQuery()...
在TermInSetQuery中,我们发现lucene还做了一个优化,当terms中term的个数小于16个时候,会将terms的查询转化为bool的should查询,直接合并倒排链可能比上面的构建bitSet会更快,可以用到RoaringDocIdSet的各种优化。这里也给了一些优化的灵感。 综上,整个TermInSetQuery中构建DocIdSet的核心查询流程流程为: 那么,为什么有...
term查询只能用于匹配该属性的单个值,若想匹配多个值,可以用terms查询 基本语法 GET /{index}/_search {"query": {"terms": {"{field}": ["{value1}","{value2}","{value3}"] } } } AI代码助手复制代码 Java写法 SearchRequestsearchRequest=newSearchRequest("index");SearchSourceBuildersearchSourceBui...
{ "query": { "ids": { "values": ["1", "2"] } } } 修改索引结构:如果你确实需要在 _id 字段上进行多值匹配,可以考虑修改索引结构,将 _id 字段的值存储在一个新的字段中,然后在该字段上进行 terms 查询。 代码语言:txt 复制 { "_id": "1", "tags": ["apple", "fruit"], "...