@TestvoidstringQuery() {//搜索标题有 架构 关键词,描述有 spring关键字,时长范围是 10～6000之间的String dsl ="""{"bool":{"must":[{"match":{"title":"架构"}},{"match":{"description":"spring"}},{"range":{"duration":{"gte":10,"lte":6000}}}]}}"""; Query query =newStringQuery...
match:查询指定条件的数据,match会将查询的条件进行分词操作,然后只有doc文档中包含分词,就都会查询出来。 match_all:查询所有数据。 match_phrase:匹配短语,match是会查询所有包含分词的doc文档,而match_phrase则是匹配整个短语,才会返回对应的doc文档。 match_phrase_prefix:匹配短语的前缀部分,这个只能使用在text类型字...
"query": { "match": {"trace_stack": "吃饭睡觉"} } } 该query的意思是:匹配字段trace_stack中跟”吃饭睡觉“相关的所有数据,比如”吃饭xxxx“、”睡觉xxxxx“、”吃xxxx“...; 3、精确匹配字段查询: body = { "query": { "match_phrase": {"trace_stack": "吃饭睡觉"} } } 该query会精确匹配...
返回的所有的document,match_all里面不能有字段 (2)match、match_phrase POST loaclhost:9200/mall/_search { "query":{ "match":{ "goods_description":"桃子" } } } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 如果使用text类型的字段,会使用分词器分词进行搜索,比如上面会拆分为"梨"、"子"2个字符,只要商品描...
Match查询属于全文(full text)查询,不同于Term查询,ES引擎在处理全文搜索时,首先会分析(analyze)查询字符串,然后根据分词结果构建查询,最终发返回查询结果。 匹配查询共有三种类型,分别是布尔(boolean)、短语(phrase)和短语前缀(phrase_prefix),默认的匹配查询是布尔类型,ES引擎首先分析查询字符串,使用指定的分析器对查...
Match_phrase:短语匹配 无论是数字还是字符串都是完整匹配,以 address:"abc" 为例,address 包含 "abc" 这个字符串就算匹配。 字段后面加一个“.keyword”表示查询完全匹配的字段。以address:”abc”为例,address必须为abc才算匹配。 Match_all:所有字段 ...
GET /exam/_search {"query": {"match": {"address": "read a"}}} match_phrase 匹配短语,使用这个方法不加其他参数的情况下,可以看作是会匹配包含这个短语、且顺序一致的数据。 比如说对于 address="read a book" 的数据,搜索 read a,a book,read a book 都可以筛选到这条数据。 GET /exam/_search...
首先看看 ”我好帅“ 怎么进行分词？并将 我好帅 存入es 现在搜索 我好 ，会被分词为 我好 、我、好 三个分词，则都在分词库匹配上了。match：只要匹配上任何一个分词，则返回 match_phrase：必须全部匹配，还要索引位置相邻 例如 现在搜 我帅，我 和 帅 都匹配上了，...
8.2 multi_match 修改一下 001 文档是数据用于测试 POST /indexname/_update/001 { "doc":{ "desc":"测试的描述" } } GET /indexname/_search { "query": { "multi_match": { "query": "测试", "fields": [ "name","desc" // 或 关系 ] } } } 8.3 match_phrase 短语匹配 GET /indexnam...
match_phrase_prefix查询：用于在已知数据前缀的情况下搜索完整数据。根据前缀分词结果搜索数据，然后匹配满足前缀的剩余部分。match查询的operator参数：用于更精确地搜索包含所有分词结果的数据。fuzziness字段：实现字符模糊匹配，允许一定程度的打字错误。multi_match查询：对多个字段进行匹配操作，需要所有字段都...