1、match查询:会先对搜索词进行分词,比如“白雪公主和苹果”,会分成“白雪”“公主”“苹果”。含有相关内容的字段,都会被检索出来。 2、match_phrase查询:match_phrase与slop一起用,能保证分词间的邻近关系,slop参数告诉match_phrase查询词条能够相隔多远时仍然将文档视为匹配,默认是0。为0时 必须相邻才能被检索出来。
prefix、wildcard 和 regrep 查询是基于术语操作的,如果我们用它们来查询分析过的字段(analyzed field),他们会检查字段里面的每个术语,而不是将字段作为整体进行处理。 match_phrase_prefix 这种查询的行为与 match_phrase 查询一致,不同的是它将查询字符串的最后一个词作为前缀使用。
1.ES模糊查询wildcard查询极耗机器CPU资源,查询耗时高,当并发量高时影响ES其它进程。 2.用户实际的模糊查询需求大多是左右模糊匹配。 可行性分析 match_phrase能够实现词组查询。 比如brown fox会返回匹配…brown fox…的结果,此结果与wildcard查询传入brown fox的查询结果一致。相当于我们通过match_phrase实现wildcard...
1、match查询:会先对搜索词进行分词,比如“白雪公主和苹果”,会分成“白雪”“公主”“苹果”。含有相关内容的字段,都会被检索出来。 2、match_phrase查询:match_phrase与slop一起用,能保证分词间的邻近关系,slop参数告诉match_phrase查询词条能够相隔多远时仍然将文档视为匹配,默认是0。为0时 必须相邻才能被检索出来。
这个搜索 hello es world 也会被搜索出来，因为中间间隔的词数为1 < 2。可以通过指定slot来控制移动词数。执行过程： match_phrase执行过程： 1.如match搜索一样进行分词， 2.对分词后的单词到field中去进行搜索(多个term匹配)。这一步返回每个单词对应的doc，并返回这些单词在对应的doc中的...
match系列 精确搜索、模糊搜索 exists 指定字段存在(有值) prefix 前缀匹配,只能是keyword类型的字段 wildcard 通配符 regexp 正则表达式匹配 ids 根据id进行查询 term系列 (1)term POST 192.168.1.9:9200/mall/_search { "query":{ "term":{ "goods_name":"苹果" ...
4、match_phrase: match_phrase 称为短语搜索,要求所有的分词必须同时出现在文档中,同时位置必须紧邻一致 二、模糊查询的方式 1、wildcard: GET kibana_sample_data_flights/_search { "query": { "wildcard": { "OriginCityName": { "value": "Frankfurt*" ...
match_phrase是分词的,text 也是分词的,但是 text的分词必须全部包含match_phrase的全部分词才会展示,但是必须是连续有序的,可以简单理解为,搜索关键词a ,那么在text字段中必须包含a 才会展示 布尔过滤器 must 里面的条件语句必须全部匹配 下面我查询一个 标题中包含 华为 并且价格是2999的手机 ...
"match_phrase": { "about": "I love" } } } result = es.count(index="megacorp", body=query) print(result) 插入 type类型在ES6.0开始,类型的概念被废弃,ES7中将它完全删除。 # 不指定id 自动生成 es.index(index="megacorp",body={"first_name":"xiao","last_name":"xiao", 'age': 25, ...
match方法 2019-12-19 15:39 − /* 获取其中的数字字符,并以数组的形式输出 如果match没有找到任何匹配的文本, match() 将返回 null。否则,它将返回一个数组 */ var str = "fhdghdf6587fgjfe65556gty4y54y8yt"; var ... 倔强的代码人 0 730 python...