1,默认的match搜索会对搜索内容进行分词,比如:mill lane 会分成 mill 和 lane 之后搜索的结果可能包含仅有其中一项的结果,但是此类结果分数较低。 如果不希望被分词而是直接查询短语,可以使用 match_phrase 进行搜索 就像match查询对于标准全文检索是一种最常用的查询一样, 当你想找到彼此邻近搜索词的查询方法时,就会想
GET /exam/_search { "query": { "match_phrase": { "address": { "query": "book a", "slop": 2 } } } } match_phrase_prefix 匹配前缀,比如对于 address 值为 'read a book' 的数据,我们只知道的值是 'read a bo',想要根据这个搜索词搜索完整的数据,就可以用到 match_phrase_prefix。 他...
match 和 phrase_match 都是 full text query。既然都是长文本检索,所以 match 和 phrase_match 都支持配置 analyzer。经过 analyzer 之后会对 raw query 进行切分和处理,输出为多个 term 的数组。 match:支持配置 operator,指明多个 term 在倒排内容中的关系,and 或 or。默认是 or; phrase_match:不支持 operato...
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。
ES系列06:ik分词+Full text queries 之match query。今天TeHero为大家分享Full text queries 的 match_phrase query 和match_phrase_prefix query,同时从倒排序索引原理入手,将DSL语句转化为sql语句,方便大家理解学习。 本文结构【开局一张图】 ps:上图的xmind文件,公众号后台回复【es06】即可免费获取!
es笔记三之term,match,match_phrase 等查询方法介绍 首先介绍一下在 es 里有两种存储字符串的字段类型,一个是 keyword,一个是 text。 keyword 在存储数据的时候是作为一个整体存储的,不会对其进行分词处理 text 存储数据的时候会对字符串进行分词处理,然后存储。
在Elasticsearch中，term、match、match_phrase等查询方法的介绍如下：term查询：用途：精确查询，不进行分词处理。关键词字段：搜索字符串必须与结果完全一致。文本字段：搜索字符串作为整体进行匹配，不进行分词。若要分词匹配，可使用.keyword后缀。match查询：用途：模糊查询，会对搜索字符串进行分词处理。工作...
match_phrase 查询在 Elasticsearch 中用于执行精确短语匹配,它要求查询中的所有词项都必须出现在文档中,并且这些词项的顺序和位置必须与查询字符串完全一致。match_phrase 查询的特点: 所有词项必须出现:查询中的所有词项都必须在文档中找到。 顺序一致:词项在文档中出现的顺序必须与查询字符串中的顺序一致。 位置相邻:...
2.3 match_phrase 短语查询 match 查询时散列映射,包含了我们希望搜索的字段和字符串,即只要文档中有我们希望的那个关键字,但也会带来一些问题。 es 会将文档中的内容进行拆分,对于英文来说可能没有太大的影响,但是中文短语就不太适用,一旦拆分就会失去原有的含义,比如以下: 1、准备数据: PUT t1/doc/1 { "tit...
原文链接:es笔记三之term,match,match_phrase 等查询方法介绍 首先介绍一下在 es 里有两种存储字符串的字段类型,一个是 keyword,一个是 text。 keyword 在存储数据的时候是作为一个整体存储的,不会对其进行分词处理 text 存储数据的时候会对字符串进行分词处理,然后存储。 而对于查询方法, term 是精确查询,match...