"query": { "match_all": {} } } 类似于mysql当中的 select * from einterface 1. 2. 3. 4. 5. 6. match查询 match查询是一个标准查询,不管你需要全文本查询还是精确查询基本上都要用到它。 如果我们使用match查询一个全文本字段,它会在真正查询之前用分词器先分析一下查询字符: 我们先看一下belogp...
match_phrase query 和match查询比较类似,但是它会保留包含所有搜索词项,且位置与搜索词项相同的文档。 match_phrase_prefix query 是一种输入即搜索(search-as-you-type) 的查询,它和match_phrase比较类似,区别就是会将查询字符串的最后一个词作为前缀来使用。 multi_match query 多字段版本的matchquery common term...
`es_match_all_query`的用法如下: 1.首先,确保你已经安装并配置了Elasticsearch。 2.导入所需的库: ```python from elasticsearch import Elasticsearch ``` 3.创建一个Elasticsearch客户端实例: ```python es = Elasticsearch([{'host': 'localhost', 'port': 9200}]) ``` 4.索引一些数据: ```python ...
"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,只要商品描述中含有"梨"字或"子"字,就认为该文档匹配,即模糊查询。 如果match中写text之外的字段,比如写keyword类型,那...
2.1.3 match_all(查询全部) 除了按条件查询之外,我们还可以查询test1索引下的doc类型中的所有文档,那就是查询全部: GET test1/_doc/_search { "query": { "match_all": {} } } match_all的值为空,表示没有查询条件,那就是查询全部。就像select * from table_name一样。 查询结果如下: { "took"...
match query match query用于搜索单个字段,首先会针对查询语句进行解析(经过 analyzer),主要是对查询语句进行分词,分词后查询语句的任何一个词项被匹配,文档就会被搜到,默认情况下相当于对分词后词项进行 or 匹配操作。 GET article/_search { "query": { ...
Match All Query 据官网的描述,它说的是这个是最简单的查询了,这个查询会匹配所有的文档,且将所有返回的文档的匹配得分设置为1.0,当然也可以通过设置boost,修改这个返回的得分。 Match None Query 与Match All Query 相反,这个将不会匹配任何的文档。
query和filter可以单独使用,也可以相互嵌套使用,非常灵活。 Query查询 下面的情况下适合使用query查询: 需要进行全文搜索。 查询结果依赖于相关性,即需要计算查询串和数据的相关性。 (1)Match All Query 查询所有的数据,相当于不带条件查询。下面的代码是一个典型的match_all查询的调用方式。
Match Query(匹配查询) 根据字段的内容进行全文匹配查询,可以使用match、match_all、multi_match等 Term Query (精确查询) 根据字段的精确值进行查询,适用于keyword类型(直接在字段中查找条件值)或者已经执行过分词的字段(在倒排索引中查找条件值),可以使用term和terms Range Query(范围查询) 根据字段的范围值行查询,...
"match_all": {} } } 2、模糊匹配字段查询：body = { "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...