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...
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、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。
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。
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 range:根据范围进行查询 term系列: (1)term post localhost:9200/mall/_search { "query":{ ...
6. 通配符(Wildcard)查询 7. 正则(Regexp)查询 8. 短语匹配(Match Phrase)查询 9. 短语前缀(Match Phrase Prefix)查询 10. 查询字符串(Query String) 11. 简单查询字符串(Simple Query String) 12. 词条(Term)/多词条(Terms)查询 13. 词条(Term)查询 - 排序(Sorted) 14. 范围查询 15. 过滤(Filtered)...
注意： 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。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。 比如：与 match_phrase...
ten5743IP属地: 湖北 2019.07.02 21:27:53字数 1阅读 868 ### match_phrase 最后编辑于:2019.07.02 22:39:36 ©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者 0人点赞 编程 更多精彩内容,就在简书APP "小礼物走一走,来简书关注我" 赞赏支持还没有人赞赏,支持一下 ...
(1)term、match、multi_match (2)组合查询:bool(must、should、must_not、filter)、boost(加权)、constant(固定分值)、dis_max(单字符多字段组合)、function(函数脚本组合) (3)wildcard(通配符查询)、fuzzy(模糊查询)、regexp(正则查询) (4)match phrase(短语匹配查询)、match phrase prefix(短语前缀查询) ...
"match_phrase": { "ad": "a red"} } } 6、prefix query: 前缀查询 根据字段中的前缀进行查询,适用于需要按照前缀匹配查询的场景 例如: { "query": { "prefix": { "name": "hua" } } } 返回name 以"hua"开头的的文档。 7、wildcard query:通配符查询 ...