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。
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。
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...
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":{ ...
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 ...
我们知道,match会对输入进行分词处理后再去查询。 但是match_phrase和term都是不分词的精确查询,这二者有什么区别呢? 【发现问题】 1.我们先放入一个文档: 2.然后使用match_phrase搜索: 嗯,不出所料,搜索到了。 3.然后我们用term试试 纳尼!!!居然没有?那么全句带进去搜总行了吧 居然还是不行!!这就奇怪了...
"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 ...
"wildcard": { "title": "*手机*" } } } 正则表达式检索 支持正则匹配 模糊检索 模糊查询包含手机的文档 GET test/_search { "query": { "fuzzy": { "title": "手机" } } } ids检索 其他相关参数 多字段匹配 查询title和content里面包含稻香的文档 ...