# 使用match查询,ik_smart分词GET/tehero_index/_doc/_search{"query":{"match":{"content.ik_smart_analyzer":{"query":"关注我,系统学"}}}# 可以查询出所有结果 分析:上面的例子使用的分词器是ik_smart,所以检索词“关注我,系统学”会被分词为3个Token【关注、我、系统学】;而文档1、文档2和文档4 ...
match_phrase 查询text字段,只需要match_phrase 分词结果中和text分词有匹配且查询语句必须包含在text分词结果中,同时顺序相同且连续,才可以查出。如“我真帅”分词为[“我”,“真”,“帅”,“真帅”],match_phrase 的查询语句“真帅”被分词为[“真帅”],其中“真帅”能匹配上text字段的分词结果,连续且顺序相...
match分词,text也分词,只要match的分词结果和text的分词结果有相同的就匹配。 成功。如果都不相同就失败了。 3. 1)match_phrase匹配keyword字段。 这个同上必须跟keywork一致才可以。 只有这种情况才是成功的。 2)match_phrase匹配text字段。 match_phrase是分词的,text也是分词的。match_phrase的分词结果必须在text字...
match_phrase查询分析文本并根据分析的文本创建一个短语查询。match_phrase 会将检索关键词分词。match_phrase的分词结果必须在被检索字段的分词中都包含,默认情况下顺序必须相同且必须都是连续的。 ES7.x官方文档—匹配词组搜索 match_phrase搜索的数据类型为text类型,会将查询条件进行分词,但要求待匹配的文档需要同时包...
match_phrase查询分析文本并根据分析的文本创建一个短语查询。match_phrase会将检索关键词分词。match_phrase的分词结果必须在被检索字段的分词中都包含,而且顺序必须相同,而且默认必须都是连续的。 简单看个例子,与match query 对比下,就很好理解了: 使用match_phrase 查询: ...
1.分词:首先,待的文本会被分词器处理,将其拆分成一个个独立的单词或短语。分词器通常按照规定的规则,如空格、标点符号等来进行拆分。 2.构建倒排索引:倒排索引是一种结构,它将每个词或短语映射到它出现的文档或文档的位置。对于每个独立的单词或短语,倒排索引会记录它出现在哪些文档中以及它在文档中的位置。这样...
es中的match,term,match_phrase,match,分词匹配搜索,会先对搜索词进行分词,然后对分词结果匹配,分词一个或者多个存在即可匹配成功。match_phrase紧临搜索,所有分词必须出现、出现顺序和搜索词中一致且紧临。term,完全匹配/精确查询搜索不会分词。
match_phrase是分词的,text也是分词的。match_phrase的分词结果必须在text字段分词中都包含,而且顺序必须相同,而且必须都是连续的。 这是成功的。 如果不是连续的,就会失败。 4. 1)query_string查询key类型的字段,试过了,无法查询。 失败的,无法查询。
match,模糊匹配,在匹配前会将搜索的字符串进行分词,然后将匹配上的数据按照匹配度(在 es 里有一个 _score 字段用于表示这种匹配程度)倒序返回。 比如我们对 address 字段搜索字符串a,会返回两条数据,id 为 4 和 5 的,因为 address 字段进行分词存储后都包含这个字符串。
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 是模糊查询。 接下来我们用几个例子,来分别表达下这两种类型的字段,使用 term,match,match_phrase 等搜索的情况。 测试搜索 keyword 测试搜索 text match 的其他用法 ...