《ElasticSearch查詢》目錄導航：
- ElasticSearch查詢 第一篇：搜索API
- ElasticSearch查詢 第二篇：文檔更新
- ElasticSearch查詢 第三篇：詞條查詢
- ElasticSearch查詢 第四篇：匹配查詢（Match）
- ElasticSearch查詢 第五篇：布爾查詢
匹配（Match）查詢屬於全文（Fulltext）查詢，不同於詞條查詢，ElasticSearch引擎在處理全文搜索時，首先分析（analyze）查詢字符串，然后根據分詞構建查詢，最終返回查詢結果。匹配查詢共有三種類型，分別是布爾（boolean）、短語（phrase）和短語前綴（phrase_prefix），默認的匹配查詢是布爾類型，這意味着，ElasticSearch引擎首先分析查詢字符串，根據分析器對其進行分詞，例如，對於以下match查詢：
"query":{
"match":{
"eventname":"Microsoft Azure Party"
}
查詢字符串是“Microsoft Azure Party”，被分析器分詞之后，產生三個小寫的單詞：microsoft，azure和party，然后根據分析的結果構造一個布爾查詢，默認情況下，引擎內部執行的查詢邏輯是：只要eventname字段值中包含有任意一個關鍵字microsoft、azure或party，那么返回該文檔，偽代碼是：
if (doc.eventname contains "microsoft" or doc.eventname contains "azure" or doc.eventname contains "party") return doc
匹配查詢的行為受到兩個參數的控制：
- operator：表示單個字段如何匹配查詢條件的分詞
- minimum_should_match：表示字段匹配的數量
通過調整operator 和 minimum_should_match 屬性值，控制匹配查詢的邏輯條件，進而控制引擎返回的結果。默認情況下operator的值是or，在構造查詢時設置分詞之間的邏輯運算符，如果設置為and，那么引擎內部執行的查詢邏輯是：
if (doc.eventname contains "microsoft" and doc.eventname contains "azure" and doc.eventname contains "party") return doc
對於minimum_should_match 屬性值，默認值是1，如果設置其值為2，表示分詞必須匹配查詢條件的數量為2，這意味着，只要文檔的eventname字段包含任意兩個關鍵字，就滿足查詢條件。
短語（Phrase）是一個字符串，其單個分詞出現的位置和分詞的數量是固定的。在進行短語查詢時，必須匹配短語中每個分詞及其相對位置，例如，對於包含兩個分詞的短語：“azure function”，分詞“azure”出現在分詞“function”之前，並且兩個詞條之間的位置相差一個空格，下面兩個字符串都滿足短語匹配：
- "Azure Notification Hubs & Azure Function"
- "Serverless Azure Function"
一，布爾匹配查詢
布爾型match查詢是把query參數中的條件字符串加以分析，使用索引映射中定義的分析器對字符串分詞，然后構建相應的子查詢，ElasticSearch選擇合適的分析器（analyzer），該analyzer和建立索引時使用的分析器相同。在執行match查詢時，默認情況下，字段值必須匹配任意一個詞條，例如，當文檔的eventname字段匹配任意一個分詞，azure、aws和cloud時，該文檔匹配match查詢，匹配分詞的數量是由匹配參數控制的。
POST /_search -d
{
"from":10, "size":5, "query":{ "match":{ "eventname":"azure aws cloud" } } }
2，match查詢常用的參數
- operator：用來控制match查詢匹配詞條的邏輯條件，默認值是or，如果設置為and，表示查詢滿足所有條件；
- minimum_should_match：當operator參數設置為or時，該參數用來控制應該匹配的分詞的最少數量；
POST /search -d
{
"from":10, "size":5, "query":{ "match":{ "eventname":{ "query":"azure aws cloud security", "operator":"or", "minimum_should_match":2 } } } }
二，短語匹配查詢(match_phrase)
在執行短語匹配查詢時，ElasticSearch引擎首先分析（analyze）查詢字符串，從分析后的文本中構建短語查詢，這意味着必須匹配短語中的所有分詞，並且保證各個分詞的相對位置不變：
POST /_search -d
{
"from":1, "size":100, "fields":[ "eventname"], "query":{ "match_phrase":{ "eventname":"Open Source" } } }
三，短語前綴匹配查詢(match_phrase_prefix)
除了把查詢文本的最后一個分詞只做前綴匹配之外，match_phrase_prefix和match_phrase查詢基本一樣，參數 max_expansions 控制最后一個單詞會被重寫成多少個前綴，也就是，控制前綴擴展成分詞的數量，默認值是50。擴展的前綴數量越多，找到的文檔數量就越多；如果前綴擴展的數量太少，可能查找不到相應的文檔，遺漏數據。如代碼所示，能夠查到eventname包含"Open Source Hack Night"的文檔。
POST /_search -d
{
"from":1, "size":100, "fields":[ "eventname" ], "query":{ "match_phrase_prefix":{ "eventname":{ "query":"Open Source hac", "max_expansions":50 } } } }
四，多字段匹配查詢
在多個字段上執行匹配相同的查詢，叫做"multi_match"查詢，Elasticsearch共有五種多字段匹配查詢：best_fields，most_fields，cross_fields，phrase和phrase_prefix，默認的是best_fields類型，如下示例代碼：
{ "multi_match" : { "query": "Microsoft Azure", "fields": [ "subject", "message" ] } }
參數query指定查詢的條件，在match查詢中，query中的參數被分析成分詞；參數type指定查詢的類型，默認值是best_fields；參數fields指定字段數組，ElasticSearch在每個字段上匹配參數query。對於best_fields和most_fields類型，每個字段都會拆分成一個子查詢（Individual Query），這意味着，ElasticSearch引擎在每個字段上生成一個子查詢，每個子查詢都匹配相同的query參數。
在示例中，參數query被拆分成兩個分詞microsoft和azure，ElasticSearch引擎有兩個參數設置每個子查詢（Individual Query）應該匹配的分詞數量。
參數operator設置每個字段的子查詢的匹配分詞的邏輯方式，默認值是or，例如，如果設置參數operator為and，那么subject字段中必須同時含有microsoft和azure這兩個分詞。也就是說，匹配所有的分詞。
"operator":"and"
當參數operator使用默認值時，參數minimum_should_match設置每個子查詢應該匹配多少個分詞，默認值是1，例如，設置minimum_should_match為1，那么subject字段中至少含有microsoft或azure的一個分詞。
“operator”:"or" "minimum_should_match":1
1，best_fields類型
best_fields類型是默認值，從指定的字段中匹配查詢，每個字段都計算評分（_score），返回最高的評分。如果不考慮評分，那么best_fields查詢類型的含義是從指定的字段中執行查詢，返回匹配的文檔。
對於best_fields和most_fields查詢類型，它們都是基於字段拆分的，每個字段都會產生一個子查詢，
{ "multi_match" : { "query": "Will Smith", "type": "best_fields", "fields": [ "first_name", "last_name" ], "operator": "and" } }
跟best_fields類型相同的查詢類型是dis_max，字母dis是單詞“Disjunction”的簡寫，意思是分離，dis_max查詢類型有一個子查詢數組，每一個子查詢都單獨計算評分，返回子查詢中最高的評分。如果忽略評分，那么dis_max查詢類型的含義是執行指定的子查詢，返回匹配的文檔。
{ "dis_max": { "queries": [ { "match": { "subject": "brown fox" }}, { "match": { "message": "brown fox" }} ] } }
2，most_fields類型
most_fields類型是默認值，從指定的字段中匹配查詢，每個字段都計算評分（_score），最后把每個字段的評分合並（Combine）在一起，求平均分。如果不考慮評分，那么most_fields查詢類型的含義是從指定的字段中執行查詢，返回匹配的文檔。
該類型的查詢類似於布爾查詢的should子句查詢，
{ "bool": { "should": [ { "match": { "title": "quick brown fox" }}, { "match": { "title.original": "quick brown fox" }}, { "match": { "title.shingles": "quick brown fox" }} ] } }
3，phrase和phrase_prefix查詢類型
該類型的query是phrase，在每個字段上執行查詢，然后返回最高的評分，類似於best_fields類型。
{ "multi_match" : { "query": "quick brown f", "type": "phrase_prefix", "fields": [ "subject", "message" ] } } { "dis_max": { "queries": [ { "match_phrase_prefix": { "subject": "quick brown f" }}, { "match_phrase_prefix": { "message": "quick brown f" }} ] } }
4，cross_fields類型
該查詢類型是把query條件拆分成各個分詞，然后在各個字段上執行匹配分詞，默認情況下，只要有一個字段匹配，那么返回文檔。
例如，query參數拆分成will和smith兩個分詞，當參數operator為and時，字段first_name或last_name必須包含will ，並且 first_name或last_name必須包含smith。
{ "multi_match" : { "query": "Will Smith", "type": "cross_fields", "fields": [ "first_name", "last_name" ], "operator": "and" } }
如果參數operator為or，字段first_name或last_name必須包含will ，或者 first_name或last_name必須包含smith，其等價的邏輯是，只要字段 first_name或last_name中包含 will或smith就返回文檔。
參考文檔：