elasticsearch term 查詢之一

　　1、前言

　　　　term級別查詢將按照存儲在倒排索引中的確切字詞進行操作，這些查詢通常用於數字，日期和枚舉等結構化數據，而不是全文本字段。 或者，它們允許您制作低級查詢，並在分析過程之前進行。

　　　　term級別的查詢包括以下幾種查詢方式：

　　　　

　　　　1.1、term query

　　　　　　term是代表完全匹配，也就是精確查詢，搜索前不會再對搜索詞進行分詞，所以我們的搜索詞必須是文檔分詞集合中的一個。比如說我們要查找年齡為39的所有文檔

　　　　　　

POST /bank/_search?pretty
{
  "query": {
    "term": {
      "age": "39"
    }
  }
}

　　　　結果：

　　　　

 

　　　另外再查詢address=Avenue的文檔，沒有查到結果

　　　　

 

　　　　為什么？

　　　　字符串字段可以是文本類型（視為全文，如電子郵件正文）或關鍵字（視為精確值，如電子郵件地址或郵政編碼）。精確值（如數字，日期和關鍵字）具有在添加到倒排索引的字段中指定的確切值，以使其可被搜索。

　　　　但是，分析文本字段。這意味着它們的值首先通過一個分析器產生一個項目列表，然后將其添加到倒排索引中。

　　　　分析文本的方法有很多種：默認的標准分析器會刪除大部分的標點符號，將文本分解為單個的單詞，並將其分解為小寫字母。例如，標准分析儀會將字符串“Quick Brown Fox！”變成[quick，brown，fox]。

　　　　先看Avenue的分析

　　　　

　　　　因為171 Putnam Avenue被分解為 171，putnam，avenue三個詞，因此在Avenue時無法查詢到，因為第一個字符是大寫

　　　　下面做一個測試演示

　　　　首先，創建一個索引，指定字段映射，並索引一個文檔

　　　　創建索引和索引數據

　　　　

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "my_type": {
      "properties": {
        "full_text": {
          "type":  "text" 　　　　　　 1
        },
        "exact_value": {
          "type":  "keyword" 　　　　 2
        }
      }
    }
  }
}

PUT my_index/my_type/1
{
  "full_text":   "Quick Foxes!", 　　3 "exact_value": "Quick Foxes!"  　　4
}

 

　　　　 1、full_text字段是文本類型，將被分析。

 　　　    2、exact_value字段是關鍵字類型，不會被分析。

 　　　　3、full_text倒排索引將包含術語：[quick，foxes]。

 　　　　4、exact_value倒排索引將包含確切的術語：[Quick Foxes！]

　　　　現在，比較術語查詢和匹配查詢的結果：

　　　　

GET my_index/my_type/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "exact_value": "Quick Foxes!" 　　1
    }
  }
}

GET my_index/my_type/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "full_text": "Quick Foxes!" 　　 2
    }
  }
}

GET my_index/my_type/_search　　　　　　3
{
  "query": {
    "term": {
      "full_text": "foxes" 
    }
  }
}

GET my_index/my_type/_search          4
{
  "query": {
    "match": {
      "full_text": "Quick Foxes!" 
    }
  }
}

　　　　1、此查詢匹配，因為exact_value字段包含確切的術語Quick Foxes !.

 　　　　2、這個查詢不匹配，因為full_text字段只包含quick和foxes這兩個詞。 它不包含確切的術語Quick Foxes !.

 　　　　3、術語foxes的查詢匹配full_text字段。

 　　　　4、full_text字段上的匹配查詢首先分析查詢字符串，然后查找包含快速或狐狸或兩者的文檔。

 

　　　　再看看分析

GET /my_index/_analyze
{
  "field": "exact_value",
  "text": "Quick Foxes!" 
}

結果：
{
  "tokens": [
    {
      "token": "Quick Foxes!",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 12,
      "type": "word",
      "position": 0
    }
  ]
}

GET /my_index/_analyze
{
  "field": "full_text",
  "text": "Quick Foxes!" 
}
結果：

{
  "tokens": [
    {
      "token": "quick",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 5,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "foxes",
      "start_offset": 6,
      "end_offset": 11,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 1
    }
  ]
}