Elasticsearch 不同的搜索類型之間的區別

1、match   輕量級搜索

 

GET /wymlib/_search

{
  "query": {
    "match": {
       "title": "王陽明"
    }
  }
}

上面的查詢匹配就會進行分詞，比如"王陽明"會被ik分詞器分為"王陽明" ,"陽明", "王","陽","明" 那么所有包含這些詞中的一個或多個的文檔就會被搜索出來。並且根據lucene的評分機制(TF/IDF)來進行評分。

 

2、match_phrase   短語搜索

 

GET   /wymlib/_search

{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "title": "王陽明"
    }
  }
}

match_phrase要求只匹配上"王陽明"這個短語，完全匹配可能比較嚴，我們會希望有個可調節因子，少匹配一個也滿足，那就需要使用到slop

{
  "query": {
    "match_phrase": {
        "title" : {
            "query" : "王陽明",
            "slop" : 1
        }
    }
  }
}

 

3、multi_match   多字段匹配

 

如果我們希望兩個或兩個以上的字段進行匹配，其中一個字段能匹配上就滿足的話，使用multi_match

{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "王陽明第三卷",
      "fields": [  6         "title",
        "keywords",
        "author"
      ]
    }
  }
}

multi_match中有三種類型即： best_fields 、 most_fields 和 cross_fields （最佳字段、多數字段、跨字段）

1) 我們希望完全匹配的文檔占的評分比較高，則需要使用best_fields，multi_match默認是best_fields

{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "王陽明",
      "fields": [
        "title",
        "yearAlias"
      ],
      "minimum_should_match": "70%"
    }
  }
}

2) 我們希望越多字段匹配的文檔評分越高，就要使用most_fields

{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "王陽明",
      "type": "most_fields",
      "fields": [
        "title",
        "keywords"
      ]
    }
  }
}

3) 我們會希望這個詞條的分詞詞匯是分配到不同字段中的，那么就使用cross_fields

{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "王陽明",
      "fields": [
        "title",
        "keywords"
      ],
      "type": "cross_fields"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "title": {
        "pre_tags": ["<a>" ],
        "post_tags": [ "</a>"]
      },
      "keywords": {
        "pre_tags": ["<b>" ],
        "post_tags": ["</b>" ]
      }
    }
  }
}

上面查詢語句中，包含了高亮顯示結果屬性：highligt

 

4、term 精確值查找

{
  "query": {
    "term": {
      "title": "王陽明"
    }
  }
}

與match查詢類似，但term是精確查找，代表完全匹配，即不進行分詞器分析，文檔中必須包含整個搜索的詞匯，但是 term 和 terms 是 必須包含（must contain） 操作，而不是必須精確相等（must equal exactly），當查詢 jack 時，[jack] 和[jack,jone]兩條數據都會被找到