Elasticsearch 高手之路
  • Introduction
  • First Chapter
  • 1.ElasticSearch 5.x 安装
    • 1.1.Window 环境
    • 1.2.Linux 环境
  • 2.基础学前班
  • 3.基础
    • 3.1.配置文件
    • 3.2.Mapping
      • 3.2.1.字段的数据类型
        • 3.2.1.1.核心数据类型
        • 3.2.1.2.复合数据类型
        • 3.2.1.3.Geo地理数据类型
        • 3.2.1.4.特定数据类型
      • 3.2.2.Meta-Fields(元字段)
        • _index,_uid,_type,_id 元字段
        • _source,_size 元字段
        • _all, _field_names元字段
        • _parent,_routing 元字段
        • _meta 元字段
      • 3.2.3.Mapping parameters(映射参数)
        • analyzer(分析器)
        • normalizer(归一化)
        • boost(提升)权重
        • Coerce(强制类型转换)
        • copy_to(合并参数)
        • doc_values(文档值)
        • dynamic(动态设置)
        • enabled(开启字段)
        • fielddata(字段数据)
        • format (日期格式)
        • ignore_above(忽略超越限制的字段)
        • ignore_malformed(忽略格式不对的数据)
        • include_in_all(_all 查询包含字段)
        • index_options(索引设置)
        • index (索引)
        • fields(字段)
        • norms (标准信息)
        • null_value(空值)
        • position_increment_gap(短语位置间隙)
        • properties (属性)
        • search_analyzer (搜索分析器)
        • similarity (相似度模型)
        • store(存储)
        • term_vectors(词根信息)
      • 3.2.4.Dynamic Mapping(动态映射)
        • _default_ mapping(mapping中的_default_)
        • Dynamic field mapping(动态字段映射)
        • Dynamic templates(动态模板)
        • Override default template(覆盖默认模板)
    • 3.3. Analysis(分析)
      • 3.3.1.Anatomy of an analyzer(分析器的分析)
      • 3.3.2.Testing analyzers(测试分析器)
      • 3.3.3.Analyzers(分析器)
        • Configuring built-in analyzers(配置内置分析器)
        • Standard Analyzer(标准分析器)
        • Simple Analyzer(简单分析器)
        • Whitespace Analyzer(空格分析器)
        • Stop Analyzer(停止词分词器)
        • Keyword Analyzer(关键词分析器)
        • Pattern Analyzer(模式分析器)
        • Language Analyzers(语言分析器)
        • Fingerprint Analyzer(指纹分析器)
        • Custom Analyzer(自定义分析器)
      • 3.3.4. Tokenizers(分词器)
        • Standard Tokenizer(标准分词器)
        • Letter Tokenizer
        • Lowercase Tokenizer (小写分词器)
        • Whitespace Tokenizerr (空格分词器)
        • UAX URL Email Tokenizer
        • Classic Tokenizer
        • Thai Tokenizer(泰语分词器)
        • NGram Tokenizer
        • Edge NGram Tokenizer
        • Keyword Tokenizer(关键词分词器)
        • Pattern Tokenizer(模式分词器)
        • Path Hierarchy Tokenizer(路径层次分词器)
      • 3.3.5.Token Filters(词语过滤器)
      • 3.3.5.补充1:Token Filters(词语过滤器)
      • 3.3.5.补充2:Token Filters(词语过滤器)
      • 3.3.6.Character Filters(字符过滤器)
        • HTML Strip Character Filter(HTML标签过滤)
        • Mapping Character Filter(字符替换映射)
        • Pattern Replace Character Filter(正则替换字符)
    • 3.4. APIs
      • 3.4.1.索引 APIs (Indices APIs)
        • 创建/删除/获取->索引
        • 启动关闭/缩小/滚动->索引
        • 提交/获取/获取字段->映射
        • 索引->别名/是否存在/类型存在
        • 更新索引/获取->设置(未完成)
        • 分析器、索引模板(未完成)
        • Shadow replica indices 卷影副本索引
        • 索引->统计信息/段
        • 索引->恢复/分片存储
        • 清理缓存/刷新/同步刷新
        • 重新加载/强制合并
      • 3.4.2.文档 APIs (Document APIs)
        • 读写文档(Reading and Writing documents)
        • 索引文档 API
        • 获取/批量获取->文档
        • 删除/根据查询API删除
        • 更新/根据查询API更新
        • Bulk API(批量操作)
        • Reindex API(复制索引)
        • Term Vectors(词条向量)/Multi termvectors API
        • ?refresh
      • 3.4.3.搜索 APIs (Search APIs)
        • Search / URI Search
        • Request Body Search(未完成)
          • Query / From / Size
          • Sort / Source filtering
          • Fields / Script Fields / Doc value Fields
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          • Highlighting
          • Rescoring / Search Type
          • Scroll
          • Preference / Explain
          • Version / Index Boost
          • min_score / Named Queries
          • Inner hits / Search After
          • Field Collapsing 字段折叠
        • Search 模板/Multi Search 模板
        • Search Shards API
        • Suggesters
          • Term suggester
          • Phrase Suggester
          • Completion Suggester
          • Context Suggester
          • 返回suggester的类型
        • Multi Search API
        • Count API
        • Validate API
        • Explain API
        • Profile API
          • Profiling Queries
          • Profiling Aggregations
          • Profiling Considerations
        • Percolator / Field stats API
        • Field Capabilities API
    • 3.5.Query DSL(DSL方式查询)
      • 3.5.1.查询和过滤上下文
      • 3.5.2.Match All 查询
      • 3.5.3.全文搜索(Full Text Search)
        • 匹配查询(Match Query)
        • 短语匹配查询(Match Phrase Query)
        • 短语前缀匹配查询(Match Phrase Prefix Query)
        • 多字段查询(Multi Match Query)
        • 常用术语查询(Common Terms Query)
        • (Query String Query) 未完成
      • 3.5.4.Term级别查询(Term level queries)
        • Term 查询
        • Terms 查询
        • Range 查询(范围查询)
        • Exists 查询(非空值查询)
        • Prefix 查询(前缀查询)
        • Wildcard 查询(通配符查询)
        • Regexp 查询(正则表达式查询)
        • Fuzzy 查询(模糊查询)
        • Type Query(类型查询)
        • Ids Query(ID 查询)
      • 3.5.5.复合查询(Compound queries)
        • Constant Score 查询
        • Bool 查询
        • Dis Max 查询
        • Function Score 查询
        • Boosting 查询
        • Indices 查询
      • 3.5.6.Joining 查询(连接查询)
        • Nested Query(嵌套查询)
        • Has Child Query
        • Has Parent Query
        • Parent Id Query
      • 3.5.7.地理位置查询 (Geo queries)
        • GeoShape Query(地理形状查询)
        • Geo Bounding Box Query(地理边框查询)
        • Geo Distance Query(地理距离查询)
        • Geo Distance Range Query(地理距离范围查询)
        • Geo Polygon Query(地理多边形查询)
      • 3.5.8.专业查询(Specialized queries)
      • 3.5.9.Span 查询
        • Span Term 查询
        • Span Multi Term 查询
        • Span First 查询
        • Span Near 查询
        • Span Or 查询
        • Span Not 查询
        • Span Containing 查询
        • Span Within 查询
        • Span Field Masking 查询
    • 3.6.Aggregations(聚合分析)
      • 3.6.1.量度聚合(Metric Aggregations)
        • 平均值聚合(Avg Aggregation)
        • 基数聚合(Cardinality Aggregation)
        • 扩展统计聚合( Extended Stats Aggregation)
        • 地理边界聚合(Geo Bounds Aggregation)
        • 地理重心聚合(Geo Centroid Aggregation)
        • 最大值聚合(Max Aggregation)
        • 最小值聚合(Min Aggregation)
        • Percentiles Aggregation
        • Percentile Ranks Aggregation
        • Scripted Metric Aggregation
        • Stats Aggregation
        • 总和聚合(Sum Aggregation)
        • Top hits Aggregation
        • Value Count Aggregation
      • 3.6.2.桶聚合(Bucket Aggregations)
        • 邻接矩阵聚合(Adjacency Matrix Aggregation)
        • Children Aggregation
        • 日期直方图聚合(Date Histogram Aggregation)
        • 日期范围聚合(Date Range Aggregation)
        • 多元化的采样器聚集(Diversified Sampler Aggregation)
        • 过滤器聚合(Filter Aggregation)
        • 多过滤器聚合(Filters Aggregation)
        • 地理距离聚合(Geo Distance Aggregation)
        • GeoHash网格聚合(GeoHash grid Aggregation)
        • 全局聚合(Global Aggregation)
        • 直方图聚合(Histogram Aggregation)
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        • 嵌套聚合(Nested Aggregation)
        • 范围聚合(Range Aggregation)
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        • 采样聚合(Sampler Aggregation)
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      • 3.6.3.管道聚合(Pipeline Aggregations)
        • 平均值桶聚合( Avg Bucket Aggregation)
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        • 最大值桶聚合(Max Bucket Aggregation)
        • 最小值桶聚合(Min Bucket Aggregation)
        • 总和桶聚合(Sum Bucket Aggregation)
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        • 扩展信息桶聚合(Extended Stats Bucket Aggregation)
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        • 累积汇总聚合(Cumulative Sum Aggregation)
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      • 3.6.5.缓存频繁聚合(Caching heavy aggregations)
      • 3.6.6.仅返回需要聚合的结果(Returning only aggregation results)
      • 3.6.7.聚合元数据(Aggregation Metadata)
      • 3.6.8.返回聚合的类型(Returning the type of the aggregation)
    • Glossary of terms (词汇表)
    • 未完成的任务
  • 4.基础补充总结
    • 3.2.Mapping
    • 3.3.分析器与定义自己的分析器(Analyzer)
  • 原理
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  • 匹配查询
  • match-匹配查询
  • Fuzziness-模糊查询
  • Zero terms query-零短语查询
  • Cutoff frequency--截断频率
  • Comparison to query_string / field--查询字符串与字段的比较

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  1. 3.基础
  2. 3.5.Query DSL(DSL方式查询)
  3. 3.5.3.全文搜索(Full Text Search)

匹配查询(Match Query)

匹配查询

匹配查询可以接受文本、数字及日期数据,进行分析然后构造查询。

例如:

GET /_search
{
    "query": {
        "match" : {
            "message" : "this is a test"
        }
    }
}

注意:message是字段名称,你可以替换任何字段的名称

match-匹配查询

匹配查询的类型为boolean。 这意味着分析所提供的文本,并且在分析过程中根据所提供的文本构建一个boolean查询。 运算符标志可以设置为or或and控制布尔子句(默认为or)。 可以使用minimum_should_match这个参数来设置要匹配的可选的should子句的最小数量。

分析器可以设置为控制哪个分析器将对文本执行分析处理。 它默认为字段显式映射定义或默认搜索分析器。

lenient参数可以设置为true,用于忽略由数据类型不匹配引起的异常,例如:尝试使用文本查询字符串查询数字字段。 默认为false。

Fuzziness-模糊查询

模糊查询是允许基于被查询字段类型的模糊匹配。 有关允许的设置,请参阅“Fuzzinessedit”一节。

在这种情况下可以设置prefix_length和max_expansions用以控制模糊过程。 如果设置fuzzy选项,查询将使用top_terms_blended_freqs _ $ {max_expansions}作为其重写方法,fuzzy_rewrite参数将允许如何控制查询进行重写。

默认情况下允许模糊转置(ab→ba),但可以通过将fuzzy_transpositions设置为false来禁用。

这里是一个提供附加参数的例子(注意结构中的细微变化,消息是字段名称)

GET /_search
{
    "query": {
        "match" : {
            "message" : {
                "query" : "this is a test",
                "operator" : "and"
            }
        }
    }
}

Zero terms query-零短语查询

如果所使用的分析器在像停止过滤器这样的查询中删除所有短语,则默认行为是根本不匹配任何文档。 为了可以更改能够接受none(默认)和所有对应于match_all的选项zero_terms_query:

GET /_search
{
    "query": {
        "match" : {
            "message" : {
                "query" : "to be or not to be",
                "operator" : "and",
                "zero_terms_query": "all"
            }
        }
    }
}

Cutoff frequency--截断频率

匹配查询支持cutoff定义,其允许指定绝对或相对文档频率,其中高频项被移动到可选子查询中,并且只计算在低频(低于截止)短语项或所有低频短语中的运算符进行匹配。

(通俗来说,当定义了Cutoff frequency之后,Elasticsearch会对该匹配的词条分为两种类型的词条,高频词条(类似于停顿词一样出现频率很高)和低频词条,低频词条会转换成一个必须进行匹配的子查询,而 高频词条则会转换成另一个可选的子查询,该子查询只有在文档中的确匹配到了低频词条之后才会执行,这样如果低频词条没有匹配到任何文档,则该子查询则不会执行,这样一来就在某种程度上提升查询性能,因为bool查询的子查询越多,性能就越受到影响)

此查询允许在运行时动处理属于独立于域的且不需要停用词文件的停用词。 它防止评分/迭代高频短语,并且仅当如果有更重要/更低频率的短语匹配文档时才被考虑。 然而,如果所有查询词语都高于给定的cutoff_frequency,则查询被自动转换为纯连接(和)查询以确保快速执行

如果cutoff_frequency 在范围[0..1]内,或者绝对值大于或等于1.0,则cutoff文档可以相对于文档的总数。

以下示例仅显示由禁用词组成的查询:

GET /_search
{
    "query": {
        "match" : {
            "message" : {
                "query" : "to be or not to be",
                "cutoff_frequency" : 0.001
            }
        }
    }
}

cutoff_frequency选项在每个分片级别上运行。 这意味着当在低文档编号的测试索引上尝试时,您应参考破坏相关性章节中的建议。

Comparison to query_string / field--查询字符串与字段的比较

    查询的匹配系列不通过“查询解析”过程。 它不支持字段名称前缀,通配符或其他“高级”功能。 因此它提供了一个很好的行为,当它只是分析和运行该文本作为一个查询行为(这通常是一个文本搜索框)查询失败的机会非常小或者不存在。 此外,phrase\_prefix类型可以提供一个强大的功能:当你输入时自动加载搜索结果。
Previous3.5.3.全文搜索(Full Text Search)Next短语匹配查询(Match Phrase Query)

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