1、前缀查询

先输入数据:

PUT /my_index/address/
{ "postcode": "W1 3DG" } PUT /my_index/address/
{ "postcode": "W2F 8HW" } PUT /my_index/address/
{ "postcode": "W1 7HW" } PUT /my_index/address/
{ "postcode": "WC1N 1LZ" } PUT /my_index/address/
{ "postcode": "SW5 0BE" }

为了找到所有以 W1 开始的邮编,可以使用简单的 prefix 查询:

类似于SQL: select * from table where xx like 'xx%';

GET /my_index/address/_search
{
"query": {
"prefix": {
"postcode": "W1"
}
}
}

2、短语匹配查询(match_phrase)

在执行短语匹配查询时,ElasticSearch引擎首先分析(analyze)查询字符串,从分析后的文本中构建短语查询,这意味着必须匹配短语中的所有分词,并且保证各个分词的相对位置不变:

POST /_search -d
{
"from":,
"size":,
"fields":[ "eventname"],
"query":{
"match_phrase":{
"eventname":"Open Source"
}
}
}

3、短语前缀匹配查询(match_phrase_prefix)

除了把查询文本的最后一个分词只做前缀匹配之外,match_phrase_prefix和match_phrase查询基本一样,参数 max_expansions 控制最后一个单词会被重写成多少个前缀,也就是,控制前缀扩展成分词的数量,默认值是50。扩展的前缀数量越多,找到的文档数量就越多;如果前缀扩展的数量太少,可能查找不到相应的文档,遗漏数据。如代码所示,能够查到eventname包含"Open Source Hack Night"的文档。

POST /_search -d
{
"from":,
"size":,
"fields":[ "eventname" ],
"query":{
"match_phrase_prefix":{
"eventname":{
"query":"Open Source hac",
"max_expansions":
}
}
}
}

使用match性能往往是很高的,W1–> 扫描倒排索引 –> 一旦扫描到W1,就可以停了,因为带W1的就2个doc,已经找到了 –> 没有必要继续去搜索其他的term了;

 4、通配符与正则表达式查询

与 prefix 前缀查询的特性类似, wildcard 通配符查询也是一种底层基于词的查询, 与前缀查询不同的是它允许指定匹配的正则式。它使用标准的 shell 通配符查询: ? 匹配任意字符, * 匹配 0 或多个字符。

这个查询会匹配包含 W1F 7HW 和 W2F 8HW 的文档:

GET /my_index/address/_search
{
"query": {
"wildcard": {
"postcode": "W?F*HW"
}
}
}

? 匹配 1 和 2 , * 与空格及 7 和 8 匹配。

设想如果现在只想匹配 W 区域的所有邮编,前缀匹配也会包括以 WC 开头的所有邮编,与通配符匹配碰到的问题类似,如果想匹配只以 W 开始并跟随一个数字的所有邮编, regexp 正则式查询允许写出这样更复杂的模式:

GET /my_index/address/_search
{
"query": {
"regexp": {
"postcode": "W[0-9].+"
}
}
}

QueryBuilders.regexpQuery("postcode", "W[0-9].+");

这个正则表达式要求词必须以 W 开头,紧跟 0 至 9 之间的任何一个数字,然后接一或多个其他字符。

     wildcard和regexp,与prefix原理一致,都会扫描整个索引,性能很差;数据在索引时的预处理有助于提高前缀匹配的效率,而通配符和正则表达式查询只能在查询时完成,尽管这些查询有其应用场景,但使用仍需谨慎。

												

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