es筆記五之term-level的查詢操作

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> 本文首發於公眾號:Hunter後端 > 原文鏈接:[es筆記五之term-level的查詢操作](https://mp.weixin.qq.com/s/MiJx-uMTke3zAwVu6-36QA) 官方文檔上寫的是 term-level queries,表義為基於準確值的對文檔的查詢,可以理解 ...


本文首發於公眾號:Hunter後端
原文鏈接:es筆記五之term-level的查詢操作

官方文檔上寫的是 term-level queries,表義為基於準確值的對文檔的查詢,可以理解為對 keyword 類型或者 text 類型分詞為 keyword 的欄位進行 term 形式的精確查找。

以下是本篇筆記目錄:

  1. 是否存在值
  2. 首碼搜索
  3. 大小於操作
  4. term 查詢
  5. terms 查詢
  6. wildcard 查詢

1、是否存在值

exists 查詢某個欄位是否存在值。

還是使用上篇筆記講的 exam 這個 index,我們創建一條數據,只給定 name 的值,那麼 address 的值就 null,或者說查詢返回的數據就沒有這個欄位了。

PUT /exam/_doc/12
{
    "name" : "test"
}

然後我們查詢 address 欄位有值的數據:

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "exists": {
      "field": "address"
    }
  }
}

就可以發現返回的數據中沒有我們創建的這條數據,或者我們取反操作,查詢 address 欄位沒有值的數據:

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": [
        {"exists": {"field": "address"}}
      ]
    }
  }
}

2、首碼搜索

對於我們在前面創建的這條數據:

PUT /exam/_doc/16
{
    "name" : "張三豐",
    "address": "一個蘋果"
}

如果是 name 欄位,因為它是一個 keyword 類型,所以它是一個整體不會被分詞處理,我們可以搜索 name 的值為 '張', '張三' 和 '張三豐' 都可以搜索到。

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "prefix": {
      "name": {
        "value": "張"
      }
    }
  }
}

但是對於 address 欄位,發現是可以搜索到 '一','一個' 和 '蘋果',但是搜索 '一個蘋',或者 '一個蘋果' 是搜不到結果的。

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "prefix": {
      "address": {
        "value": "一個蘋"
      }
    }
  }
}

我們可以看一下 '一個蘋果' 的分詞結果:

GET /exam/_doc/16/_termvectors?fields=address

可以發現可以搜索到的詞都在以分詞結果的開頭或者全部,但是 '一個蘋' 是沒有分詞結果以此為開頭的。

所以這裡我們的搜索操作是基於 address 欄位的分詞結果列表來查詢的。

如果想要搜索到從 '一' 開始到結尾之間任意地點截斷的數據,我們就需要將 address 欄位作為一個整體來搜索,那就是加上 .keyword 來操作。

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "prefix": {
      "address.keyword": {
        "value": "一個蘋"
      }
    }
  }
}

3、大小於操作

前面介紹了 gt, gte, lt, lte 的操作是在 bool 下的 filter 里操作,這裡我們可以直接放到 query 下:

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": 10,
        "lte": 20
      }
    }
  }
}

4、term 查詢

前面介紹過 term 查詢是一種精確查詢,但是官方文檔提醒我們應該儘量避免對 text 欄位使用 term 查詢,因為 text 類型的數據在寫入的時候會被分詞,通過 term 查詢我們可能搜索不到想要的查詢的數據。同時建議我們查詢 text 欄位應當使用 match 操作。

我們使用官方文檔提供的一個示例來說明為什麼應該儘量避免使用 term 查詢來查詢 text 欄位,其實前面我們介紹過相關的示例,這裡單獨拿出來做一下說明。

還是使用我們前面用過的索引 exam,我們來寫入一條數據:

PUT /exam/_doc/18
{
  "address": "quick brown foxes"
}

然後我們想要搜索 'quick brown foxes' 這個字元串,使用下麵的操作:

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "address": {
        "value": "quick brown foxes"
      }
    }
  }
}

這個肯定是搜索不到的,因為這個字元串在寫入的時候已經被分詞處理了,而 term 是一個精確查找,相當於搜索一整個字元串,這就肯定搜索不到了。

但是我們可以使用 match,match 操作會在搜索前先對搜索的字元串進行分詞處理,然後進行匹配操作,所以使用下麵的操作是可以搜索到數據的:

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "address": "quick brown foxes"
    }
  }
}

前面還介紹過,如果想要搜索一整個 address 的值為我們搜索的字元串內容,可以使用 address.keyword:

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "address.keyword": "quick brown foxes"
    }
  }
}

5、terms 查詢

如果想要同時搜索多個精確欄位值,比如搜索 "quick" 和 "蘋果",就可以使用 terms:

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "address": ["quick", "蘋果"]
    }
  }
}

6、wildcard 查詢

wildcard 是通配符的意思,這裡的用法有點類似於首碼的操作,都是通過符號來實現更為隨意的匹配。

這裡有兩個通配符,一個是 *,一個是 ?

* 的作用是 0 到 n 個字元長度

比如我搜索 qui* 就可以查到 quick 的數據:

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "address": {
        "value": "qui*"
      }
    }
  }
}

? 的作用是匹配任意單個字元,比如我們搜索 qui?k,也可以查詢到這條數據:

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "address": {
        "value": "qui?k"
      }
    }
  }
}

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