Elasticsearch Match query -- 匹配查询

摘要

返回满足匹配项的文档，这些匹配项可以是字符串、数字、日期、布尔。字符串，会在搜索前被解析。该match查询是用于执行全文搜索（包括模糊匹配选项）的标准查询。

参数

你想搜索的字段

匹配规则参数（忽略了一些参数，不常用或者是我不会用的参数）

1. query，必选项。字符串、数字、日期、布尔。字符串。该match查询分析执行搜索之前的任何提供的文本。这意味着match查询可以在text字段中搜索分析的标记，而不是确切的词。
2. analyzer，选填项。指定在执行搜索之前对query提供的文本进行分析的方式。默认为field的分析器一致。
3. auto_generate_synonyms_phrase_query，选填项。如果"auto_generate_synonyms_phrase_query":true，则会自动为词组组成 match phrase查询。参见下文匹配词组 match phrase。
4. operator，选填项。布尔逻辑，用于解释query中的文本。"operator": "or"："query": "capital of Hungary"解释为capital OR of OR Hungary；"operator": "and"：解释为capital AND of AND Hungary。可以用来组建一个临时的词组，某种意义上来说，就类似于match_phrase查询。

匹配布尔前缀 match_bool_prefix

这类查询，会在查询之前分析query指定的文本，然后构造出一个bool复合查询。query经过分词后，除了最后一个词将被组成一个prefix 查询外，其他词组会被构造成tern查询。总的来说，这类查询，是bool的一种简写

文档中，下面两者请求示例等价

GET /_search
{
    "query": {
        "match_bool_prefix" : {
            "state" : "MD CT G"
        }
    }
}

GET /_search
{
    "query": {
        "bool" : {
            "should": [
                { "term": { "state": "MD" }},
                { "term": { "state": "Cd" }},
                { "prefix": { "state": "G"}}
            ]
        }
    }
}

说明

在实验中，下面的两种示例并不完全等价；就拿官方提供的数据而言，假如说state的类型为text则下面的两种情况，结果才会相同。

GET /bank/_search
{
    "query": {
        "match_bool_prefix" : {
            "state" : "MD CT G"
        }
    }
}

GET /bank/_search
{
    "query": {
        "bool" : {
            "should": [
                { "term": { "state.keyword": "MD" }},
                { "term": { "state.keyword": "CT" }},
                { "prefix": { "state.keyword": "G"}}
            ]
        }
    }
}

若state的类型为keyword，则下面示例的结果不同

GET /blak_new/_search
{
    "query": {
        "match_bool_prefix" : {
            "state." : "MD CT G"
        }
    }
}

GET /blak_new/_search
{
    "query": {
        "bool" : {
            "should": [
                { "term": { "state": "MD" }},
                { "term": { "state": "CT" }},
                { "prefix": { "state": "G"}}
            ]
        }
    }
}

匹配词组 match_phrase

这种查询将分析文本，并从分析的文本中创建短语查询。
例如一些俚语、专有名词、缩写等。分词器，不会将这些词组拆分成单个的字。
用户可以构建自己的词库。
请求示例，我在自己的词库中添加了一个词组671 Bristol Street
前一个搜索请求，只要文档中包含671 或 Bristol 或 Street就满足匹配条件；但第二个搜索请求只会匹配存在词组671 Bristol Street的文档

GET /bank/_search
{
    "query": {
        "match" : {
            "address" : {
                "query" : "671 Bristol Street",
                "auto_generate_synonyms_phrase_query":true
            }
        }
    }
}

GET /bank/_search
{
    "query": {
        "match_phrase" : {
            "address" : {
                "query" : "671 Bristol Street"
            }
        }
    }
}

匹配词组前缀 match_phrase_prefix

以包含的顺序，返回所提供文本的单词的文档。提供的最后一个词被视为前缀，匹配以该词开头的任意单词。简单的来说，query是一个整体。
下面的这个示例会匹配a rule object，而不会匹配 a best rule of ，rule of you 等；

GET _search
{
  "query": {
    "match_phrase_prefix": {
      "address": {
        "query": "a rule o"
      }
    }
  }
}

多关键词匹配查询 multi_match

1. 基于match，允许多个字段查询
2. 字段可以使用通配符
3. 字段可以使用^number，增强某个字段的重要性
4. 如果为提供fields，则会默认为index.query.default_field。这回提取映射中符合词条查询条件的所有字段，并过滤元数据字段。然后将所有提取的字段组合起来构建查询。可以一次查询的字段数有限制。它由“ indices.query.bool.max_clause_count定义。

multi_match的types参数

1. best_fields，默认值。query字段的单词（分词器分词后）出现在同一个field文档相关度要高于出现在多个field文档。

未完待续