关于后端:es笔记五之termlevel的查询操作

本文首发于公众号：Hunter 后端
原文链接：es 笔记五之 term-level 的查问操作

官网文档上写的是 term-level queries，表义为基于精确值的对文档的查问，能够了解为对 keyword 类型或者 text 类型分词为 keyword 的字段进行 term 模式的准确查找。

以下是本篇笔记目录：

1. 是否存在值
2. 前缀搜寻
3. 大小于操作
4. term 查问
5. terms 查问
6. wildcard 查问

1、是否存在值

exists 查问某个字段是否存在值。

还是应用上篇笔记讲的 exam 这个 index，咱们创立一条数据，只给定 name 的值，那么 address 的值就 null，或者说查问返回的数据就没有这个字段了。

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

而后咱们查问 address 字段有值的数据：

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

就能够发现返回的数据中没有咱们创立的这条数据，或者咱们取反操作，查问 address 字段没有值的数据：

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

2、前缀搜寻

对于咱们在后面创立的这条数据：

PUT /exam/_doc/16
{
    "name" : "张三丰",
    "address": "一个苹果"
}

如果是 name 字段，因为它是一个 keyword 类型，所以它是一个整体不会被分词解决，咱们能够搜寻 name 的值为 ‘ 张 ’, ‘ 张三 ’ 和 ‘ 张三丰 ’ 都能够搜寻到。

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

然而对于 address 字段，发现是能够搜寻到 ‘ 一 ’，’ 一个 ’ 和 ‘ 苹果 ’，然而搜寻 ‘ 一个苹 ’，或者 ‘ 一个苹果 ’ 是搜不到后果的。

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "prefix": {
      "address": {"value": "一个苹"}
    }
  }
}

咱们能够看一下 ‘ 一个苹果 ’ 的分词后果：

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

能够发现能够搜寻到的词都在以分词后果的结尾或者全副，然而 ‘ 一个苹 ’ 是没有分词后果以此为结尾的。

所以这里咱们的搜寻操作是基于 address 字段的分词后果列表来查问的。

如果想要搜寻到从 ‘ 一 ’ 开始到结尾之间任意地点截断的数据，咱们就须要将 address 字段作为一个整体来搜寻，那就是加上 .keyword 来操作。

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "prefix": {
      "address.keyword": {"value": "一个苹"}
    }
  }
}

3、大小于操作

后面介绍了 gt, gte, lt, lte 的操作是在 bool 下的 filter 里操作，这里咱们能够间接放到 query 下：

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

4、term 查问

后面介绍过 term 查问是一种准确查问，然而官网文档揭示咱们应该尽量避免对 text 字段应用 term 查问，因为 text 类型的数据在写入的时候会被分词，通过 term 查问咱们可能搜寻不到想要的查问的数据。同时倡议咱们查问 text 字段该当应用 match 操作。

咱们应用官网文档提供的一个示例来阐明为什么应该尽量避免应用 term 查问来查问 text 字段，其实后面咱们介绍过相干的示例，这里独自拿进去做一下阐明。

还是应用咱们后面用过的索引 exam，咱们来写入一条数据：

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

而后咱们想要搜寻 ‘quick brown foxes’ 这个字符串，应用上面的操作：

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

这个必定是搜寻不到的，因为这个字符串在写入的时候曾经被分词解决了，而 term 是一个准确查找，相当于搜寻一整个字符串，这就必定搜寻不到了。

然而咱们能够应用 match，match 操作会在搜寻前先对搜寻的字符串进行分词解决，而后进行匹配操作，所以应用上面的操作是能够搜寻到数据的：

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

后面还介绍过，如果想要搜寻一整个 address 的值为咱们搜寻的字符串内容，能够应用 address.keyword：

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

5、terms 查问

如果想要同时搜寻多个准确字段值，比方搜寻 “quick” 和 “ 苹果 ”，就能够应用 terms：

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

### 6、wildcard 查问

wildcard 是通配符的意思，这里的用法有点相似于前缀的操作，都是通过符号来实现更为随便的匹配。

这里有两个通配符，一个是 *，一个是 ?

* 的作用是 0 到 n 个字符长度

比方我搜寻 qui* 就能够查到 quick 的数据：

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

? 的作用是匹配任意单个字符，比方咱们搜寻 qui?k，也能够查问到这条数据：

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

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