Elasticsearch模糊查询之Wildcard

{“wildcard” : { “LPR.keyword” : { “wildcard” : “${Keyword}”} }},你的示例中使用了 wildcard 查询,它适用于模糊搜索,允许使用通配符(* 和 ?)来匹配字段值。你使用了 keyword 子字段来确保精确匹配,这是一个常见的做法,因为 keyword 字段不会进行分词,可以直接用于通配符查询。
示例解释
假设你的索引中有一个字段 LPR,它被定义为一个 text 字段,同时有一个 keyword 子字段用于精确匹配和通配符查询:
映射定义示例

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "LPR": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}

wildcard 查询示例
你想要在 LPR.keyword 字段中进行通配符查询,以下是查询的 JSON 格式:

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "LPR.keyword": {
        "wildcard": "${Keyword}"
      }
    }
  }
}

wildcard 查询用于匹配符合通配符模式的文档。
LPR.keyword 指定要在 LPR 字段的 keyword 子字段上进行查询。
${Keyword} 是一个变量,代表你要搜索的通配符模式(例如,abc,abc*,a*c,等)。
示例查询
假设你想要查找所有在 LPR 字段中包含 “abc” 的文档,你可以将 ${Keyword} 替换为实际的通配符模式:

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "LPR.keyword": {
        "wildcard": "*abc*"
      }
    }
  }
}

详细解释
abc”:这个通配符模式表示匹配所有包含 “abc” 的文档,无论 “abc” 前后有多少字符。
使用注意事项
性能:通配符查询,特别是以 * 开头的查询(例如 “abc”),可能会很慢,因为它们需要扫描大量文档。对于大数据集,最好避免这种查询,或者使用其他索引优化策略。
大小写敏感:keyword 字段是大小写敏感的。如果需要大小写不敏感的匹配,可以考虑在索引时标准化数据(例如,转换为小写)。

Wildcard(通配符)中的*和?区别

Wildcard(通配符)中的*和?在功能和使用上存在明显的区别,主要体现在它们所能匹配的字符数量和范围上。

  1. *(星号)
    功能:在通配符中代表零个、一个或多个字符。这意味着它可以匹配任意长度的字符串,包括空字符串。
    使用场景:常用于模糊搜索,特别是在需要匹配多个字符或者不确定具体字符数量的情况下。例如,在文件名匹配中,.txt可以匹配所有以.txt结尾的文件,无论其前缀是什么。
    注意事项:由于可以匹配任意长度的字符串,包括零个字符,因此在某些情况下可能会导致意外的匹配结果。因此,在使用时需要特别注意匹配模式的精确性。
  2. ?(问号)
    功能:?在通配符中代表任意一个字符。这意味着它只能匹配一个字符,无论这个字符是什么。
    使用场景:?通常用于需要精确匹配一个字符但不确定这个字符具体是什么的情况。例如,在文件名匹配中,report?.txt可以匹配report1.txt、reportA.txt等,但不会匹配report.txt或reporttwo.txt。
    注意事项:由于?只能匹配一个字符,因此在使用时需要确保匹配模式中的?数量与要匹配的字符数量一致。
Elasticsearch 中,模糊查询是一种非常强大的功能,它允许用户通过不完全匹配的方式检索数据。这种能力对于构建灵活的搜索体验至关重要。以下是实现模糊查询的一些方法和技术指南。 ### 模糊查询的基本概念 模糊查询基于编辑距离算法(Levenshtein Distance),它可以确定两个字符串之间的差异程度。Elasticsearch 使用这个概念来查找与给定关键词相似但不完全相同的文档。默认情况下,`fuzziness` 参数设置为 `AUTO`,这意味着 Elasticsearch 会自动根据词项长度选择合适的编辑距离阈值 [^1]。 ### 使用 Kibana 进行基本的模糊查询 你可以使用 Kibana 的 Dev Tools 来执行一个简单的模糊查询。下面是一个例子,展示如何对某个字段进行模糊查询: ```json GET /_search { "query": { "match": { "message": { "query": "quick brown fox", "fuzziness": "AUTO" } } } } ``` 在这个示例中,`message` 字段将被用来进行模糊匹配,而 `"fuzziness": "AUTO"` 表示让 Elasticsearch 自动决定最佳的模糊级别 [^1]。 ### 高亮显示匹配内容 当你执行模糊查询时,通常希望高亮显示匹配的部分以便于用户识别。可以通过添加 `highlight` 参数来实现这一点: ```json GET /_search { "query": { "match": { "content": { "query": "elasticsearch", "fuzziness": "AUTO" } } }, "highlight": { "fields": { "*": {} } } } ``` 这段代码不仅执行了模糊查询,还启用了高亮功能,使得所有匹配的结果中的相关部分都会被突出显示 [^1]。 ### 利用 Spring Data Elasticsearch 实现模糊查询 如果你正在使用 Java 并且利用 Spring Boot 框架,那么可以借助 Spring Data Elasticsearch 提供的抽象层来简化开发过程。例如,定义一个仓库接口如下所示即可支持模糊查询: ```java public interface BookRepository extends ElasticsearchRepository<Book, String> { List<Book> findByNameContaining(String keyword); } ``` 这里 `findByNameContaining` 方法就支持了基于名称字段的模糊搜索 [^2]。 ### 多字段索引以支持精确和模糊查询 为了同时支持某一字段上的精确查询和模糊查询,可以在映射(mapping)时配置该字段为 `multi_field` 类型。这样就可以分别指定不同的分析器用于不同类型的查询需求: ```json "properties": { "source.strain": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } } } ``` 上述配置中,`source.strain` 被定义为文本类型并应用了标准分析器,适合做模糊查询;而其子字段 `keyword` 则是未经过分析的原始字符串,适用于精确查询 [^3]。 ### 使用通配符查询实现模糊效果 除了直接使用 `match` 查询外,还可以考虑采用 `wildcard` 查询来达到类似的效果。这种方法特别适用于那些不需要分词处理的情况: ```json POST /indexname/_search { "query": { "wildcard": { "fieldname": { "value": "*value" } } } } ``` 此例中的 `wildcard` 查询允许你使用星号(`*`)作为通配符来进行模式匹配,从而实现一种形式上的“模糊”查询 [^4]。 ---
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