Elasticsearch的query string的基础语法和query string分词

Elasticsearch Query解析

最新推荐文章于 2024-11-11 18:30:00 发布

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本文深入探讨了Elasticsearch中的QueryString查询语法，包括基础语法、_all元数据的原理和作用、QueryString的分词机制及示例。理解这些概念对于高效地在Elasticsearch中检索数据至关重要。

1、query string基础语法

GET /test_index/test_type/_search?q=test_field:test
GET /test_index/test_type/_search?q=+test_field:test
GET /test_index/test_type/_search?q=-test_field:test

一个是掌握q=field:search content的语法，还有一个是掌握+和-的含义

2、_all metadata的原理和作用

GET /test_index/test_type/_search?q=test

直接可以搜索所有的field，任意一个field包含指定的关键字就可以搜索出来。我们在进行中搜索的时候，难道是对document中的每一个field都进行一次搜索吗？不是的

es中的_all元数据，在建立索引的时候，我们插入一条document，它里面包含了多个field，此时，es会自动将多个field的值，全部用字符串的方式串联起来，变成一个长的字符串，作为_all field的值，同时建立索引

后面如果在搜索的时候，没有对某个field指定搜索，就默认搜索_all field，其中是包含了所有field的值的

举个例子

{
  "name": "jack",
  "age": 26,
  "email": "jack@sina.com",
  "address": "guangzhou"
}

"jack 26 jack@sina.com guangzhou"，作为这一条document的_all field的值，同时进行分词后建立对应的倒排索引

3、query string分词

query string必须以和index建立时相同的analyzer进行分词
query string对exact value和full text的区别对待

date：exact value
_all：full text

比如我们有一个document，其中有一个field，包含的value是：hello you and me，建立倒排索引
我们要搜索这个document对应的index，搜索文本是hell me，这个搜索文本就是query string
query string，默认情况下，es会使用它对应的field建立倒排索引时相同的分词器去进行分词，分词和normalization，只有这样，才能实现正确的搜索

我们建立倒排索引的时候，将dogs --> dog，结果你搜索的时候，还是一个dogs，那不就搜索不到了吗？所以搜索的时候，那个dogs也必须变成dog才行。才能搜索到。

知识点：不同类型的field，可能有的就是full text，有的就是exact value

post_date，date：exact value
_all：full text，分词，normalization

4、例子

GET /_search?q=2017

搜索的是_all field，document所有的field都会拼接成一个大串，进行分词

2017-01-02 my second article this is my second article in this website 11400

		doc1		doc2		doc3
2017		*		*		*
01		* 		
02				*
03						*

_all，2017，自然会搜索到3个docuemnt

GET /_search?q=2017-01-01

_all，2017-01-01，query string会用跟建立倒排索引一样的分词器去进行分词

2017
01
01

GET /_search?q=post_date:2017-01-01

date，会作为exact value去建立索引

		doc1		doc2		doc3
2017-01-01	*		
2017-01-02			* 		
2017-01-03					*

post_date:2017-01-01，2017-01-01，doc1一条document

3、测试分词器

GET /_analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "Text to analyze"
}