es 部分匹配 (二) - 通配符(wildcard)及正则表达式查询(regexp)

wildcard查询和prefix查询类似,也是一个基于词条的低级别查询。但是它能够让你指定一个模式(Pattern),而不是一个前缀(Prefix)。它使用标准的shell通配符:?用来匹配任意字符,*用来匹配零个或者多个字符

 

 

 

第一步:通配符查询

GET /my_index1/address/_search

{

"query": {

"wildcard": {

"postcode": "W?F*HW"

}

}

}

 

 

 

第二步:正则表达式查询

GET /my_index1/address/_search

{

"query": {

"regexp": {

"postcode": "W[0-9].+"

}

}

}

这个正则表达式的规定了词条需要以W开头,紧跟着一个0到9的数字,然后是一个或者多个其它字符。

 

### Elasticsearch 中通配符正则表达式和模糊查询的用法及区别 #### 通配符查询Wildcard Query) 通配符查询允许使用 `*` 和 `?` 来表示多个字符或单个字符。这种类型的查询适用于精确匹配模式下的字符串搜索。 - `*` 表示零个或多个任意字符。 - `?` 表示恰好一个任意字符。 需要注意的是,通配符查询可能会非常耗费资源,尤其是在索引较大的情况下。因此,在实际应用中应当谨慎使用[^1]。 ```json { "query": { "wildcard": { "title": "*hello?" } } } ``` #### 正则表达式查询Regexp Query) 正则表达式查询支持更复杂的模式匹配功能,可以定义更加灵活的条件来查找文档中的特定字段值。它提供了强大的文本处理能力,但是性能通常不如其他类型的查询高效。 常见的元字符包括但不限于: - `.` 匹配任何单一字符; - `.*` 匹配0到多任意字符序列; - `[abc]` 匹配方括号内的任一字符; 语法上遵循POSIX标准。 ```json { "query": { "regexp": { "content": "[s|S]earch.*" } } } ``` #### 模糊查询(Fuzzy Query) 模糊查询用于当输入可能存在拼写错误时找到相似的结果。通过设置编辑距离参数控制近似程度,默认最大编辑距离为2。此特性对于提高用户体验特别有用,因为它能够容忍一定程度上的误打字等问题。 ```json { "query": { "fuzzy": { "name": { "value": "Jonh", "fuzziness": 2, "prefix_length": 0, "max_expansions": 50 } } } } ``` 每种方式都有其适用场景以及局限性,选择合适的查询方法取决于具体需求与数据特点。
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