ES 搜索16 (自定义 _all 字段 copy_to关键字)

通过使用Elasticsearch的copy_to参数,可以创建自定义_all字段,将特定字段的值复制到新字段,如将first_name和last_name复制到full_name,以实现更灵活的搜索和索引。此功能不适用于multi-field。

自定义 _all 字段

在 all-field 字段中,我们解释过 _all 字段的索引方式是将所有其他字段的值作为一个大字符串索引的。 然而这么做并不十分灵活,为了灵活我们可以给人名添加一个自定义 _all 字段,再为地址添加另一个 _all 字段。

Elasticsearch 在字段映射中为我们提供 copy_to 参数来实现这个功能:

PUT /my_index
{
    "mappings": {
        "person": {
            "properties": {
                "first_name": {
                    "type":     "string",
                    "copy_to":  "full_name"      1
                },
                "last_name": {
                    "type":     "string",
                    "copy_to":  "full_name"      2
                },
                "full_name": {
                    "type":     "string"
                }
            }
        }
    }
}

1

first_name 和 last_name 字段中的值会被复制到 full_name 字段。

有了这个映射,我们可以用 first_name 来查询名,用 last_name 来查询姓,或者直接使用 full_name查询整个姓名。

first_name 和 last_name 的映射并不影响 full_name 如何被索引, full_name 将两个字段的内容复制到本地,然后根据 full_name 的映射自行索引。

 

copy_to 设置对multi-field无效。如果尝试这样配置映射,Elasticsearch 会抛异常。

为什么呢?多字段只是以不同方式简单索引“主”字段;它们没有自己的数据源。也就是说没有可供 copy_to 到另一字段的数据源。

只要对“主”字段 copy_to 就能轻而易举的达到相同的效果:

PUT /my_index
{
    "mappings": {
        "person": {
            "properties": {
                "first_name": {
                    "type":     "string",
                    "copy_to":  "full_name",       1
                    "fields": {
                        "raw": {
                            "type": "string",
                            "index": "not_analyzed"
                        }
                    }
                },
                "full_name": {
                    "type":     "string"
                }
            }
        }
    }
}

1

copy_to 是针对“主”字段,而不是多字段的

<think>好的,用户现在想了解Elasticsearch中match_all查询的使用方法和示例。首先,我需要回忆一下match_all的基本作用,它是用来匹配所有文档的查询,通常用于测试或需要返回全部数据的情况。用户可能是在做数据导出或者测试连接时用到这个查询。 接下来,查看用户提供的引用内容。引用[2]中有一个Java API的示例,使用了QueryBuilders.matchAllQuery(),并展示了如何执行查询和处理结果。引用[3]提到了match_all查询在bool查询中的使用,但用户明确询问的是match_all本身,所以可能需要重点放在基础用法上。 用户之前的问题是于词组匹配,现在转向match_all,可能是在学习不同的查询类型。需要确保回答结构清晰,分步骤说明,并提供不同场景的示例,比如基础查询、分页、排序以及结合其他查询使用的情况。 还要注意用户提到的系统级指令,比如使用正确的LaTeX格式,但在这个问题中可能涉及较少。需要检查是否有需要强调的技术细节,比如字段类型或性能影响。例如,使用match_all时要注意分页以避免性能问题,这在回答中应该提到。 另外,用户希望生成相问题,可能需要围绕match_all的应用场景、性能优化、与其他查询的区别来设计问题。比如,match_all在分页中的应用,或者与match查询的区别。 最后,确保回答中的代码示例正确,并参考了用户提供的引用内容,尤其是Java API的部分,以保持一致性。同时,提醒用户在实际使用中谨慎,避免返回过多数据导致性能下降。</think>以下是于Elasticsearch中`match_all`查询的详细说明及使用示例: --- ### 一、`match_all`查询的核心作用 `match_all`是Elasticsearch中最基础的查询类型,**用于匹配索引中的所有文档**。常用于以下场景: 1. **测试索引数据连通性** 2. **导出全量数据** 3. **与其他查询组合时作为默认匹配条件**[^3] --- ### 二、基础语法实现 #### 1. REST API用法 通过简单的JSON结构匹配全部文档: ```json GET /your_index/_search { "query": { "match_all": {} } } ``` - **示例响应**:返回索引中所有文档的`_source`内容 #### 2. 分页与排序扩展 通过`from/size`实现分页,`sort`添加排序规则: ```json GET /products/_search { "query": { "match_all": {} }, "from": 0, "size": 10, "sort": [ { "price": "desc" } ] } ``` --- ### 三、Java API实现 通过`QueryBuilders`工具类构建查询[^2]: ```java // 创建match_all查询对象 QueryBuilder query = QueryBuilders.matchAllQuery(); // 执行查询(带分页参数) SearchResponse response = client.prepareSearch("your_index") .setQuery(query) .setFrom(0) .setSize(20) .addSort("create_time", SortOrder.DESC) .get(); // 处理结果集 SearchHits hits = response.getHits(); for (SearchHit hit : hits) { System.out.println(hit.getSourceAsString()); } ``` --- ### 四、组合查询场景 #### 1. 与过滤条件结合 在`bool`查询中作为兜底匹配: ```json { "query": { "bool": { "should": [ { "term": { "category": "electronics" } }, { "match_all": {} } ], "minimum_should_match": 1 } } } ``` *说明:当无电子产品时仍返回其他文档* #### 2. 加权评分 通过`boost`参数调整相性权重: ```json "match_all": { "boost": 0.1 // 降低默认评分 } ``` --- ### 五、注意事项 1. **性能影响** 全量查询会遍历所有分片,建议配合`scroll API`处理大数据量导出[^2] 2. **结果过滤** 可通过`_source`参数限制返回字段: ```json "_source": ["id", "name"] ``` ---
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