Elasticsearch match、term、filter、query的区别

最新推荐文章于 2025-02-23 12:49:22 发布
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分类专栏： Elasticsearch
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term是代表完全匹配，即不进行分词器分析，文档中必须包含整个搜索的词汇

match和term的区别是,match查询的时候,elasticsearch会根据你给定的字段提供合适的分析器,而term查询不会有分析器分析的过程

match查询相当于模糊匹配,只包含其中一部分关键词就行

match查询会先对搜索词进行分词，分词完毕后再逐个对分词结果进行匹配，相对于term的精确搜索，match是分词匹配搜索

两者查询的结果构成

  1. query查出来的结果包括数据表里面符合条件的文档信息以及相关度得分(_score)
  2. filter查出来的结果要么是数据表里面符合条件的文档信息,要么为null,并且不会计算相关度得分

查询过程

这里以query检索下的must查询方式和filter过滤检索做对比,两者在查询数据后得出的结果(只看查出来的数据表里面的文档信息)是一致的,但是它们的查询过程不一样.

举个例子:在同一个 index(数据库)下的同一个type(数据表)查询符合条件的name和age.

  1. query是从数据表中先查出符合name条件的数据作为集合A,再从数据表中查出符合age条件的数据作为集合B,两者再取交集得出最后结果.
  2. filter是从数据表中查出符合name条件的数据作为集合,再使用过滤器直接从该集合中过滤出符合age条件的数据,得出最后结果.

使用场景

简单来说,全文检索和需要计算相关度得分来做排序的场景,使用query

其他情况都使用filter过滤查询

性能方面

  1. filter是简单的过滤查询,对集合内的数据只进行满足/不满足条件的筛选,所以处理速度比较快.另外,因为filter过滤的工作原理,每次对文档做相同的过滤操作都会重新启用此信息,所以filter有缓存功能
  2. query不仅有查询操作,还要计算符合条件的文档的相关度得分,底层操作复杂导致处理速度没有filter快.另外,query的查询结果是不可缓存的

Elasticsearch下query和filter的区别
吃透 | Elasticsearch filter和query的不同

【Elasticsearch】Elasticsearch filter和query的不同
九师兄
05-09 481
查询上下文中，查询操作不仅仅会进行查询，还会计算分值，用于确定相关度；在过滤器上下文中，查询操作仅判断是否满足查询条件过滤器上下文中，查询的结果可以被缓存。
Elasticsearch Filter和Query的区别及应用
2301_79367634的博客
09-02 175
它提供了丰富的功能和灵活的查询语言，其中包括Filter和Query。Filter适用于需要快速筛选文档的情况，而Query适用于需要根据相关性对文档进行搜索和排序的场景。与Filter不同，Query会考虑文档的相关性评分，以便返回最匹配查询条件的文档。Query更加灵活，可以使用各种不同的查询类型和组合来满足不同的搜索需求。上述代码中，我们使用了一个Query来搜索标题中包含"best books"关键词，并且发布日期在2020年1月1日之后的文档。字段为"books"的文档。
ElasticSearch(五)常用查询关键字解读(match, term, range,terms)
weixin_38399962的博客
08-14 6043
本博文参考了官方文档: https://www.elastic.co/guide/cn/index.html 虽然 Elasticsearch 自带了很多的查询，但经常用到的也就那么几个。 1. match 查询 无论你在任何字段上进行的是全文搜索还是精确查询，match查询是你可用的标准查询。 如果你在一个全文字段上使用match查询，在执行查询前，它将用正确的分析器去分析查询字符串： { "match": { "tweet": "About Search" }} Java代码 ...
Elasticsearch filter过滤查询
lebron3v的专栏
11-13 2万+
注：本实例代码是在ES marvel插件中执行 # --------------------------------------- # filter 查询 # 建立测试数据_1 POST /store/products/_bulk { "index": {"_id": 1}} { "price": 10, "productID": "SD1002136"} { "index": {
掌握 ElasticSearch 精准查询：Term Query 与 Filter 详解
weixin_44283682的博客
02-23 1515
Elasticsearch 作为一款强大的搜索引擎，不仅擅长全文检索，也提供了强大的精准查询功能。在本文中，我们将深入探讨两种核心的精准查询方式：**Term Query** 和 **Filter**。
Elasticsearch 中 term和 query 哪个更精确，有什么区别
lxw1844912514的博客
11-15 782
这可能导致一些意外的结果，因为按照字母顺序比较的字符串与按照数字顺序比较的数字不同。在Elasticsearch中，字符型字段（通常是字符串类型）可以进行一些基本的比较，但不同于数字比较或日期比较，字符串的比较可能涉及到不同的规则和行为。总体而言，字符串字段可以进行比较，但你需要小心理解使用字典排序可能引入的问题，并根据你的需求选择适当的字段类型或使用脚本进行比较。为了解决这个问题，Elasticsearch 提供了一些功能，比如使用显式的映射来指定字段类型，以及使用脚本来执行更复杂的比较。
Elasticsearch搜索详解（五）：query 和 filter 的区别
afeiqiang的专栏
10-14 7778
先看一个例子 GET /_search { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "title": "Search" }}, { "match": { "content": "Elasticsearch&qu
Elasticsearch中使用term filter来搜索数据
qq_40176087的博客
01-04 972
当ES版本>5.2，type=text时，默认会设置两个field，一个是field本身，比如articleID，默认会分词的；还有一个是field.keyword，比如articleID.keyword，默认不分词，但是最多会最多保留256个字符。 term filter的用法下面用示例来说明。 先插入示例数据 POST /forum/article/_bulk { "index": { "_id": 1 }} { "articleID" : "XHDK-A-1293-#fJ3", "userID"
关于Elasticsearch查询（match、match_phrase、query_string和term）
BUG指挥课堂
12-09 1017
像使用match或者这样的高层查询都属于全文查询，查询 日期（date） 或整数（integer） 字段，会将查询字符串分别作为日期或整数对待。查询一个（）未分析的精确值字符串字段，会将整个查询字符串作为单个词项对待。查询一个（analyzed）已分析的全文字段，会先将查询字符串传递到一个合适的分析器，然后生成一个供查询的词项列表组成了词项列表，后面就会对每个词项逐一执行底层查询，将查询结果合并，并且为每个文档生成最终的相关度评分。
elasticsearch查询term等级（query查询）
white_while的博客
01-26 4267
elasticsearch查询笔记
Elasticsearch中的Term_Filter过滤器技术
热门推荐
屿小夏.的知识博客
06-21 5万+
Term Filter作为Elasticsearch中的一项强大功能，为精确匹配和快速过滤文档提供了高效手段。通过深入了解其工作原理、探索多样化的使用场景并遵循最佳实践建议，我们可以充分利用Term Filter来优化搜索应用并提升用户体验。
ElasticSearch-基础属性使用
无
07-21 746
---------------------------------------------在案例中实战使用term filter来搜索数据-------------------------------------------------- 1、根据用户ID、是否隐藏、帖子ID、发帖日期来搜索帖子 （1）插入一些测试帖子数据 插入一些测试数据 POST /forum/article/_bulk...
Elasticsearch学习---Term query和Match query
自律使我自由
07-02 864
前言 在Elasticsearch中Term query和Match query都可以用来对文档中的数据进行检索，但是在检索结果上会稍有不同，本文通过案例对两者的差异进行说明。 数据准备 建立一个索引，指定mapping结构，其中name是keyword类型，full_name是text类型。 PUT /my-index-01 { "mappings": { "properties": { "name":{ "type": "keyword" },
Elasticsearch结构化查询与过滤查询
静幽水
09-11 1099
上一篇：Elasticsearch分页和映射 Elasticsearch结构化查询与过滤查询1、term查询2、terms查询3、range查询4、exists查询5、match查询6、bool查询7、过滤查询 1、term查询 term主要用于精确匹配哪些值，比如数字，日期，布尔值或 not_analyzed的字符串(未经分析的文本数据类型)： { "term": { "age": ...
检索和过滤的区别 (query vs. filter)
heima201907的博客
10-29 1269
1 filter与query示例1.1 准备测试数据PUT website/_doc/1{ "title": "小白学ES01", "desc": "the first blog about es", "level": 1, "post_date": "2018-10-10", "post_address": { "country": "China",...
【ES笔记02】ElasticSearch数据库之查询操作（match、must、must_not、should、_source、filter、range、exists、ids、term、terms）
✅ Java 开发工程师，从事 Web 应用程序的研发，擅长 Spring、SpringBoot 等技术。 ✅ 热爱编程，业余时间学习新知识，通过 优快云 记录学习心得和笔记内容。
11-26 1万+
match关键字，相当于mysql数据库中的like查询，match查询的字段如果是text类型，那么text会被分词，match就会匹配分词，查询所有包含分词的doc文档，如果不是text类型的，那就是精确查询。当查询条件有很多个的时候，如果将所有的查询条件都放在请求路径上面，显然不合适，所以ES可以将查询条件放到请求体里面，请求体里面的查询条件需要按照指定的格式，不然ES会解析报错。ids查询，这就相当于mysql数据库中的【in】条件查询，多个条件值查询，但是这里的只能够对。
ElasticSearch 应用开发（十二）term query和match query、filter和must区别
腊八粥
01-15 2623
term query和match query、filter和must区别1.term query和match query区别2.Query和Filter区别 1.term query和match query区别 针对字段类型是text类型，term 和 match 的最大区别是： term搜索时不分词 match搜索时需要分词 term用于精确查询，match用于全文检索 其中，match等于是...
ElasticSearch练习一：搜索语法学习（term，filter，bool，terms，range）
Yal_insist的博客
12-26 1728
ElasticSearch练习一：搜索语法学习（term，filter，bool，terms，range）
elasticsearch nativeQuery
最新发布
03-19
<think>嗯，用户想知道如何在Elasticsearch中使用nativeQuery进行搜索。首先，我需要确认“nativeQuery”在Elasticsearch中的具体含义。通常，这个术语可能指的是使用Elasticsearch的原生查询DSL，而不是通过某些客户端库或抽象层来构建查询。 根据引用内容，比如引用[1]提到Elasticsearch的查询构建器中移除了过滤器上下文，现在由Lucene根据是否需要评分来决定查询和过滤器的区别。这可能影响到如何编写bool查询，特别是should子句的minimum_should_match参数。用户可能需要了解如何正确构建这种查询结构。 接下来，引用[2]中提到了别名可以定义过滤器和路由参数。这可能与在查询中使用过滤器有关，比如在bool查询的filter子句中使用term查询，这时候不需要评分，可以更高效。这也属于原生查询DSL的一部分，用户可能需要知道如何结合过滤器和查询来优化搜索性能。 另外，引用[3]提到_update_by_query使用滚动批量处理，这可能与执行批量操作有关，但用户的问题是关于搜索的，所以这部分可能暂时用不上，但需要留意是否有其他相关操作。 用户的需求可能涉及如何直接使用Elasticsearch的查询DSL来构建查询，而无需依赖高级客户端的方法。可能需要解释基本的结构，比如使用query字段，各种查询类型（如match、term、bool），以及如何组合它们。同时，还需要提到性能优化的方法，如使用filter上下文避免评分，或者使用别名进行路由和过滤。 需要确保回答覆盖以下几点： 1. 原生查询DSL的基本结构。 2. 常用的查询类型和示例。 3. 如何结合过滤器和查询，利用bool查询优化性能。 4. 可能的相关问题，如性能调优、复合查询构建、与客户端查询的区别等。 还要注意用户提到的格式要求，比如行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，但这里可能不需要数学公式，但需要正确使用代码块和引用标注。回答需要结构清晰，分步骤说明，并生成相关问题。</think>在Elasticsearch中，`nativeQuery`一般指直接使用Elasticsearch的原生查询DSL（Domain Specific Language）进行搜索操作。以下是具体使用方法及关键步骤： --- ### 1. **原生查询DSL的基本结构** Elasticsearch的查询通过JSON格式定义，核心是`query`参数。例如： ```json GET /index_name/_search { "query": { "查询类型": { "字段": "条件" } } } ``` --- ### 2. **常用查询类型及示例** #### (a) **匹配查询（Match Query）** 用于全文搜索，支持分词： ```json GET /products/_search { "query": { "match": { "description": "无线耳机" } } } ``` #### (b) **精确查询（Term Query）** 用于未分词的字段（如`keyword`类型）： ```json GET /orders/_search { "query": { "term": { "status.keyword": "已发货" } } } ``` #### (c) **复合查询（Bool Query）** 组合多个查询条件，支持`must`（必须满足）、`should`（或条件）、`must_not`（排除）： ```json GET /logs/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "level": "error" } }, { "range": { "timestamp": { "gte": "2023-01-01" }}} ] } } } ``` > 注意：若`should`子句不需要评分，建议将其放在`filter`中以提升性能[^1]。 --- ### 3. **结合过滤器优化性能** 使用`filter`上下文可跳过相关性评分，显著提升查询速度： ```json GET /articles/_search { "query": { "bool": { "must": { "match": { "title": "Elasticsearch" } }, "filter": [ { "term": { "category.keyword": "技术文档" }}, { "range": { "views": { "gt": 1000 }}} ] } } } ``` --- ### 4. **通过别名实现预过滤** 引用[2]中提到的别名功能，可在索引别名中预定义过滤条件： ```json POST /articles/_aliases/tech_articles { "filter": { "term": { "category.keyword": "技术文档" }} } ``` 此后对别名`tech_articles`的查询会自动应用过滤条件。 --- ### 5. **分页与排序** - **分页**：使用`from`和`size` - **排序**：通过`sort`指定字段 ```json GET /products/_search { "query": { "match_all": {} }, "from": 20, "size": 10, "sort": [ { "price": "asc" } ] } ``` ---
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