Elasticsearch Span Query跨度查询

ES基于Lucene开发,因此也继承了Lucene的一些多样化的查询,比如本篇说的Span Query跨度查询,就是基于Lucene中的SpanTermQuery以及其他的Query封装出的DSL,接下来就看一下这些DSL都如何使用吧!

更多翻译参考:Elasticsearch知识汇总

span_term查询

这个查询如果单独使用,效果跟term查询差不多,但是一般还是用于其他的span查询的子查询。

用法也很简单,只需要指定查询的字段即可:

{
    "span_term" : { "user" : "kimchy" }
}

另外,还可以指定查询出的分值倍数:

{
    "span_term" : { "user" : { "value" : "kimchy", "boost" : 2.0 } }
}

span_multi查询

span_multi可以包装一个multi_term查询,比如wildcard,fuzzy,prefix,term,range或者regexp等等,把他们包装起来当做一个span查询。

用法也比较简单,内部嵌套一个普通的multi_term查询就行了:

{
    "span_multi":{
        "match":{
            "prefix" : { "user" :  { "value" : "ki" } }
        }
    }
}

也可以使用boost乘以分值,以改变查询结果的分数:

{
    "span_multi":{
        "match":{
            "prefix" : { "user" :  { "value" : "ki", "boost" : 1.08 } }
        }
    }
}

span_first查询

这个查询用于确定一个单词相对于起始位置的偏移位置,举个例子:

如果一个文档字段的内容是:“hello,my name is tom”,我们要检索tom,那么它的span_first最小应该是5,否则就查找不到。

使用的时候,只是比span_term多了一个end界定而已:

{
    "span_first" : {
        "match" : {
            "span_term" : { "user" : "kimchy" }
        },
        "end" : 3
    }
}

span_near查询

这个查询主要用于确定几个span_term之间的距离,通常用于检索某些相邻的单词,避免在全局跨字段检索而干扰最终的结果。

查询主要由两部分组成,一部分是嵌套的子span查询,另一部分就是他们之间的最大的跨度

{
    "span_near" : {
        "clauses" : [
            { "span_term" : { "field" : "value1" } },
            { "span_term" : { "field" : "value2" } },
            { "span_term" : { "field" : "value3" } }
        ],
        "slop" : 12,
        "in_order" : false,
        "collect_payloads" : false
    }
}

上面的例子中,value1,value2,value3最长的跨度不能超过12.

span_or查询

这个查询会嵌套一些子查询,子查询之间的逻辑关系为 或

{
    "span_or" : {
        "clauses" : [
            { "span_term" : { "field" : "value1" } },
            { "span_term" : { "field" : "value2" } },
            { "span_term" : { "field" : "value3" } }
        ]
    }
}

span_not查询

这个查询相对于span_or来说,就是排除的意思。不过它内部有几个属性,include用于定义包含的span查询;exclude用于定义排除的span查询

{
    "span_not" : {
        "include" : {
            "span_term" : { "field1" : "hoya" }
        },
        "exclude" : {
            "span_near" : {
                "clauses" : [
                    { "span_term" : { "field1" : "la" } },
                    { "span_term" : { "field1" : "hoya" } }
                ],
                "slop" : 0,
                "in_order" : true
            }
        }
    }
}

span_containing查询

这个查询内部会有多个子查询,但是会设定某个子查询优先级更高,作用更大,通过关键字little和big来指定。

{
    "span_containing" : {
        "little" : {
            "span_term" : { "field1" : "foo" }
        },
        "big" : {
            "span_near" : {
                "clauses" : [
                    { "span_term" : { "field1" : "bar" } },
                    { "span_term" : { "field1" : "baz" } }
                ],
                "slop" : 5,
                "in_order" : true
            }
        }
    }
}

span_within查询

这个查询与span_containing查询作用差不多,不过span_containing是基于lucene中的SpanContainingQuery,而span_within则是基于SpanWithinQuery。

转载于:https://my.oschina.net/u/204616/blog/545032

<think>嗯,用户问的是关于Elasticsearchspan_first查询,需要详细解释。首先,我得确认自己对span_first的理解是否正确。Span查询属于跨度查询的一种,主要用于处理位置接近的文本匹配。span_first的作用是匹配那些在字段中某个term出现的位置必须在前面N个位置之内的情况。 那用户可能是在处理需要邻近匹配的场景,比如查找某个关键词在文档开头附近出现的情况。比如,用户可能想找“error”这个词出现在日志条目的前10个词中的情况。这时候span_first就派上用场了。 接下来需要解释span_first的两个主要参数:match和end。其中,match是一个span查询,通常是span_term或者其他的span查询组合,而end则指定了最大的结束位置。比如end为3的话,匹配的span必须在前三个位置结束。这时候需要举一个例子,比如查询“quick”必须出现在前三个位置,这样用户更容易理解。 另外,需要注意span_first是建立在其他span查询之上的,比如span_term、span_near等。可能需要说明如何组合这些查询,比如先定义一个span_term,再包裹在span_first里面。 还要提到性能方面的考虑,跨度查询可能对性能有影响,特别是在大数据集上,所以要谨慎使用。可能用户在使用时没有考虑到性能问题,需要提醒他们。 是否需要对比其他查询?比如span_near或者标准的match_phrase?可能用户对不同的跨度查询不太清楚,可以简单说明span_first和其他span查询的区别,但主要聚焦在span_first本身。 结构方面,应该先介绍span_first的作用,然后参数说明,接着给出示例,最后注意事项和适用场景。这样用户能逐步理解。另外,要确保使用中文,并且LaTeX公式正确,比如用$...$包裹变量,独立公式用$$...$$,不过这个例子中可能用不上太多公式,但如果有位置索引之类的可能需要。 检查是否有错误的地方,比如end参数是否真的是最大结束位置,确保文档中的描述准确。可能需要查阅Elasticsearch官方文档确认参数细节,避免给出错误信息。比如,span_first查询中的end参数是指匹配的span的结束位置必须小于等于end的值,因此,如果end是2,那么span必须在前两个位置结束,即位置0和1(假设从0开始计数)。 最后,总结一下使用场景,比如日志分析、特定位置的关键词匹配等,帮助用户理解何时该使用这个查询。同时提醒他们结合其他span查询来构建更复杂的条件。</think>关于 Elasticsearch 的 `span_first` 查询,这是一个用于**处理文本位置关系**的特殊跨度查询。它专门用于匹配**出现在字段开头附近**的特定术语。以下是详细说明: --- ### 核心作用 `span_first` 会检查某个术语(term)是否出现在字段的**前 N 个位置**范围内。例如:检测 "error" 是否出现在日志内容的前 5 个词中。 --- ### 参数结构 ```json { "span_first": { "match": { /* 内层 span 查询 */ }, "end": N /* 最大允许的结束位置 */ } } ``` - **`match`** 必须是一个 span 类型查询(如 `span_term`、`span_near` 等),用于定义要匹配的具体内容。 - **`end`** 设置匹配范围的**最大结束位置**(从 0 开始计数)。 示例:若 `end:3`,则匹配的 span 必须结束在位置 0、1 或 2。 --- ### 使用示例 假设我们索引了文档: ```json { "message": "critical error occurred during startup" } ``` 查找 "error" 出现在前 2 个位置的场景: ```json { "query": { "span_first": { "match": { "span_term": { "message": "error" } }, "end": 1 // 位置范围 [0,1](第1和第2个词) } } } ``` - **成功匹配**:若 "error" 是第 2 个词(位置 1) - **失败匹配**:若 "error" 是第 3 个词(位置 2) --- ### 注意事项 1. **位置计算** Elasticsearch 对文本进行分词后,按 token 顺序分配位置号(从 0 开始)。 2. **性能影响** 跨度查询span queries)需要计算位置信息,**不适合高频或大数据量场景**,建议谨慎使用。 3. **组合查询** 常与其他 span 查询嵌套使用,例如: ```json { "span_first": { "match": { "span_near": { // 组合邻近查询 "clauses": [ { "span_term": { "message": "error" } }, { "span_term": { "message": "critical" } } ], "slop": 2 } }, "end": 5 } } ``` --- ### 典型场景 - **日志分析**:检测错误关键词(如 "fail"、"exception")是否出现在日志开头 - **标题处理**:识别特定术语是否出现在标题前几个词中 - **短语位置限制**:结合 `span_near` 实现复杂的位置约束 如果需要更灵活的邻近匹配,可考虑 `span_near` 或 `span_within` 等查询
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