elaticsercher6.8精确查询语法

Elasticsearch 6.8 的精确查询语法可以使用方式：

1. Term 查询：通过指定和精确的词项来进行查询。示例```
GET /index/_search
{
"": {
"term": {
"field": "value"
}
}
}

2. Terms 查询：用于匹配多个精确值的查询。示例：

GET /index/_search
{
"query": {
"terms": {
"field": ["value1", "value2"]
}
}
}

3. Match_phrase 查询：用于匹配精确短语的查询。示例：

GET /index/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"field": "exact phrase"
}
}
}

4. Match_phrase_prefix 查询：用于匹配以指定短语开头的查询。示例：

GET /index/_search
{
"query": {
"match_phrase_prefix": {
"field": "exact phrase prefix"
}
}
}

这些是 ElasticSearch 6.8 中的一些精确查询语法示例，你可以根据具体需求选择适合的查询类型。

相关问题

elasticsearch6.8 java 多字段模糊查询

Elasticsearch是一款高性能分布式搜索引擎，其支持对多个字段进行模糊查询。要进行多字段模糊查询，可以使用multi_match查询。

Multi_match查询可以在多个字段上执行查询，并将它们的结果合并为一个总结果集。例如，如果要在“title”和“content”字段上执行模糊查询，可以使用以下查询：

{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "search term",
      "fields": ["title", "content"],
      "fuzziness": "AUTO"
    }
  }
}

在上面的查询中，“fields”指定要搜索的字段，“query”是要搜索的文本，“fuzziness”设置了模糊度，使查询能够更好地匹配文本。

此外，还可以使用通配符查询来执行多字段模糊查询。通配符查询允许使用通配符（例如“*”和“?”）来匹配文本。例如，要在“title”和“content”字段上执行以“search”开头的查询，可以使用以下查询：

{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "wildcard": {
            "title": "search*"
          }
        },
        {
          "wildcard": {
            "content": "search*"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

在这个查询中，“bool”查询将“should”子句组合起来，表示只要匹配一个子句，就会将文档包含在结果集中。在“should”子句中，使用“wildcard”查询来匹配“title”和“content”字段中以“search”开头的文本。

这些是在Elasticsearch 6.8中实现多字段模糊查询的两种方法。需要根据具体场景选择最适合的查询方式。

flowable6.8

Flowable 6.8是一个开源的业务流程管理（BPM）和工作流引擎，它提供了一种可扩展的方式来设计、执行和监控业务流程和工作流。它具有以下主要特点：

1. 可视化流程设计：Flowable 6.8提供了一个可视化的流程设计器，使用户能够直观地设计和定义业务流程。

2. 强大的执行引擎：Flowable 6.8具有一个高性能的执行引擎，能够处理大规模的并发流程实例。

3. 支持多种流程模型：Flowable 6.8支持多种流程模型，包括BPMN 2.0、CMMN和DMN。这使得用户能够根据不同的需求选择适合的模型。

4. 灵活的任务分配：Flowable 6.8允许用户根据业务需求灵活地分配任务给不同的用户或角色。

5. 可扩展性和定制化：Flowable 6.8具有良好的可扩展性和定制化能力，用户可以根据自己的需求进行定制和扩展。

总之，Flowable 6.8是一个功能强大的开源BPM和工作流引擎，适用于各种业务流程管理和工作流场景。