elasticsearch中text类型的字段,无法用term查询吗

时间: 2024-03-15 21:43:00 浏览: 196

ElasticSearch查询语句

### ElasticSearch 查询语句详解 #### 一、概述 ElasticSearch 是一款基于 Lucene 的分布式搜索和分析引擎，适用于全文检索、结构化检索及分析等场景。它提供了丰富的 API 接口，允许用户通过简单的 RESTful 方式来管理数据，并进行复杂的查询操作。在 ElasticSearch 中，查询是其最核心的功能之一。查询可以分为两大类：**匹配查询**（如 match、match_phrase）和**过滤查询**（如 term、terms）。本文将详细介绍几种常见的查询方式及其应用场景。 #### 二、Match 查询 **Match 查询**是 ElasticSearch 中最基本的全文检索方式，它能够根据指定字段中的文本内容进行模糊匹配。例如： ```json GET /blog/blog/_search { "query": { "match": { "summary": "title1" } }, "sort": [ {"id": "asc"} ], "_source": ["summary", "content"] } ``` 在这个例子中，我们使用了 `match` 查询来查找 `summary` 字段包含 `"title1"` 的文档，并按照 `id` 进行升序排序。同时，只返回 `summary` 和 `content` 字段的内容。 #### 三、Match Phrase 查询 **Match Phrase 查询**与 Match 查询类似，但区别在于它要求查询词必须作为一个完整的短语出现在文档中，即查询词的位置顺序不能改变，也不能插入其他词。 ```json GET /blog/blog/_search { "query": { "match_phrase": { "content": "summary4term" } } } ``` 上述示例中，如果 `content` 字段中的文本不是完全包含 `"summary4term"` 而是如 `"summary4 term"` 或 `"summary term4"`，则不会被匹配到。 #### 四、Term 查询 **Term 查询**是一种精确匹配查询，它会查找字段值与查询值完全相同的文档。Term 查询不支持模糊匹配，因此执行效率较高。 ```json GET /blog/blog/_search { "query": { "term": { "content": "term" } } } ``` 此示例中，只有当 `content` 字段的值完全为 `"term"` 时，才会被匹配到。 #### 五、Terms 查询 **Terms 查询**允许一次指定多个值，只要文档中的字段值与其中一个匹配即可。 ```json GET /blog/blog/_search { "query": { "terms": { "content": ["summary4", "term"] } } } ``` 上述示例表示只要 `content` 字段的值为 `"summary4"` 或 `"term"` 的文档都会被匹配到。 #### 六、Bool 查询 **Bool 查询**允许构建更复杂的查询逻辑，通过 `must`、`must_not` 和 `should` 子句组合多个条件，同时还可以使用 `filter` 来过滤结果。 ```json GET /blog/blog/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "term": { "content": "summary4" } }, { "term": { "content": "term" } } ], "filter": { "range": { "id": { "gt": 3 } } } } } } ``` 该示例表示查询结果必须同时满足以下条件：`content` 字段包含 `"summary4"` 和 `"term"`，并且 `id` 大于 3。 #### 七、Highlighting 高亮显示 **Highlighting** 功能可以在搜索结果中高亮显示与查询相关的文本片段，有助于用户快速定位关键信息。 ```json GET /blog/blog/_search { "query": { "match": { "content": "summary4" } }, "highlight": { "pre_tags": [ "<em class=\"c_color\">" ], "post_tags": [ "</em>" ], "fields": { "content": {} } } } ``` 上述示例中，所有匹配到的 `"summary4"` 字符串将在返回的结果中用 `<em class="c_color">...</em>` 进行高亮标记。 #### 八、通配符查询 **通配符查询**允许使用通配符进行模糊匹配，例如： ```json GET /blog/blog/_search { "query": { "wildcard": { "content": { "value": "*term*" } } }, "sort": [ {"id": "asc"} ], "_source": ["summary", "content"] } ``` 该示例中，`content` 字段中只要包含 `"term"` 的任何字符串都会被匹配到。 #### 九、小结通过上述示例可以看出，ElasticSearch 提供了多种强大的查询方式来满足不同的需求。开发人员可以根据实际业务场景选择合适的查询类型，实现高效的数据检索。同时，合理利用各种查询组合（如 Bool 查询），可以进一步提高查询的灵活性和准确性。

对于 Elasticsearch 中的 "text" 类型字段来说，不能使用 "term" 查询，只能使用 "match" 查询。这是因为 "text" 类型的字段被分析器（analyzer）处理过，将其分成了多个词汇单元，存储在倒排索引中，而 "term" 查询是精确匹配某个词汇单元，无法匹配多个词汇单元。因此，如果您需要查询 "text" 类型的字段，应该使用 "match" 查询。例如，您可以使用 "match_phrase" 查询来匹配短语，或者使用 "match" 查询来匹配单个词汇。另外，您也可以使用 "multi_match" 查询来匹配多个字段的内容。需要注意的是，使用 "match" 查询时，Elasticsearch 会对查询字符串进行相应的分析处理，这可能会导致一些意外的匹配结果。因此，在使用 "match" 查询时，需要仔细考虑分析器的设置，以及查询字符串的内容。

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