Elasticsearch 全字段搜索_all，query_string查询，不进行分词

如果你想使用 Elasticsearch 进行全字段搜索（即搜索整个文本而不是单独的字段），可以使用 `_all` 字段。默认情况下， `_all` 字段包含了所有非分析字段的内容。您可以使用 `query_string` 查询，其允许在指定字段上执行全文本搜索。

以下是一个示例查询：

{
    "query": {
        "query_string": {
            "query": "your search query",
            "fields": ["_all"],
            "analyze_wildcard": true
        }
    }
}

在上面的示例中，`fields` 参数设置为 `_all`，以便在整个文本中执行搜索。`analyze_wildcard` 参数允许使用通配符来匹配查询字符串。请注意，这会将查询字符串视为一个整体，而不会对其进行分词。

相关问题

Elasticsearch query_string语法

Elasticsearch Query String (QS) 是一种灵活的查询语法，它允许用户使用自然语言的查询方式来检索文档。这个语法在没有预先定义的映射或复杂的查询结构时非常有用，支持各种文本查询操作，如关键词匹配、布尔逻辑、通配符、字段范围和更多。

以下是Query String的一些主要特点和基本语法：

1. **关键词搜索**：使用双引号包围的短语将被视为一个整体关键词，例如：`"term1 term2"`。

2. **匹配所有字段**：`*` 通配符用于匹配所有字段，如：`my_field:my_value*`。

3. **布尔逻辑**：使用 `AND`, `OR`, `NOT` 运算符连接关键词，如：`(field1:value1 OR field2:value2)`。

4. **通配符**：`?` 表示一个单个字符，`*` 表示零个或多个字符，例如：`my_field:val*` 匹配包含 "val" 的任何值。

5. **字段范围查询**：`range` 查询，如 `my_field:[from TO to]`，可以指定数值范围。

6. ** boosting**：通过 `^` 和 `_boost` 来调整某些关键词的重要性。

7. **分词和分析**：默认情况下，Elasticsearch会根据索引的分析器对文本进行分词，但也可以通过 `analyze` 参数控制。

如何在elasticsearch中用ik分词查询出数据

在Elasticsearch中，使用IK分词插件（如 ik-analyzer 或 ik分词器）对中文文本进行搜索时，你需要按照以下几个步骤操作：

1. **安装IK分词插件**：
如果你的Elasticsearch版本还没有内置支持IK分析，需要先安装IK插件。在Elasticsearch官网下载对应版本的IK插件并添加到elasticsearch.yml配置文件中。

2. **创建索引**：
创建一个新的索引时，在`settings`部分指定`analysis`设置，包括`analyzer`和`tokenizer`。例如：

   PUT /my_index
   {
     "settings": {
       "analysis": {
         "filter": {
           "ik_filter": { ... } (IK过滤器配置)
         },
         "analyzer": {
           "ik_analyzer": {
             "type": "custom",
             "tokenizer": "standard", // 标准Tokenizer
             "filter": ["lowercase", "ik_filter"] // 使用IK过滤器
           }
         }
       }
     }
   }

3. **字段映射**：
对于包含中文内容的字段，使用`ik_analyzer`作为默认分析器：

   PUT /my_index/_mapping
   {
     "mappings": {
       "properties": {
         "content": {
           "type": "text",
           "analyzer": "ik_analyzer"
         }
       }
     }
   }

4. **插入数据**：
插入文档时，确保中文字段的值经过IK分析器处理：

   POST /my_index/_doc
   {
     "content": "这是一个测试的示例"
   }

5. **查询**：
使用`term`、`match`或`query_string`等查询方法，其中关键字会被IK分词器分解成多个词来进行匹配：

   GET /my_index/_search
   {
     "query": {
       "match": {
         "content": "测试"
       }
     }
   }