需要了解elasticSearch基础入门可以查看https://blog.csdn.net/u014232211/article/details/120026239
下面的例子基于这份数据来查询
高级查询
- Query Contexy:
- 概念: 在查询过程中,除了判断文档是否满足查询条件外,ES还会计算一个_score来表示匹配程度,旨在判断目标文档和查询条件匹配的有多好/多么吻合。
- 全文本查询: 针对文本类型数据
- 模糊匹配(查询author的数据是problem1的蔬果)
{ "query":{ "match":{ "author": "problem1" } } }
- 其余匹配(整个字段匹配,不拆分单词去匹配)
{ "query":{ "match_phrase":{ "title": "NBA333" } } }
- 多个字段匹配 (author和titile中包含NBA333的字段)
{ "query":{ "multi_match":{ "query": "NBA333", "fields": ["author","title"] } } }
- 字符串查询
{ "query":{ "query_string":{ "query": "problem1 AND problem2", "fields": ["author"] } } }
- 模糊匹配(查询author的数据是problem1的蔬果)
- Filter Context
- 固定分数查询:
{ "query":{ "constant_score":{ "filter":{ "match":{ "author":"problem1" } }, "boost":10 } } }
- 布尔查询:
{ "query":{ "bool":{ "should":[ { "match":{ "author": "problem1" } }, { "match":{ "title": "男孩" } } ] } } }
{ "query":{ "bool":{ "must_not":[ { "match":{ "author": "problem1" } }, { "match":{ "title": "男孩" } } ], "filter":{ "term":{ "word_count": 5000 } } } } }
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