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elasticsearch-查詢基礎(chǔ)篇 博客分類： 搜索引擎，爬蟲

lasticsearch的查詢有兩部分組成：query and filter。

兩者的主要區(qū)別在于：filter是不計算相關(guān)性的，同時可以cache。因此，filter速度要快于query。

先記錄一下es提供的各種query。

以下內(nèi)容只為當做讀書筆記，更多詳細細節(jié)請參見http://www.elasticsearch.org/guide/

第一部分：query

在需要full-text-search和需要計算相關(guān)性的情況下，用query。而filter滿足不了需求。

（1）match query and multi-match query //and match-all query and minimum should match query

match queries沒有“query parsing”的過程，field不支持通配符，前綴等高級特性，只是參照指定的文本進行analysis，執(zhí)行query，因此失敗幾率極小，適合search-box。

analyzed類型的query，故可指定analyzer

operator可指定or/and

zero-terms-query可指定none/all

cutoff-frequency可指定absolute值或者relative值

match-phase query可指定slot值，參見后續(xù)的search-in-depth

match-phase-prefix query可指定max_expansion

（2）multi-match query

分別執(zhí)行為單個field的match的查詢。因此最終_score值的計算規(guī)則各異。

fields可指定執(zhí)行需要查詢的字段，field可以支持通配符等高級特性（match query是不支持的），field可支持（^）指定各個field的boost權(quán)重

types可指定以下值，區(qū)分不同的查詢行為：

best _fields：_score決定于得分最高的match-clause。field-centric

most_fields：所有match-clause都會考慮在內(nèi)。field-centric

cross-fields：把fileds當做一個big-fields。term-centric

phase and phase-prefix：每個field執(zhí)行相應(yīng)的query，combine the score

以上都有具體的應(yīng)用場景和詳細的計算規(guī)則，具體請參見后續(xù)的search-in-depth。

（3）bool query

一種復(fù)合查詢，把其余類型的查詢包裹進來。支持以下三種邏輯關(guān)系。

must： AND ??

must_not：NOT

should：OR

（4）boosting query

一種復(fù)合查詢，分為positive子查詢和negitive子查詢，兩者的查詢結(jié)構(gòu)都會返回。

positive子查詢的score保持不變，negetive子查詢的值將會根據(jù)negative_boost的值做相應(yīng)程度的降低。

（5）common term query

一種略高級的查詢，充分考慮了stop-word的低優(yōu)先級，提高了查詢精確性。

將terms分為了兩種：more-importent（low-frequency） and less important（high-frequency）。less-important比如stop-words，eg：the and。

分組標準由cutoff_frequence決定。兩組query構(gòu)成bool query。must應(yīng)用于low_frequence，should應(yīng)用high_frequence。

每一組內(nèi)部都可以指定operator和mini_should_match。

如果group后只有一組，則默認退化為單組的子查詢。

query執(zhí)行中首先match到more-import這一組的doc，然后在這個基礎(chǔ)上去match less-import，并且計算只計算match到的score。保證了效率，也充分考慮了relevance。

（6）constant score query

不計算相關(guān)性的query。沿用index過程中指定的score,。

（7）dismax query

對子查詢的結(jié)果做union，score沿用子查詢score的最大值。這種查詢廣泛應(yīng)用于muti-field的查詢。具體可以參見后續(xù)更新search-in-depth

（8）filtered query

combine another query with any fillter。

如果不指定query，默認為match_all。當應(yīng)用多個fitler的時候，可以指定strategy屬性，expert-level。

（9）fuzzy query and fuzzy like this query and fuzzy like this field query

fuzzy query ：主要根據(jù)fuzziniess和prefix_length進行匹配distance查詢。根據(jù)type不同distance計算不一樣。

numeric類型的distance類似于區(qū)間，string類型則依據(jù)Levenshtein distance，即從一個stringA變換到另一個stringB，需要變換的最小字母數(shù)。

如果指定為AUTO，則根據(jù)term的length有以下規(guī)則：

0-1：完全一致

1-4：1

>4：2

推薦指定prefix_length，表明這個范圍的字符需要精準匹配，如果不指定prefix_lengh和fuzziniess參數(shù)，該查詢負擔較重。

（10）function score query

定義function去改變doc的score

（11）geoshape query

基于地理位置的查詢

（12）has child query and has parent query and top children query

默認跟filter一樣，query是包裹了一個constant_score的filter。也有相關(guān)score的支持。

has_child：匹配child字段，返回匹配到的對應(yīng)的parent的結(jié)果。

has_parent：匹配parent字段，返回匹配到對應(yīng)child的結(jié)果。

top_children query：has_child query的一種，也是查詢child字段，不過增加可控制參數(shù)，通過factor，incremental_factor以及query的size來確定子查詢的次數(shù)，直到滿足

size為止，因此，可能需要多輪迭代子查詢，所以total_hits有可能是不準確的。

（13）ids query

查詢指定id。

（14）indices query

在多個索引之中查詢，允許提供一個indics參數(shù)指定將要查詢的索引及相關(guān)的查詢，同時指定no_match_query在indecs之外的索引中查詢，返回結(jié)果。

（15）more like this and more like this field query

根據(jù)指定的like_text，經(jīng)過analysis生成若干個基于term的should查詢合并成一個bool查詢。

min_term_freq/max_term_freq/max_term_num：限制interesting term。

percentage_terms_to_match：限制should查詢應(yīng)該滿足的term比例。

more like this query 可指定多個field字段，more like this field query 則在一個field上查詢。

（16）nested query

內(nèi)嵌類型的查詢，指定完整的path。

（17）prefix query

前綴查詢。

（18）query string query and simple query string query

基于lucence查詢語法的查詢，指定字段/term/boost等。

simple query string query 跟 query string類似，這是會自動放棄invalid的部分，不會拋出異常。

默認的field是_all。

（19）range query and regrex query and wildcard query

range query：區(qū)間查詢，日期/string/num。

regrex query：正則查詢。

wildcard query：通配符查詢。

（20）span-*query

（21）term query and terms query

基于term的查詢。

（22）template query

注冊一個查詢模板，指定模板查詢。

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后續(xù)計劃更新：

（1）一些特殊查詢的比較。比如fuzzy 跟 more_like等。

（2）search-in-depth

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http://www.cnblogs.com/zhangchenliang/p/4195406.html

http://blog.csdn.net/dm_vincent/article/details/41720193

http://blog.csdn.net/dm_vincent/article/details/42757519

轉(zhuǎn)載于:https://my.oschina.net/xiaominmin/blog/1597174

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的elasticsearch-查询基础篇的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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