本文首發于公眾號：Hunter后端
原文鏈接：es筆記五之term-level的查詢操作

官方文檔上寫的是 term-level queries，表義為基于準確值的對文檔的查詢，可以理解為對 keyword 類型或者 text 類型分詞為 keyword 的字段進行 term 形式的精確查找。

以下是本篇筆記目錄：

1. 是否存在值
2. 前綴搜索
3. 大小于操作
4. term 查詢
5. terms 查詢
6. wildcard 查詢

1、是否存在值

exists 查詢某個字段是否存在值。

還是使用上篇筆記講的 exam 這個 index，我們創建一條數據，只給定 name 的值，那么 address 的值就 null，或者說查詢返回的數據就沒有這個字段了。

PUT /exam/_doc/12
{
    "name" : "test"
}

然后我們查詢 address 字段有值的數據：

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "exists": {
      "field": "address"
    }
  }
}

就可以發現返回的數據中沒有我們創建的這條數據，或者我們取反操作，查詢 address 字段沒有值的數據：

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": [
        {"exists": {"field": "address"}}
      ]
    }
  }
}

2、前綴搜索

對于我們在前面創建的這條數據：

PUT /exam/_doc/16
{
    "name" : "張三豐",
    "address": "一個蘋果"
}

如果是 name 字段，因為它是一個 keyword 類型，所以它是一個整體不會被分詞處理，我們可以搜索 name 的值為 '張', '張三' 和 '張三豐' 都可以搜索到。

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "prefix": {
      "name": {
        "value": "張"
      }
    }
  }
}

但是對于 address 字段，發現是可以搜索到 '一'，'一個' 和 '蘋果'，但是搜索 '一個蘋'，或者 '一個蘋果' 是搜不到結果的。

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "prefix": {
      "address": {
        "value": "一個蘋"
      }
    }
  }
}

我們可以看一下 '一個蘋果' 的分詞結果：

GET /exam/_doc/16/_termvectors?fields=address

可以發現可以搜索到的詞都在以分詞結果的開頭或者全部，但是 '一個蘋' 是沒有分詞結果以此為開頭的。

所以這里我們的搜索操作是基于 address 字段的分詞結果列表來查詢的。

如果想要搜索到從 '一' 開始到結尾之間任意地點截斷的數據，我們就需要將 address 字段作為一個整體來搜索，那就是加上 .keyword 來操作。

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "prefix": {
      "address.keyword": {
        "value": "一個蘋"
      }
    }
  }
}

3、大小于操作

前面介紹了 gt, gte, lt, lte 的操作是在 bool 下的 filter 里操作，這里我們可以直接放到 query 下：

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": 10,
        "lte": 20
      }
    }
  }
}

4、term 查詢

前面介紹過 term 查詢是一種精確查詢，但是官方文檔提醒我們應該盡量避免對 text 字段使用 term 查詢，因為 text 類型的數據在寫入的時候會被分詞，通過 term 查詢我們可能搜索不到想要的查詢的數據。同時建議我們查詢 text 字段應當使用 match 操作。

我們使用官方文檔提供的一個示例來說明為什么應該盡量避免使用 term 查詢來查詢 text 字段，其實前面我們介紹過相關的示例，這里單獨拿出來做一下說明。

還是使用我們前面用過的索引 exam，我們來寫入一條數據：

PUT /exam/_doc/18
{
  "address": "quick brown foxes"
}

然后我們想要搜索 'quick brown foxes' 這個字符串，使用下面的操作：

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "address": {
        "value": "quick brown foxes"
      }
    }
  }
}

這個肯定是搜索不到的，因為這個字符串在寫入的時候已經被分詞處理了，而 term 是一個精確查找，相當于搜索一整個字符串，這就肯定搜索不到了。

但是我們可以使用 match，match 操作會在搜索前先對搜索的字符串進行分詞處理，然后進行匹配操作，所以使用下面的操作是可以搜索到數據的：

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "address": "quick brown foxes"
    }
  }
}

前面還介紹過，如果想要搜索一整個 address 的值為我們搜索的字符串內容，可以使用 address.keyword：

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "address.keyword": "quick brown foxes"
    }
  }
}

5、terms 查詢

如果想要同時搜索多個精確字段值，比如搜索 "quick" 和 "蘋果"，就可以使用 terms：

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "address": ["quick", "蘋果"]
    }
  }
}

6、wildcard 查詢

wildcard 是通配符的意思，這里的用法有點類似于前綴的操作，都是通過符號來實現更為隨意的匹配。

這里有兩個通配符，一個是 *，一個是 ?

* 的作用是 0 到 n 個字符長度

比如我搜索 qui* 就可以查到 quick 的數據：

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "address": {
        "value": "qui*"
      }
    }
  }
}

? 的作用是匹配任意單個字符，比如我們搜索 qui?k，也可以查詢到這條數據：

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "address": {
        "value": "qui?k"
      }
    }
  }
}

如果想獲取更多后端相關文章，可掃碼關注閱讀：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的es笔记五之term-level的查询操作的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。