目录

1 QueryBuilders.matchQuery(“supplierName”,param)

2 QueryBuilders.matchPhraseQuery(“supplierName”,param)

3 QueryBuilders.matchPhrasePrefixQuery(“supplierName”,param)

4 QueryBuilders.termQuery(“supplierName”,param)

5 QueryBuilders.wildcardQuery(“supplierName”,"*"+param+"*")

总结

首先存入一条数据 i like eating and kuing 默认分词器应该将内容分为 “i” “like” “eating” “and” “kuing”
注意如果使用supplierName.keyword做查询(数据源采用es库中不分词数据)见https://blog.csdn.net/tyw15/article/details/111935033

1 QueryBuilders.matchQuery(“supplierName”,param)

match查询,会将搜索词分词,再与目标查询字段进行匹配,若分词中的任意一个词与目标字段匹配上,则可查询到。

param = “i” 可查出i
param = “i li” 可查出
param = “i like” 可查出
param = “i like eat” 可查出
param = “and” 可查出
param = “kuing” 可查出

param = "ku"  查不出
param = "li"  查不出
param = "eat"  查不出

param = “i like eating and kuing” 查出

分词后精确查询,分词之间or关系,有一个分词匹配即匹配

如果使用  "match": {"message.keyword": "xxx"},即不分词只有 i like eating and kuing可以查出

2 QueryBuilders.matchPhraseQuery(“supplierName”,param)

默认使用 match_phrase 时会精确匹配查询的短语,需要全部单词和顺序要完全一样,标点符号除外。

param = “i” 可查出i
param = “i li” 查不出
param = “i like” 可查出
param = “i like eat” 查不出
param = “and” 可查出
param = “kuing” 可查出

param = "ku"  查不出
param = "li"  查不出
param = "eat"  查不出

param = “i like eating and kuing” 查出

有序连贯分词模糊查询(任意分词任意数量按照原有顺序连续排列组合可以查出,其他不可查出)

如果使用  "match_phrase": {"message.keyword": "xxx"},即不分词只有 i like eating and kuing可以查出

3 QueryBuilders.matchPhrasePrefixQuery(“supplierName”,param)

match_phrase_prefix 和 match_phrase 用法是一样的,区别就在于它允许对最后一个词条前缀匹配。

与match_phrase唯一区别  param = “i like eating and kui” 查出

最后一个词条之前的词匹配规则与match_phrase相同++最后一个此条为前缀进行模糊匹配

match_phrase_prefix不能使用supplierName.keyword模式

4 QueryBuilders.termQuery(“supplierName”,param)

而term query,输入的查询内容是什么,就会按照什么去查询,并不会解析查询内容,对它分词。

param = “i” 可查出i
param = “i li” 查不出
param = “i like” 查不出
param = “i like eat” 查不出
param = “and” 可查出
param = “kuing” 可查出

param = "ku"  查不出
param = "li"  查不出
param = "eat"  查不出
查询条件不分词精确匹配分词数据,命中一个分词即匹配

param = “i like eating and kuing” 查不出

【这一点很奇怪】

原因:首先存到es的数据是已经分词后的数据, i like eating and kuing,已经分成了5个单词存储,所以 param = “i like eating and kuing” 查询时,又是term query 精确匹配,就无法查到到分词后的数据。类比推理中文搜索,姓名:科比-布莱恩特,之所以被查询到因为:使用了下面方式

term:name.keyword。

什么场景需要这一种查询,第一种match query,把查询条件进行了分词,同样可以实现这种效果,为什么还需要.keyword,这种查询。

如果使用  "term": {"message.keyword": "xxx"},即不分词只有 i like eating and kuing可以查出

5 QueryBuilders.wildcardQuery(“supplierName”,"*"+param+"*")

条件wildcard不分词查询,加*(相当于sql中的%)表示模糊查询,加keyword表示查不分词数据

{"wildcard":{"message.keyword":"*atin*"} 等同sql于like查询

不能使用supplierName.keyword模式

总结

fieldName.keyword决定是否采用es分词数据源,不带keyword即查询text格式数据(分词),带即查询keyword格式数据(不分词)

见https://blog.csdn.net/tyw15/article/details/111935033

match,match_phrase,match_phrase_prefix,term,wildcard决定查询条件分词形式以及分词后的查询条件关联关系

1、2、4使用.keyword查询相当于不分词精确匹配,5是模糊查询,其他都是变种分词组合模糊查询
————————————————
版权声明:本文为CSDN博主「tyw15」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/tyw15/article/details/111930660

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