Elasticsearch学习--查询（prefix、wildcard、regexp、fuzzy）

一、前缀搜索 prefix

不计算相关度评分
性能较差
前缀搜索匹配的是分词后的词项
前缀搜索没有缓存
前缀搜索尽可能把前缀长度设置的更长

GET product/_search
{"query": {"fuzzy": {"name": {"value": "product1"}}}
}

index_prefixes为词项创建倒排索引，

比如computer这个单词，本身是一个词项，index_prefixes可以为这个单词再创建倒排索引，min_chars=2，max_chars=5的话，创建的索引：co、com、comp、compu

PUT prefixindex
{"mappings": {"properties": {"name": {"type": "text","analyzer": "ik_max_word","index_prefixes": {"min_chars": 2,"max_chars": 3}}}}
}

优缺点：

优点：加快前缀索引的搜索效率

缺点：占用内存、空间

二、通配符 wildcard

匹配的也是分词后的词项term

# 造数据
PUT testindex/_doc/1
{"name":"zhang san"
}PUT testindex/_doc/2
{"name":"zhang si"
}PUT testindex/_doc/3
{"name":"zhuang san"
}PUT testindex/_doc/4
{"name":"zhuang si"
}

# 用法
GET testindex/_search
{"query": {"wildcard": {"name": {"value": "*san"}}}
}

* 数组中的每个值都是精准值

三、正则 regexp

1. 用法

GET testindex/_search
{"query": {"regexp": {"name": ".*san"}}
}

2. flags参数含义

四、模糊查询 fuzzy

1. 情况

1）混淆字符（box->fox）

2) 缺少字符（black->lack）

3) 多出字符（sic -> sick）

4) 颠倒次序（act-> cat）

2. 用法

GET testindex/_search
{"query": {"fuzzy": {"name": "xiaolahu"}}
}

3. 参数

编辑距离：把字符改成正确的，需要挪到的次数

GET testindex/_search
{"query": {"fuzzy": {"name": {"value": "xiaoloahu","fuzziness": 1,"transpositions":false}}}
}

fuzziness, 默认是auto，根据字符串长度，从0,1,2取值

4. match查询也支持fuzziness

GET testindex/_search
{"query": {"match": {"name": {"query":"xiaoloahu","fuzziness": 1}}}
}

match是分词的，fuzzy是不分词的

fuzzy不适合数据量大时使用

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