es笔记三之term，match，match_phrase 等查询方法介绍 - 服务器托管|北京服务器租用|机房托管租用|IDC托管租用|机房机柜带宽租用-价格及费用咨询

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原文链接：es笔记三之term，match，match_phrase 等查询方法介绍

首先介绍一下在 es 里有两种存储字符串的字段类型，一个是 keyword，一个是 text。

keyword 在存储数据的时候是作为一个整体存储的，不会对其进行分词处理

text 存储数据的时候会对字符串进行分词处理，然后存储。

而对于查询方法， term 是精确查询，match 是模糊查询。

接下来我们用几个例子，来分别表达下这两种类型的字段，使用 term，match，match_phrase 等搜索的情况。

测试搜索 keyword
测试搜索 text
match 的其他用法
multi-match 搜索

首先我们创建这样一个 index 和下面几条数据：

PUT /exam

PUT /exam/_mapping
{
  "properties": {
    "address": {
      "type": "text",
      "fields": {
        "keyword": {
          "type": "keyword",
          "ignore_above": 256
        }
      }
    },
    "name": {
      "type": "keyword"
    }
  }
}

我们创建了 name 字段为 keyword，address 字段是 text，接下来我们先创建几条数据来测试 keyword 字段类型的搜索。

1、测试搜索 keyword

写入数据：

PUT /exam/_doc/1
{
    "name" : "hunter x",
    "address": "i study english"
}

PUT /exam/_doc/2
{
    "name" : "python x",
    "address": "this is  python x"
}

PUT /exam/_doc/3
{
    "name" : "hunter python",
    "address": "i live in china"
}

PUT /exam/_doc/4
{
    "name" : "hunter java",
    "address": "read a book"
}

PUT /exam/_doc/5
{
    "name" : "java golang python",
    "address": "you can get a good job"
}

PUT /exam/_doc/6
{
    "name" : "js python",
    "address": "wanna go out to play"
}

name 字段类型为 keyword，所以它存储的时候是以整体来存储的。

接下来介绍这几种查询方式查询 name 字段的操作。

term

精确查找，对于搜索的内容也是直接整体查找，也就是说搜索什么内容就查询什么内容。

比如对于我们写入的 id=2 的数据，要想查 name=’python x’ 的数据，就需要查询的字符串和结果完全匹配才可返回，比如下面的操作操作：

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "name": {
        "value": "python x"
      }
    }
  }
}

match

match 的操作是将搜索的内容进行分词后再查询，比如我们 match 的参数是 python x，那么分词后的结果是 python 和 x，但是 keyword 类型的字段数据不会分词，所以也需要能够完全匹配才能查询得到，所以这里就会去查找 name 字段里只包含了 python 和 x 的数据。

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "python x"
    }
  }
}

2、测试搜索 text

前面的 keyword 类型的字段搜索需要把握的是完全一样就行，而对于 text 字段的搜索，text 字段的内容在写入 es 时本身会被分词处理，所以搜索 text 的处理并不完全一样。

在这里，我么用的 address 字段是 text 类型，我们还是用前面的示例作为演示。

term

term 的搜索是不分词的，搜索给定字符串的全部内容，比如对于我们插入的 id=4 的那条数据，address 的内容是 read a book，它被分词为三个，read、a、book，所以我们使用 term 方法搜索下面三个都可以搜到这条数据：

GET /exam/_search
{"query": {"term": {"address": "read"}}}

GET /exam/_search
{"term": {"address": "a"}}

GET /exam/_search
{"term": {"address": "book"}}

但是，如果我们 address 后面的值如下这种就搜索不到了，因为 term 操作并不会给搜索的内容进行分词，而是作为一个整体进行搜索：

GET /exam/_search
{"query": {"term": {"address": "read a"}}}

GET /exam/_search
{"query": {"term": {"address": "a book"}}}

GET /exam/_search
{"query": {"term": {"address": "read a book"}}}

但是还有一种情况，那就是对于搜索的 text 字段后加上 .keyword 字段的操作，这个相当于将 address 不分词进行搜索，将 address 这个字段看作是一个 keyword 来操作，可以理解成是使用 term 来搜索 keyword 字段，就是上一个类型的操作。

所以下面的这个操作就是可以搜索到 address='read a book' 的数据

GET /exam/_search
{"query": {"term": {"address.keyword": "read a book"}}}

match

match，模糊匹配，在匹配前会将搜索的字符串进行分词，然后将匹配上的数据按照匹配度（在 es 里有一个 _score 字段用于表示这种匹配程度）倒序返回。

比如我们对 address 字段搜索字符串 a，会返回两条数据，id 为 4 和 5 的，因为 address 字段进行分词存储后都包含这个字符串。

GET /exam/_search
{"query": {"match": {"address": "a"}}}

或者我们搜索内容为 read a，match 搜索会先将其分词，变成 read 和 a，然后匹配分词后包含这两个字符串一个或者两个的数据，在这里也会返回两条，一条的结果是 read a book，一条是 you can get a good job，因为这两条数据都包含字符串 a，但是因为前者分别满足了两个搜索的条件，所以前者的匹配度会更高，所以作为第一条数据返回：

GET /exam/_search
{"query": {"match": {"address": "read a"}}}

match_phrase

匹配短语，使用这个方法不加其他参数的情况下，可以看作是会匹配包含这个短语、且顺序一致的数据。

比如说对于 address=”read a book” 的数据，搜索 read a，a book，read a book 都可以筛选到这条数据。

GET /exam/_search
{"query": {"match_phrase": {"address": "read a"}}}

GET /exam/_search
{"query": {"match_phrase": {"address": "a book"}}}

GET /exam/_search
{"query": {"match_phrase": {"address": "read a book"}}}

但是如果搜索 book a，因为顺序不一致，所以下面的搜索是无法搜素到该数据的：

GET /exam/_search
{"query": {"match_phrase": {"address": "book a"}}}

但是 match_phrase 有一个 slop 参数可以用于忽略这种顺序，也就是允许搜索的关键词错位的个数，比如 ‘book a’，分词后的 ‘book’ 和 ‘a’ 如果允许错位两个顺序（a 往前挪一个，book 往后挪一个，这是我理解的 slop 的操作用法），那么就可以筛选到我们这条数据，示例如下：

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "address": {
        "query": "book a",
        "slop": 2
      }
    }
  }
}

match_phrase_prefix

匹配前缀，比如对于 address 值为 ‘read a book’ 的数据，我们只知道的值是 ‘read a bo’，想要根据这个搜索词搜索完整的数据，就可以用到 match_phrase_prefix。

他的用法是这样的，先将检索词分词，然后将最后一个分词结果单独去匹配，所以这个搜索词的过程就是先根据 ‘read a’ 的分词结果搜索到一些数据，然后根据剩下的 ‘bo’ 去匹配满足这个前缀的数据：

GET /exam/_search
{"query": {"match_phrase_prefix": {"address": "read a bo"}}}

3、match 的其他用法

匹配分词后的全部结果

对于 match，前面我们介绍过会先将搜索的字符串分词，然后去筛选包含分词结果一至多个的结果。

比如前面介绍的搜索 ‘read a’，会搜索出 ‘read a book’ 以及 ‘you can get a good job’，因为他们都包含分词的结果 ‘a’，这种操作就类似于用 should 去对分词结果进行进一步的搜索操作，

但是如果我们想要更精确，搜索的内容必须包含分词的全部结果 ‘read’ 和 ‘a’，我么可以加上 operator 参数：

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "address": {
        "query": "read a",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

这样操作结果就是筛选了包含全部搜索词分词后结果的数据。

匹配的模糊处理

我们可以通过 fuzziness 字段来打开字符模糊匹配的开关，最简单的一个例子就是比如我们搜索 ‘read’，打字不小心打成了 ‘raed’，这种就可以实现他的模糊匹配：

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "address": {
        "query": "raed a",
        "operator": "and",
        "fuzziness": 1
      }
    }
  }
}

4、multi-match 搜索

前面我们的 match 参数操作的都是针对于单个字段，multi_match 则可以针对于多个字段进行 match 操作，这个需要都能匹配上搜索的关键字，使用示例如下：

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "python",
      "fields": ["name", "address"]
    }
  }
}

其中，fields 是一个数组，里面是需要搜索的字段。

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