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本文首发于公众号：Hunter后端
原文链接：es笔记五之term-level的查询操作

官方文档上写的是 term-level queries，表义为基于准确值的对文档的查询，可以理解为对 keyword 类型或者 text 类型分词为 keyword 的字段进行 term 形式的精确查找。

以下是本篇笔记目录：

exists 查询某个字段是否存在值。

还是使用上篇笔记讲的 exam 这个 index，我们创建一条数据，只给定 name 的值，那么 address 的值就 null，或者说查询返回的数据就没有这个字段了。

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

然后我们查询 address 字段有值的数据：

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

就可以发现返回的数据中没有我们创建的这条数据，或者我们取反操作，查询 address 字段没有值的数据：

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

对于我们在前面创建的这条数据：

PUT /exam/_doc/16
{
    "name" : "张三丰",
    "address": "一个苹果"
}

如果是 name 字段，因为它是一个 keyword 类型，所以它是一个整体不会被分词处理，我们可以搜索 name 的值为 ‘张’, ‘张三’ 和 ‘张三丰’ 都可以搜索到。

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

但是对于 address 字段，发现是可以搜索到 ‘一’，’一个’ 和 ‘苹果’，但是搜索 ‘一个苹’，或者 ‘一个苹果’ 是搜不到结果的。

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "prefix": {
      "address": {
        "value": "一个苹"
      }
    }
  }
}

我们可以看一下 ‘一个苹果’ 的分词结果：

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

可以发现可以搜索到的词都在以分词结果的开头或者全部，但是 ‘一个苹’ 是没有分词结果以此为开头的。

所以这里我们的搜索操作是基于 address 字段的分词结果列表来查询的。

如果想要搜索到从 ‘一’ 开始到结尾之间任意地点截断的数据，我们就需要将 address 字段作为一个整体来搜索，那就是加上 .keyword 来操作。

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "prefix": {
      "address.keyword": {
        "value": "一个苹"
      }
    }
  }
}

前面介绍了 gt, gte, lt, lte 的操作是在 bool 下的 filter 里操作，这里我们可以直接放到 query 下：

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

前面介绍过 term 查询是一种精确查询，但是官方文档提醒我们应该尽量避免对 text 字段使用 term 查询，因为 text 类型的数据在写入的时候会被分词，通过 term 查询我们可能搜索不到想要的查询的数据。同时建议我们查询 text 字段应当使用 match 操作。

我们使用官方文档提供的一个示例来说明为什么应该尽量避免使用 term 查询来查询 text 字段，其实前面我们介绍过相关的示例，这里单独拿出来做一下说明。

还是使用我们前面用过的索引 exam，我们来写入一条数据：

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

然后我们想要搜索 ‘quick brown foxes’ 这个字符串，使用下面的操作：

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

这个肯定是搜索不到的，因为这个字符串在写入的时候已经被分词处理了，而 term 是一个精确查找，相当于搜索一整个字符串，这就肯定搜索不到了。

但是我们可以使用 match，match 操作会在搜索前先对搜索的字符串进行分词处理，然后进行匹配操作，所以使用下面的操作是可以搜索到数据的：

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

前面还介绍过，如果想要搜索一整个 address 的值为我们搜索的字符串内容，可以使用 address.keyword：

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

如果想要同时搜索多个精确字段值，比如搜索 “quick” 和 “苹果”，就可以使用 terms：

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

wildcard 是通配符的意思，这里的用法有点类似于前缀的操作，都是通过符号来实现更为随意的匹配。

这里有两个通配符，一个是 *，一个是 ?

* 的作用是 0 到 n 个字符长度

比如我搜索 qui* 就可以查到 quick 的数据：

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

? 的作用是匹配任意单个字符，比如我们搜索 qui?k，也可以查询到这条数据：

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

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