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因收到Google相关通知，网站将会择期关闭。相关通知内容
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09 查询：DSL查询之Term详解
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Term查询引入
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如前文所述，查询分基于文本查询和基于词项的查询:
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本文主要讲基于词项的查询。
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Term查询
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很多比较常用，也不难，就是需要结合实例理解。这里综合官方文档的内容，我设计一个测试场景的数据，以覆盖所有例子。@pdai
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准备数据
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PUT /test-dsl-term-level
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{
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"mappings": {
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"properties": {
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"name": {
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"type": "keyword"
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},
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"programming_languages": {
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"type": "keyword"
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},
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"required_matches": {
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"type": "long"
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}
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}
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}
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}
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POST /test-dsl-term-level/_bulk
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{ "index": { "_id": 1 }}
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{"name": "Jane Smith", "programming_languages": [ "c++", "java" ], "required_matches": 2}
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{ "index": { "_id": 2 }}
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{"name": "Jason Response", "programming_languages": [ "java", "php" ], "required_matches": 2}
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{ "index": { "_id": 3 }}
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{"name": "Dave Pdai", "programming_languages": [ "java", "c++", "php" ], "required_matches": 3, "remarks": "hello world"}
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字段是否存在:exist
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由于多种原因，文档字段的索引值可能不存在：
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源JSON中的字段是null或[]
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该字段已”index” : false在映射中设置
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字段值的长度超出ignore_above了映射中的设置
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字段值格式错误，并且ignore_malformed已在映射中定义
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所以exist表示查找是否存在字段。
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id查询:ids
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ids 即对id查找
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GET /test-dsl-term-level/_search
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{
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"query": {
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"ids": {
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"values": [3, 1]
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}
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}
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}
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前缀:prefix
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通过前缀查找某个字段
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GET /test-dsl-term-level/_search
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{
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"query": {
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"prefix": {
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"name": {
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"value": "Jan"
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}
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}
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}
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}
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分词匹配:term
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前文最常见的根据分词查询
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GET /test-dsl-term-level/_search
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{
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"query": {
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"term": {
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"programming_languages": "php"
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}
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}
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}
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多个分词匹配:terms
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按照读个分词term匹配，它们是or的关系
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GET /test-dsl-term-level/_search
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{
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"query": {
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"terms": {
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"programming_languages": ["php","c++"]
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}
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}
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}
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按某个数字字段分词匹配:term set
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设计这种方式查询的初衷是用文档中的数字字段动态匹配查询满足term的个数
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GET /test-dsl-term-level/_search
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{
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"query": {
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||
"terms_set": {
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"programming_languages": {
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||
"terms": [ "java", "php" ],
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||
"minimum_should_match_field": "required_matches"
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}
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}
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}
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}
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通配符:wildcard
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通配符匹配，比如*
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GET /test-dsl-term-level/_search
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||
{
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"query": {
|
||
"wildcard": {
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||
"name": {
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"value": "D*ai",
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"boost": 1.0,
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"rewrite": "constant_score"
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}
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}
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}
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}
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范围:range
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常常被用在数字或者日期范围的查询
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GET /test-dsl-term-level/_search
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{
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"query": {
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"range": {
|
||
"required_matches": {
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"gte": 3,
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"lte": 4
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}
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}
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}
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}
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正则:regexp
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通过[正则表达式]查询
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以”Jan”开头的name字段
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GET /test-dsl-term-level/_search
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{
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"query": {
|
||
"regexp": {
|
||
"name": {
|
||
"value": "Ja.*",
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"case_insensitive": true
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}
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}
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}
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}
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模糊匹配:fuzzy
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官方文档对模糊匹配：编辑距离是将一个术语转换为另一个术语所需的一个字符更改的次数。这些更改可以包括：
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更改字符（box→ fox）
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删除字符（black→ lack）
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插入字符（sic→ sick）
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转置两个相邻字符（act→ cat）
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GET /test-dsl-term-level/_search
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||
{
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"query": {
|
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"fuzzy": {
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"remarks": {
|
||
"value": "hell"
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}
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}
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}
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}
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参考文章
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https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/term-level-queries.html
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