"must" vs "must_not" vs "should"
- must:必须达到must所列举的所有条件 -- 如果到达会增加相关文档的评分.
- must_not:必须不是指定的情况 -- 被视为“过滤器”。它影响文档是否包含在结果中, 但不影响文档的评分方式.
- should:应该达到should列举的条件,如果到达会增加相关文档的评分,并不会改变查询的结果。如果query中只有should且只有一种匹配规则,那么should的条件就会被作为默认匹配条件二区改变查询结果。
得分越高,文档越符合您的搜索条件。 默认情况下,Elasticsearch返回根据这些相关性得分排序的文档。
补充:Filter【结果过滤】并不是所有的查询都需要产生分数,特别是哪些仅用于filtering过滤的文档。为了不计算分数,elasticsearch会自动检查场景并且优化查询的执行.
GET bank/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "gender": "M" } }, { "match": { "address": "mill" } } ], "must_not": [ { "match": { "age": "18" } } ], "should": [ { "match": { "lastname": "Wallace" } } ] } } }
"match" vs "term"
全文检索字段用match;其他非text字段匹配用term(精确匹配)
注意:避免对文本字段使用“term”查询
"match" vs "match_phrase" vs ".keyword"
"match" 分词匹配
对于基本类型(非字符串),是精确控制
对于字符串,是全文检索--会进行分词匹配, 只要某一个分词能匹配到,就会返回
“match_phrase” 短句匹配
将需要匹配的值当成一整个单词(不分词)进行检索。但只要文本中包含匹配条件,就能匹配到。
".keyword" 严格匹配
文本字段的匹配,使用keyword,匹配的条件就是要显示字段的全部值,要进行精确匹配的
示例,ES 包含了下面几条数据:
数据1:"address":"hello world"
数据2:"address":"hi hello"
数据3:"address":"hello world OK"
数据4:"address":"hello world"
数据5:"address":"world peace"
//因为match会分词,因此任何包含了“hello”或者“world”的都会返回 //会返回:1,2,3,4,5 GET bank/_search { "query": { "match": { "address": "hello world" } } } //match_phrase会将“hello world”视为整体,包含该整体,就会返回 //会返回:3,4 GET bank/_search { "query": { "match_phrase": { "address": "hello world" } } } //".keyword"要求严格匹配,字段必须完全是“hello world”才会返回 //会返回:4 GET bank/_search { "query": { "match_phrase": { "address.keyword": "hello world" } } }