Elasticsearch 不同的搜索类型之间的区别

1、match   轻量级搜索

GET /wymlib/_search

{
  "query": {
    "match": {
       "title": "王阳明"
    }
  }
}

上面的查询匹配就会进行分词，比如"王阳明"会被ik分词器分为"王阳明" ,"阳明", "王","阳","明" 那么所有包含这些词中的一个或多个的文档就会被搜索出来。并且根据lucene的评分机制(TF/IDF)来进行评分。

2、match_phrase   短语搜索

GET   /wymlib/_search

{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "title": "王阳明"
    }
  }
}

match_phrase要求只匹配上"王阳明"这个短语，完全匹配可能比较严，我们会希望有个可调节因子，少匹配一个也满足，那就需要使用到slop

{
  "query": {
    "match_phrase": {
        "title" : {
            "query" : "王阳明",
            "slop" : 1
        }
    }
  }
}

3、multi_match   多字段匹配

如果我们希望两个或两个以上的字段进行匹配，其中一个字段能匹配上就满足的话，使用multi_match

{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "王阳明第三卷",
      "fields": [
        "title",
        "keywords",
        "author"
      ]
    }
  }
}

multi_match中有三种类型即： best_fields 、 most_fields 和 cross_fields （最佳字段、多数字段、跨字段）

1) 我们希望完全匹配的文档占的评分比较高，则需要使用best_fields，multi_match默认是best_fields

{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "王阳明",
      "fields": [
        "title",
        "yearAlias"
      ],
      "minimum_should_match": "70%"
    }
  }
}

2) 我们希望越多字段匹配的文档评分越高，就要使用most_fields

{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "王阳明",
      "type": "most_fields",
      "fields": [
        "title",
        "keywords"
      ]
    }
  }
}

3) 我们会希望这个词条的分词词汇是分配到不同字段中的，那么就使用cross_fields

{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "王阳明",
      "fields": [
        "title",
        "keywords"
      ],
      "type": "cross_fields"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "title": {
        "pre_tags": ["<a>" ],
        "post_tags": [ "</a>"]
      },
      "keywords": {
        "pre_tags": ["<b>" ],
        "post_tags": ["</b>" ]
      }
    }
  }
}

上面查询语句中，包含了高亮显示结果属性：highligt

4、term 精确值查找

{
  "query": {
    "term": {
      "title": "王阳明"
    }
  }
}

与match查询类似，但term是精确查找，代表完全匹配，即不进行分词器分析，文档中必须包含整个搜索的词汇，但是 term 和 terms 是 必须包含（must contain） 操作，而不是必须精确相等（must equal exactly），当查询 jack 时，[jack] 和[jack,jone]两条数据都会被找到