ElasticSearch查询 第三篇：词条查询
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- ElasticSearch查询 第三篇：词条查询
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字符串的完全匹配是指字符的大小写，字符的数量和位置都是相同的，词条（term）查询使用字符的完全匹配方式进行文本搜索，词条查询不会分析（analyze）查询字符串，给定的字段必须完全匹配词条查询中指定的字符串。由于词条查询的字符串是未经分析（analyzed）的词条，因此，词条查询经常用于结构化的数据，例如，数值，日期等，当用于文本搜索时，最好在索引映射中设置字符串字段不被索引，也就是说，设置index属性为not_analyzed，否则，只能对该字段进行单词条搜索，也可以使用多字段(fields)属性，定义一个不被分析的字段，原始字段用于全文搜索，而多字段用于词条搜索：
"properties": { "title":{ "type":"string","index":"analyzed" "fields":{ "title_exact":{"type":"string","index":"not_analyzed"} } },
一，词条查询和全文查询
词条（term）查询和全文（fulltext）查询最大的不同之处是：全文查询首先分析（Analyze）查询字符串，使用默认的分析器分解成一系列的分词，term1，term2，termN，然后从索引中搜索是否有文档包含这些分词中的一个或多个，如果执行的match查询，默认的操作符（operator）是，只要文档的字段值能够匹配任意一个词条，该文档就匹配查询条件；而词条查询是字符的完全匹配，只有当字段的字符完全匹配查询字符串时，ElasticSearch引擎才判定文档匹配查询条件：
词条查询：词条查询不会分析查询条件，只有当词条和查询字符串完全匹配时，才匹配搜索。当在未被分析的字段中进行搜索时，和查询字符串完全匹配的文档会被返回；如果在已分析（Analyzed）的字段中进行搜索，词条必须是小写的单个词条，否则，匹配不到任何文档；
全文查询：ElasticSearch引擎会先分析（analyze）查询字符串，将其拆分成小写的分词，只要已分析的字段中包含词条的任意一个，或全部包含，就匹配查询条件，返回该文档；如果不包含任意一个分词，表示没有任何文档匹配查询条件。
While the full text queries will analyze the query string before executing, the term-level queries operate on the exact terms that are stored in the inverted index.
举个例子，创建索引，并索引文档：
PUT my_index { "mappings": { "my_type": { "properties": { "full_text": { "type": "string" }, "exact_value": { "type": "string", "index": "not_analyzed" } } } } } PUT my_index/my_type/1 { "full_text": "Quick Foxes!", "exact_value": "Quick Foxes!" }
字段full_text 默认值被分析的（analyzed），字段exact_value显式设置不被分析，索引文档的结果是：在倒排索引中，字段full_text包含两个分词：quick和foxes，分词都是小写的；而exact_value由于未被分析，只是整个短语“Quick Foxes!”，只能进行完全匹配，在查询条件中，少一个字符或多一个字符，甚至大小写不同都不能匹配。
1，对未分析的字段进行词条查询
GET my_index/my_type/_search { "query": { "term": { "exact_value": "Quick Foxes!" } } }
对于"exact_value": "Quick Foxes!" ，文档匹配该查询条件，如果将查询条件修改为"exact_value": "Quick Foxes"，或"exact_value": "Quick"，那么文档值不匹配查询条件，不会返回任何文档。
2，对已分析（analyzed）的字段进行词条查询
GET my_index/my_type/_search { "query": { "term": { "full_text": "Quick Foxes!" } } }
对于查询条件 "full_text": "Quick Foxes!"，不会返回任何文档，词条查询不会分析"Quick Foxes!"，对于已分析的字段中，只有小写的单个词条，这些分词都不会匹配含有多个分词的词条。修改查询条件，"full_text": "quick"，由于文档中包含该分词，因此文档匹配查询条件。
3，对已分析的字段进行全文查询
GET my_index/my_type/_search { "query": { "match": { "full_text": "Quick Foxes!" } } }
对于全文查询条件 "full_text": "Quick Foxes!"，ElasticSearch引擎首先分析查询字符串，将其拆分成两个小写的分词：quick 和 foxes，由于字段full_text中包含这两个分词，因此，文档匹配匹配（match）查询。
二，单词条查询
对于单个词条，对eventname字段进行查询，由于该字段是被索引和分析（analyzed）的，因此，分词之后，该字段只包含小写的分词。
如果词条查询写成"eventname":"Azure"，那么将匹配不到任何文档，ElastiSearch引擎返回空的hits数组。
POST /_search -d { "from":10, "size":5, "query":{ "term":{ "eventname":"azure" } } }
三，多词条(terms)查询
多词条（terms）查询的查询条件是一个词条数组，只要文档匹配任意一个词条，就匹配查询条件。
POST /_search -d { "from":10, "size":5, "query":{ "terms":{ "eventname":["azure","aws"] } } }
四，范围查询
范围查询，是指查询字段值匹配一定的范围的文档：
{ "range" : { "age" : { "gte" : 10, "lte" : 20, "boost" : 2.0 } } }
范围查询使用的比较操作符：
- gte：大于或等于（Greater-than or equal to）
- gt：大于（Greater-than）
- lte：小于或等于（Less-than or equal to）
- lt：小于（Less-than）
五，前缀匹配查询
前缀匹配查询是指，文档的字段包含以指定的字符（不会被分析）为前缀的分词，前缀匹配适用于已分析字段，只能匹配单个分词的前缀；也适用于未被分析的字段，这样，字符串将从原始值的第一个字符开始前缀匹配，例如："exact_value": "Qui"
{ "query": { "prefix": { "full_text": "qu" } } }
六，通配符匹配查询
ElsticSearch支持的通配符(wildcard)有2个，分别是：
- *：0个或多个任意字符
- ?：任意单个字符
在通配符查询中，ElasticSearch引擎不会分析查询字符串，当文档的字段匹配通配符查询条件时，文档匹配。通配符查询会使查询性能变差，为了提高查询性能，推荐：查询字符串不要以通配符开头，只在查询字符串中间或末尾使用通配符。
{ "query": { "wildcard": { "full_text": "qu*k" } } }
七，正则表达式查询
ElasticSearch引擎支持正则表达式(RegExp）查询，对词条进行查询，这就意味着，在已分析（analyzed）的字符字段上，只能匹配单个分词的正则表达式，引擎把正则表达式应用到字符串字段的分词中，而不是应用到字段最原始的文本：
Elasticsearch will apply the regexp to the terms produced by the tokenizer for that field, and not to the original text of the field.
{ "query": { "regexp": { "full_text": "qu[ic]{2}k" } } }
如果想对字符串字段的原始文本执行正则表达式匹配，可以在不分析（not_analyzed）的字段上执行正则表达式查询，注意，字符的大小写。
{ "query": { "regexp": { "exact_value": "Qui.*" } } }
参考文档：
Elasticsearch Reference [2.4] » Query DSL » Term level queries
