ES - DSL语法

"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"
    }
  }
}