一、数据准备
PUT /tehero_index
{
"settings": {
"index": {
"number_of_shards": 1,
"number_of_replicas": 1
}
},
"mappings": {
"properties": {
"id": {
"type": "integer"
},
"content": {
"type": "text",
"fields": {
"ik_max_analyzer": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_max_word"
}
}
},
"name":{
"type":"text"
},
"createAt": {
"type": "date"
}
}
}
}
导入测试数据
POST /tehero_index/_doc/1
{ "id" : 1, "content" : "关注我,系统学编程"}
POST /tehero_index/_doc/2
{ "id" : 1, "content" : "系统学编程,关注我"}
POST /tehero_index/_doc/3
{ "id" : 1, "content" : "系统编程,关注我"}
POST /tehero_index/_doc/4
{ "id" : 1, "content" : "关注我,间隔系统学编程"}
查看全部数据：
POST /tehero_index/_search
{ "query":{ "match_all": { } } }
原始数据：
{ "id" : 1,"content":"关注我,系统学编程" }
{ "id" : 2,"content":"系统学编程,关注我" }
{ "id" : 3,"content":"系统编程,关注我" }
{ "id" : 4,"content":"关注我,间隔系统学编程" }
三、match query 对应到mysql
POST /tehero_index/_search
{ "query":{ "match":{ "content":"系统编程" } } }
DSL执行步骤分析：
1）检索词“系统编程”被分词器分词为两个Token【系统】【编程】；
2）将这两个Token在【倒排索引】中，针对Token字段进行检索，等价于sql：【where Token = 系统 or Token = 编程】；
3）对照图【数据的倒排序索引】，可见，该DSL能检索到所有文档，文档3的评分最高（因为它包含两个Token），其他3个文档评分相同。
三、match_phrase query
match_phrase查询分析文本并根据分析的文本创建一个短语查询。match_phrase 会将检索关键词分词。match_phrase的分词结果必须在被检索字段的分词中都包含，而且顺序必须相同，而且默认必须都是连续的。
使用 match_phrase 查询：
POST /tehero_index/_doc/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"content":"关注我,系统学"
}
}
}
结果：只有文档1
#! Deprecation: [types removal] Specifying types in search requests is deprecated.
{
"took" : 1,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 1,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 0.730023,
"hits" : [
{
"_index" : "tehero_index",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"_score" : 0.730023,
"_source" : {
"id" : 1,
"content" : "关注我,系统学编程"
}
}
]
}
}
使用 match 查询：
POST /tehero_index/_search
{ "query":{ "match":{ "content":"关注我,系统学" } } }
# 可以查询出所有结果
分析：检索词“关注我，系统学”会被分词为3个Token【关注、我、系统学】；而文档1、文档2和文档4 的content被分词后都包含这3个关键词，但是只有文档1的Token的顺序和检索词一致，且连续。所以使用 match_phrase 查询只能查询到文档1（ps：文档2 Token顺序不一致；文档4 Token不连续；文档3 Token没有完全包含）。使用 match查询可以查询到所有文档，是因为所有文档都有【关注、我】这两个Token。
match_phrase 核心参数：slop 参数-Token之间的位置距离容差值
POST /tehero_index/_doc/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"content":{
"query": "关注我,系统学",
"slop":2
}
}
}
}
# 结果：文档1和文档4都被检索出来
