Elasticsearch检索分类深刻详解—基础篇

转载自服务号【铭毅天下】

Elasticsearch中当咱们设置Mapping（分词器、字段类型）完毕后，就能够按照设定的方式导入数据。

有了数据后，咱们就须要对数据进行检索操做。根据实际开发须要，每每咱们须要支持包含但不限于如下类型的检索：
1）精确匹配，相似mysql中的 “=”操做；
2）模糊匹配，相似mysql中的”like %关键词% “查询操做；
3）前缀匹配；
4）通配符匹配；
5）正则表达式匹配；
6）跨索引匹配；
7）提高精读匹配。

细数一下，咱们的痛点在于：
1）ES究竟支持哪些检索操做？

2）如何实现ES精确值检索、指定索引检索、全文检索？

这些就是本文着重参考ES最新官方文档，针对ES5.X版本探讨的内容。

0、检索概览
检索子句的行为取决于查询应用于过滤(filter)上下文仍是查询/分析(query)上下文。

过滤上下文——对应于结构化检索
1）核心回答的问题是：“这个文档是否符合这个查询条款？”

2）答案是简单的是或否，不计算分数。

3）过滤器上下文主要用于过滤结构化数据。相似于Mysql中断定某个字段是否存在：
例如：

时间戳字段：是否属于2015年或2016年？

状态字段：是否设置为“已发布”？

常常使用的过滤器将被Elasticsearch自动缓存，以加快性能。

分析上下文——对应于全文检索
1）核心回答了“本文档与此查询子句是否匹配？”的问题。

2）除了决定文档是否匹配以外，查询子句还会计算一个_score，表示文档与其余文档的匹配程度。

综合应用场景以下：

GET /_search
{ "query": { "bool": { "must": [
{ "match": { "title": "Search" }},
{ "match": { "content": "Elasticsearch" }}
], "filter": [
{ "term": { "status": "published" }},
{ "range": { "publish_date": { "gte": "2015-01-01" }}}
]
}
}
}
以上检索，title中包含"Search”而且content中包含 “Elasticsearch”，status中精确匹配”published”，而且publish_date 大于“2015-01-01”的所有信息。

如下，以“脑图”的形式直观展现检索分类。

其中，3-7随着我开发深刻再作更新。

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