官方文档地址

https://www.elastic.co/guide/en/enterprise-search/current/start.html

refercence文档

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.17/query-dsl-match-query.html

全文搜索体系

Full text Query中，我们只需要把如下的那么多点分为3大类，你的体系能力会大大提升

很多api都可以查得到，我们只要大概知道有支持哪些功能

match

简单查询

GET visit_log/_search
{"query": { "match": {"serverHostName": "wei"}},"sort": [{ "_id": "asc" }],"from": 0,"size": 10
}

Elasticsearch 执行上面这个 match 查询的步骤是：
1. 检查字段类型 。
标题 title 字段是一个 string 类型（ analyzed ）已分析的全文字段，这意味着查询字符串本身也应该被分析。
1. 分析查询字符串 。
将查询的字符串 wei cui传入标准分析器中，输出的结果是单个项 wei。因为只有一个单词项，所以 match 查询执行的是单个底层 term 查询。
1. 查找匹配文档 。
用 term 查询在倒排索引中查找 wei然后获取一组包含该项的文档，本例的结果是文档：1、2 和 3 。
1. 为每个文档评分 。
用 term 查询计算每个文档相关度评分 _score ，这是种将词频（term frequency，即词 quick 在相关文档的 title 字段中出现的频率）和反向文档频率（inverse document frequency，即词 quick 在所有文档的 title 字段中出现的频率），以及字段的长度（即字段越短相关度越高）相结合的计算方式。

查询结果：

{"took" : 1,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 1,"successful" : 1,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : {"value" : 1,"relation" : "eq"},"max_score" : null,"hits" : [{"_index" : "visit_log","_type" : "_doc","_id" : "nUL9rokBpGsmR0pP0VSc","_score" : null,"_source" : {"_class" : "org.lwd.microservice.boot.es.entity.VisitLog","id" : 7,"tableName" : "VisitLog","userLoginId" : 3,"serverIpAddress" : "127.0.0.1","serverHostName" : "liu wei","initialRequest" : "http://localhost:8023","msgContent" : "test es add7","createTime" : 1690446876000},"sort" : ["nUL9rokBpGsmR0pP0VSc"]}]}
}

match 多词/分词

单字段分词

查询字段包含wei cui两个词

GET visit_log/_search
{"query": { "match": {"serverHostName": "wei cui"}},"sort": [{ "_id": "asc" }],"from": 0,"size": 10
}

结果：

{"took" : 1,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 1,"successful" : 1,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : {"value" : 2,"relation" : "eq"},"max_score" : null,"hits" : [{"_index" : "visit_log","_type" : "_doc","_id" : "TEL9rokBpGsmR0pPXFMo","_score" : null,"_source" : {"_class" : "org.lwd.microservice.boot.es.entity.VisitLog","id" : 5,"tableName" : "VisitLog","userLoginId" : 3,"serverIpAddress" : "127.0.0.1","serverHostName" : "wang cui","initialRequest" : "http://localhost:8023","msgContent" : "test es add6","createTime" : 1690446876000},"sort" : ["TEL9rokBpGsmR0pPXFMo"]},{"_index" : "visit_log","_type" : "_doc","_id" : "nUL9rokBpGsmR0pP0VSc","_score" : null,"_source" : {"_class" : "org.lwd.microservice.boot.es.entity.VisitLog","id" : 7,"tableName" : "VisitLog","userLoginId" : 3,"serverIpAddress" : "127.0.0.1","serverHostName" : "liu wei","initialRequest" : "http://localhost:8023","msgContent" : "test es add7","createTime" : 1690446876000},"sort" : ["nUL9rokBpGsmR0pP0VSc"]}]}
}

因为 match 查询必须查找两个词（ [“liu”,“wei”] ），它在内部实际上先执行两次 term 查询，然后将两次查询的结果合并作为最终结果输出。为了做到这点，它将两个 term 查询包入一个 bool 查询中，
所以上述查询的结果，和如下语句查询结果是等同的

GET /visit_log/_search
{"query": {"bool": {"should": [{"term": {"serverHostName": "liu"}},{"term": {"serverHostName": "cui"}}]}}
}

match多个词的逻辑

上面等同于should（任意一个满足），是因为 match还有一个operator参数，默认是or, 所以对应的是should。

GET /visit_log/_search
{"query": {"match": {"serverHostName": {"query": "wang cui","operator": "or"}}}
}

多字段分词

GET /visit_log/_search
{"query": {"bool": {"should": [{ "match": { "serverHostName": "cui wei" }},{ "match": { "msgContent": "add3 add4" }}]}}
}

控制match的匹配精度

如果用户给定 3 个查询词，想查找至少包含其中 2 个的文档，该如何处理？将 operator 操作符参数设置成 and 或者 or 都是不合适的。
match 查询支持 minimum_should_match 最小匹配参数，这让我们可以指定必须匹配的词项数用来表示一个文档是否相关。我们可以将其设置为某个具体数字，更常用的做法是将其设置为一个百分数，因为我们无法控制用户搜索时输入的单词数量：

GET /visit_log/_search
{"query": {"match": {"serverHostName": {"query": "wang cui wangcui","minimum_should_match": "75%"}}}
}

当然也等同于

GET /visit_log/_search
{"query": {"bool": {"should": [{ "match": { "serverHostName": "wang" }},{ "match": { "serverHostName": "cui"   }},{ "match": { "serverHostName": "wangcui"   }}],"minimum_should_match": 2 }}
}

match_pharse_prefix分词前缀方式

那有没有可以查询出quick brown f的方式呢？ELasticSearch在match_phrase基础上提供了一种可以查最后一个词项是前缀的方法，这样就可以查询test es a了

GET /visit_log/_search
{"query": {"match_phrase_prefix": {"msgContent": {"query": "test es a"}}}
}

(ps: prefix的意思不是整个text的开始匹配，而是最后一个词项满足term的prefix查询而已)

match_bool_prefix

GET /visit_log/_search
{"query": {"match_bool_prefix": {"msgContent": {"query": "es test a"}}}
}

所以这样你就能理解，match_bool_prefix查询中的quick,brown,f是无序的。

multi_match多字段匹配

GET /visit_log/_search
{"query": {"multi_match" : {"query":    "add7 wang","fields": [ "msgContent", "*HostName" ] }}
}

结果：

{"took" : 1,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 1,"successful" : 1,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : {"value" : 3,"relation" : "eq"},"max_score" : 1.7917595,"hits" : [{"_index" : "visit_log","_type" : "_doc","_id" : "nUL9rokBpGsmR0pP0VSc","_score" : 1.7917595,"_source" : {"_class" : "org.lwd.microservice.boot.es.entity.VisitLog","id" : 7,"tableName" : "VisitLog","userLoginId" : 3,"serverIpAddress" : "127.0.0.1","serverHostName" : "liu wei","initialRequest" : "http://localhost:8023","msgContent" : "test es add7","createTime" : 1690446876000}},{"_index" : "visit_log","_type" : "_doc","_id" : "TEL9rokBpGsmR0pPXFMo","_score" : 1.0800905,"_source" : {"_class" : "org.lwd.microservice.boot.es.entity.VisitLog","id" : 5,"tableName" : "VisitLog","userLoginId" : 3,"serverIpAddress" : "127.0.0.1","serverHostName" : "wang cui","initialRequest" : "http://localhost:8023","msgContent" : "test es add6","createTime" : 1690446876000}},{"_index" : "visit_log","_type" : "_doc","_id" : "6UL9rokBpGsmR0pPjVOS","_score" : 1.0800905,"_source" : {"_class" : "org.lwd.microservice.boot.es.entity.VisitLog","id" : 6,"tableName" : "VisitLog","userLoginId" : 3,"serverIpAddress" : "127.0.0.1","serverHostName" : "wang ting","initialRequest" : "http://localhost:8023","msgContent" : "test es add6","createTime" : 1690446876000}}]}
}

*表示前缀匹配字段。

query string类型

此查询使用语法根据运算符（例如AND或）来解析和拆分提供的查询字符串NOT。然后查询在返回匹配的文档之前独立分析每个拆分的文本。
可以使用该query_string查询创建一个复杂的搜索，其中包括通配符，跨多个字段的搜索等等。尽管用途广泛，但查询是严格的，如果查询字符串包含任何无效语法，则返回错误。
例如：

GET /visit_log/_search
{"query": {"query_string": {"query": "(wangcui) OR (add6)","fields": [ "msgContent", "*HostName" ] }}
}

Interval类型

Intervals是时间间隔的意思，本质上将多个规则按照顺序匹配。

GET /visit_log/_search
{"query": {"intervals" : {"msgContent" : {"all_of" : {"ordered" : true,"intervals" : [{"match" : {"query" : "liu","max_gaps" : 0,"ordered" : true}},{"any_of" : {"intervals" : [{ "match" : { "query" : "es" } },{ "match" : { "query" : "add6" } }]}}]}}}}
}

因为interval之间是可以组合的，所以它可以表现的很复杂

DSL查询之Term详解

自行查官方文档，有可能后边会出详解

聚合查询之Bucket聚合详解

自行查官方文档，有可能后边会出详解

聚合查询之Metric聚合详解

自行查官方文档，有可能后边会出详解

聚合查询之Pipline聚合详解

自行查官方文档，有可能后边会出详解

其他

外传

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