Elasticsearch檢索分類深刻詳解—基礎篇

轉載自服務號【銘毅天下】

Elasticsearch中當咱們設置Mapping（分詞器、字段類型）完畢後，就能夠按照設定的方式導入數據。

有了數據後，咱們就須要對數據進行檢索操做。根據實際開發須要，每每咱們須要支持包含但不限於如下類型的檢索：
1）精確匹配，相似mysql中的 「=」操做；
2）模糊匹配，相似mysql中的」like %關鍵詞% 「查詢操做；
3）前綴匹配；
4）通配符匹配；
5）正則表達式匹配；
6）跨索引匹配；
7）提高精讀匹配。

細數一下，咱們的痛點在於：
1）ES究竟支持哪些檢索操做？

2）如何實現ES精確值檢索、指定索引檢索、全文檢索？

這些就是本文着重參考ES最新官方文檔，針對ES5.X版本探討的內容。

0、檢索概覽
檢索子句的行爲取決於查詢應用於過濾(filter)上下文仍是查詢/分析(query)上下文。

過濾上下文——對應於結構化檢索
1）核心回答的問題是：「這個文檔是否符合這個查詢條款？」

2）答案是簡單的是或否，不計算分數。

3）過濾器上下文主要用於過濾結構化數據。相似於Mysql中斷定某個字段是否存在：
例如：

時間戳字段：是否屬於2015年或2016年？

狀態字段：是否設置爲「已發佈」？

常常使用的過濾器將被Elasticsearch自動緩存，以加快性能。

分析上下文——對應於全文檢索
1）核心回答了「本文檔與此查詢子句是否匹配？」的問題。

2）除了決定文檔是否匹配以外，查詢子句還會計算一個_score，表示文檔與其餘文檔的匹配程度。

綜合應用場景以下：

GET /_search
{ "query": { "bool": { "must": [
{ "match": { "title": "Search" }},
{ "match": { "content": "Elasticsearch" }}
], "filter": [
{ "term": { "status": "published" }},
{ "range": { "publish_date": { "gte": "2015-01-01" }}}
]
}
}
}
以上檢索，title中包含"Search」而且content中包含 「Elasticsearch」，status中精確匹配」published」，而且publish_date 大於「2015-01-01」的所有信息。

如下，以「腦圖」的形式直觀展現檢索分類。

其中，3-7隨着我開發深刻再作更新。

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