本篇文章给大家谈谈es特殊字符检索，以及es 字符串匹配查询对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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ES中高级检索(Query)
1、ES官方提供了两中检索方式： 一种是通过 URL 参数进行搜索，另一种是通过 DSL(Domain Specified Language) 进行搜索 。
2、match Query：是一个高级全文查询，它既能处理全文字段，又能处理精确字段。Match Query主要的应用场景就是进行全文搜索，但无论需要查询什么字段， Match Query都应该会是首选的查询方式。
3、模糊查询查找在模糊度中指定的最大编辑距离内的所有可能的匹配项，然后检查术语字典，以找出在索引中实际存在待检索的关键词。举例：检索索引test_index中，type为user的全部信息。
4、zero_terms_query 就是为了解决这个问题而生的。它的默认值是 none ，就是搜不到停止词（对 stop 分析器字段而言），如果设置成 all ，它的效果就和 match_all 类似，就可以搜到了。
5、百度es的or查询，大多数的博客会告诉你用should，但是should应该加在哪儿，有很多的谬误，导致query和实际查询语义不一样。
6、结果是符合预期的：如果使用ES的搜索过程中，发现加了过滤条件不生效，可以尝试以下方法： 1）条件字段是否有keyword，有的话，使用xxx.keyword attention ES中的查询操作分为2种：查询（query）和过滤（filter）。
es深入搜索之部分匹配
grep w\(es\)t.*\1 aa 如果west被匹配，则es就被存储到内存中，并标记为1，然后搜索任意个字符(.*)，这些字符后面紧跟着 另外一个es(\1)，找到就显示该行。
模糊查询查找在模糊度中指定的最大编辑距离内的所有可能的匹配项，然后检查术语字典，以找出在索引中实际存在待检索的关键词。举例：检索索引test_index中，type为user的全部信息。
relevance score算法，简单来说，就是计算出，一个索引中的文本，与搜索文本，他们之间的关联匹配程度。elasticsearch使用的是 term frequency/inverse document frequency算法，简称为TF/IDF算法。
es7.x—查询篇
1、ESx（9）— match query的参数 转换后的语句：转换后的dsl：filter和must_not属于Filter Context，不会对_score结果产生影响，但是Es提供了 constant_score 。对于filter可以设置常量分数。
2、注意：collapse的字段需要为keyword或者number类型。
3、没有搜到任何的信息，原因参见后面6节的分析，需要使用keyword避免分词查询。
4、phrase： [frez] 短语 ESx官方文档—匹配词组搜索 match_phrase搜索的数据类型为 text 类型，会将查询条件进行分词，但要求待匹配的文档需要同时包含分词后的数据。
5、集群模式下需要对每个节点进行，安装成功后重启该es节点。
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elasticsearch之七search搜索详解
1、get /book/_search？timeout=10ms 全局设置：配置文件中设置 search.default_search_timeout：100ms。默认不超时。所谓的multi-index就是从多个index中搜索数据。相对使用较少，只有在复合数据搜索的时候，可能出现。
2、确保一次搜索请求可以在用户指定的timeout时长内完成，为一些时间敏感的搜索应用提供良好的支持。全局设置：配置文件中设置 search.default_search_timeout：100ms 。该设置不常用。
3、即实时的数据只在lucene之中。对于Search类请求，ElasticSearch请求是查询lucene的Segment，前面的写入详情流程也分析了，新增的文档会定时的refresh到磁盘中，所以搜索是属于近实时的。
es特殊字符检索的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于es 字符串匹配查询、es特殊字符检索的信息别忘了在本站进行查找喔。
