elasticsearch特殊字符搜索（elasticsearch查询指定字段）

频道：特殊符号日期：2023-11-21 20:01:05 浏览：3

本篇文章给大家谈谈elasticsearch特殊字符搜索，以及elasticsearch查询指定字段对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

1、所以 put 方法既可以用来新增，也可以用来更新。

2、Elasticsearch实现全文检索，首先要确定分词器，ES默认有很多分词器，可参考官方文档。了解分词器主要是怎么实现的。一般中文分词器使用第三方的ik分词器、mmsegf分词器和paoding分词器，最初可能构建于lucene，后来移植于ES。

3、检索索引test_index中，type为user的全部信息。不过在 ESx 版本，一个index仅有一个type，未来 esx 版本，将取消type，所以这个查询没啥意义。返回指定id的全部信息。

以下为实现方式：这里要实现模糊匹配的字段为：plateNo(业务上表示车牌号) 以下是一开始的实现方法。

multi_match：多字段模糊查询，和match类似都是模糊查询，但multi_match可以指定多字段进行模糊查询。

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。

全文搜索：ES能够进行高效的全文搜索，支持多语言分词和模糊搜索。分布式架构：ES具有强大的分布式架构，能够快速处理海量数据。实时性：ES能够实时存储、索引和查询数据。

n-gram(git pull n是5，出于存储性能考虑，实际n为3），做初筛。doc value做二次精准筛选。使用场景：模糊检索。

match ：模糊匹配，需要指定字段名，但是输入会进行分词，比如 hello world会进行拆分为hello和world，然后匹配，如果字段中包含hello或者world，或者都包含的结果都会被查询出来，也就是说match是一个部分匹配的模糊查询。

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精确索引顾名思义就是完全匹配的索引，包括大小写的区分，Foo 和 foo就不是相同的索引，使用sql语言可以很好的表示，精确匹配。全文索引就比较微妙，我们在搜索Foo的时候，我们也希望可以搜索出foo，甚至fo。

ES使用倒序索引来加速全文索引。一个倒序索引由两部分组成：如果我们想要搜索 quick brown，我们仅仅只需要找每一个term出现的文档即可。如下图：每一个文档都匹配到了，但是第一个比第二个要匹配的多。

安装ik分词器到elasticsearch很简单，它有个插件目录***ysis-ik，和一个配置目录ik，分别拷贝到plugins和conf目录就可以了。ES使用倒序索引来加速全文索引。

通常来说MySQL自带的全文搜索使用起来局限性比较大，性能和功能都不太成熟，主要适用于小项目，大项目还是建议使用elasticsearch来做全文搜索。

属于全文型数据库的有：Elasticsearch、Apache Solr、Sphinx、Microsoft SQL Server Full-Text Search、Oracle Text。Elasticsearch：一个开源的分布式搜索引擎，具有强大的全文搜索、分析和实时数据处理功能。

全文查询适用于非结构化文本数据。全文查询利用了分析器。因此，我将简要概述Elasticsearch的分析器，以便我们可以更好地分析全文查询。每次将文本类型数据插入Elasticsearch索引时，都会对其进行分析，然后存储在反向索引中。

使用bool查询来合并多个term插叙。可以通过布尔查询来封装无限数量的查询，并通过下面描述的节点之一使用一个逻辑值来连接它们。should：被它封装的布尔查询可能被匹配，也可能不被匹配。

当进行精确值查询，可以使用过滤器，因为过滤器的执行非常快，不会计算相关度（ES会计算查询评分），且过滤器查询结果容易被缓存。bool过滤器组成部分：当我们需要多个过滤器时，只须将它们置入 bool 过滤器的不同部分即可。

基于词项的查询：不需要分析阶段，对单个词项进行操作，在倒排索引中查找准确词项。Terms Query：在给定字段内查询并返回准确符合一个或多个词项的查询结果。Fuzzy Query：返回与给定词项相似的结果。

用 ~ 表示搜索单词可能有一两个字母写的不对，按照相似度返回结果，最多可以模糊2个距离 [] 表示端点数值包含在范围内，{} 表示端点数值不包含在范围内；例如： age：30，date：[now-6h TO now} 等。

1、ES（Elasticsearch）是一个开源的全文搜索和分析引擎，它能够同时处理庞大的数据集和高速的搜索查询，而且与飞快增长的数据量也能轻松应对。ES最初是建立在Lucene之上的，但现在已经成为一个由Apache Foundation支持的独立项目。

2、source.strain.name字段可以用来进行模糊查询。source.strain.untouched字段可以用来进行精确查询，由于没有对字段进行解析，所以还可以对字段进行分类统计的工作，即elasticsearch中的facet功能。

3、ElasticSearch 0以后，string类型有重大变更，移除了string类型，string字段被拆分成两种新的数据类型： text用于全文搜索的，而keyword用于关键词搜索。

4、支持多个索引、data stream和别名，支持模糊搜索，使用 * 或者 _all 可以指定所有的data stream和别名。以下为修改settings的案例，设置索引有2个主分片，2个副本。

5、属于全文型数据库的有：Elasticsearch、Apache Solr、Sphinx、Microsoft SQL Server Full-Text Search、Oracle Text。Elasticsearch：一个开源的分布式搜索引擎，具有强大的全文搜索、分析和实时数据处理功能。

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