文章目錄

• • 1. query string簡介
  • 2. multi field 多字段查詢
  • 3. query string 的語法
  • • 1. 在query中查詢其他特定的字段
    • 2. 通配符
    • 3. 正則表達式
    • 4. 模糊匹配
    • 5. 臨近匹配
    • 5. range范圍

1. query string簡介

GET /_search {"query": {"query_string" : {"default_field" : "content","query" : "this AND that OR thus"}} }

query_string查詢分析輸入內容并在運算符周圍拆分文本。每個文本部分彼此獨立地進行分析。例如以下查詢：
如果不指定default_field的話，則默認會在(當前index,如果制定了index的話)所有可以查詢的字段中進行查詢

GET /_search {"query": {"query_string" : {"default_field" : "content","query" : "(new york city) OR (big apple)" }} }

2. multi field 多字段查詢

GET /_search {"query": {"query_string" : {"fields" : ["content", "name"],"query" : "this AND that"}} }

等價于

GET /_search {"query": {"query_string": {"query": "(content:this OR name:this) AND (content:that OR name:that)"}} }

由于從單個搜索項生成了多個查詢，因此使用dis_max帶有tie_breaker 的查詢自動組合它們。例如（name使用^5符號表示增強5 ）：

GET /_search {"query": {"query_string" : {"fields" : ["content", "name^5"],"query" : "this AND that OR thus","tie_breaker" : 0}} }

簡單通配符也可用于搜索文檔的特定內部元素“內”。例如，如果我們有一個city包含多個字段（或帶有字段的內部對象）的對象，我們可以自動搜索所有“城市”字段：

GET /_search {"query": {"query_string" : {"fields" : ["city.*"],"query" : "this AND that OR thus"}} }

另一種選擇是在查詢字符串本身中提供通配符字段搜索（正確轉義*符號），例如 city.*:something：

GET /_search {"query": {"query_string" : {"query" : "city.\\*:(this AND that OR thus)"}} }

由于\（反斜杠）是json字符串中的特殊字符，因此需要對其進行轉義，因此上面的兩個反斜杠query_string

3. query string 的語法

這個有點類似于高級語義了，在kibana的對應的框中能夠使用對應lucene語法，使用的就是query string的語法,也就是query_string對應的query字符串還可以有一些語法來支持更加靈活的查詢。

1. 在query中查詢其他特定的字段

查找status field中包含 active的doc
status:active

查找title中包含quick 或者 brown的doc
title:(quick OR brown)

查找author字段包括短語"john smith" 的doc
author:“John Smith”

如果field name中有空格的話要用反斜杠包裹
first\ name:Alice

比如 book.title, book.content or book.date 這些field 包含 quick 或者 brown (*號要使用反斜杠轉義):
book.*:(quick OR brown)

判斷field存在
exists:title

2. 通配符

通配符搜索可以在單個term上運行，使用?替換單個字符，并*替換零個或多個字符：

qu?ck bro*

3. 正則表達式

正則表達式模式可以通過將它們包裝在forward-slashes（"/"）中嵌入查詢字符串中：

name:/joh?n(ath[oa]n)/

4. 模糊匹配

quikc~ brwn~ foks~quikc~1 編輯距離是1

5. 臨近匹配

proximity searches

"fox quick"~5

這個編輯距離和上面的模糊匹配的不一樣，模糊匹配的是針對單個term詞的字符級別的編輯距離，這里的編輯距離是word級別的編輯距離。所以詞出現的順序也可以是不同的。

“quick fox” 會被認為比 “quick brown fox” 更相關。

5. range范圍

date在2012年內
date:[2012-01-01 TO 2012-12-31]

date在2012之前
date:{* TO 2012-01-01}

數字count在1-5中間
count:[1 TO 5]

數字count在10以上
count:[10 TO *]

不包括5
count:[1 TO 5}

還可以使用下面的語法

age:>10 age:>=10 age:<10 age:<=10 age:(>=10 AND <20) age:(+>=10 +<20)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的07.full text query_string查询的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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