ES学习--基于词项term的搜索和基于全文的搜索

1、首先创建一个名称为books的索引，并批量加入多条测试文档数据：

// 删除索引

DELETE books

 

// 创建索引并批量添加数据

 

POST /books/_bulk

 

{"index":{"_id":1}}

 

{"productId":"Deep Learn Linux", "desc":"Linux"}

 

{"index":{"_id":2}}

 

{"productId":"Java Thought", "desc":"Java"}

 

{"index":{"_id":3}}

 

{"productId":"Netty Actions", "desc":"Netty"

2、基于词项查询--单个词项匹配查询

基于词项查询的语法结构为：

GET /索引名称/_search

 

{

 

  "query": {

 

    "term": {

 

      "字段名称":{

 

        "value": "字段值"诉边诸

 

      }

 

    }

 

  }  

 

}

图1示：指定字段desc和值Linux查询，未获取到任何结果，因裹劣为原始数据在加入索引时，默认会进行分词处理，默认的分词器会将分词后的所有词项转化为小写，因此通过Linux无法查询到文档数据。

图2示：根据上述的解释，通过 linux 查询就可以得到相应的文档数据。

3、基于词项查询--多个词项的字符串匹配查询

因为基于词项term的查询，查询串不做任何分词处理，因此如果你的查询串中包含多个词项，无论如何查询都不可能匹配到任何文档数据（图1示）。

那基于词项term的查询，该如何处理多词项查询串的情况呢？可以记住多字段属性来查询（text类型属性默认有一个keyword字段）（图2示）。

4、基陕娃于词项查询--跳过算分查询

对于基于词项的查询，通常用于精确匹配，因此算分数值通常并不关键，可以通过 constant score 将其算分过程去掉，对于大数据量查询，可以提高查询效率！