1 数据准备
1.1 创建索引和新增数据
先新增一条数据,新增数据时会自动创建索引 test_standard_analyzer。
bash
PUT /test_standard_analyzer/_doc/1
{
"remark": "This is a test doc"
}
然后查询一下。
bash
GET test_standard_analyzer/_search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
查询结果如下所示。
bash
{
"took" : 2,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 1,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 1.0,
"hits" : [
{
"_index" : "test_standard_analyzer",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"remark" : "This is a test doc"
}
}
]
}
}
1.2 测试分词
没指定es分词器时,es会使用默认分词器-standard。测试下分词效果。
bash
POST test_standard_analyzer/_analyze
{
"field": "remark",
"text": "This is a test doc"
}
# 或
POST test_standard_analyzer/_analyze
{
"analyzer": "standard",
"text": "This is a test doc"
}
分词结果如下所示。
bash
{
"tokens" : [
{
"token" : "this",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 4,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 0
},
{
"token" : "is",
"start_offset" : 5,
"end_offset" : 7,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 1
},
{
"token" : "a",
"start_offset" : 8,
"end_offset" : 9,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 2
},
{
"token" : "test",
"start_offset" : 10,
"end_offset" : 14,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 3
},
{
"token" : "doc",
"start_offset" : 15,
"end_offset" : 18,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 4
}
]
}
2 ES查询
2.1 match
match查询会将查询条件进行分词。命中数据的条件:匹配到查询条件的其中一个分词即可。
以下查询将命中数据,查询条件被分词为"b"和"doc"。
bash
GET test_standard_analyzer/_search
{
"query": {
"match": {
"remark":"b doc"
}
}
}
2.2 match_phrase
match查询也会将查询条件进行分词。
命中数据的条件:(1)查询条件的所有分词都需要匹配到,(2)相对顺序还要一致,(3)默认(slop=0或者未设置该值)查询条件的分词在es数据中是连续的。
2.2.1 查询条件的分词在es数据中需要是连续的
(1)命中数据
bash
GET test_standard_analyzer/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"remark":"a test doc"
}
}
}
(2)未命中数据
以下查询未命中数据,因为查询条件的分词在es数据中不连续,中间还间隔一个"test"。
bash
GET test_standard_analyzer/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"remark":"a doc"
}
}
}
2.2.2 查询条件的分词在es数据中不需要是连续的
slop 参数用于指定中间可省略几个词语。slop > 0时,查询条件的分词在es数据中可以不连续。
因此以下查询将命中数据。
bash
GET test_standard_analyzer/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"remark":{
"query": "a doc",
"slop": 1
}
}
}
}