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一.3种模糊查询的区别 以及 常用的查询手段
1.wildcard
2.prefix
3.fuzzy
4.exists query
二. terms_set(主要用于数组检索)
1.数据准备
2.minimum_should_match_field
3.minimum_should_match_script
4.terms_set与match query的比较
三.其他查询
1.regexp （使用正则表达式术语查询）
2.ids
四.Elasticsearch Term-level queries（磁条级搜索）总结大全
学习目标：
1、wildcard、prefix、fuzzy这3种模糊查询的异同点是什么？
2、如何使用 terms_set检索Array类型的字段？
3、Term-level queries（磁条级搜索）总结大全
查询包含通配符表达式字段的文档。【ps：等价于mysql 的 like 查询】
通配符 *：它匹配任何字符序列（包括空字符）
占位符 ?：它匹配任何单个字符。
说明：请注意，此查询的速度可能很慢，因为它需要迭代许多项。为了防止极慢的通配符查询，通配符术语不应以通配符*或？之一开头。（1）通配符*
GET /blogs_index/_search
{
"query": {
"wildcard" : { "author": "方*" }
}
}上述DSL语句，可以检索到所有文档。等价于sql【where author like "方%”】
（2）占位符?
GET /blogs_index/_search
{
"query": {
"wildcard" : { "author": "方?" }
}
}上述DSL语句，检索结果为空。等价于sql【where author like "方_”】
查找指定字段包含以指定确切前缀开头的术语的文档。
GET /_search
{ "query": {
"prefix" : { "author": "方" }
}
}该DSL等价于 wildcard query 的 "wildcard" : { "author": "方*" }，等价于sql【where author like "方%”】
模糊查询使用基于Levenshtein编辑距离的相似度。是一种误拼写时的fuzzy模糊搜索技术，用于搜索的时候可能输入的文本会出现误拼写的情况。
比如输入"方财兄"，这时候也要匹配到“方才兄”。
GET /blogs_index/_search
{
"query": {
"fuzzy" : {
"author": {
"value": "方财兄",
"fuzziness": 1,
"prefix_length": 1,
"max_expansions": 100
}
}
}
}fuzziness：最大编辑距离【一个字符串要与另一个字符串相同必须更改的一个字符数】。默认为AUTO。
prefix_length：不会被“模糊化”的初始字符数。这有助于减少必须检查的术语数量。默认为0。
max_expansions：fuzzy查询将扩展到的最大术语数。默认为50。
transpositions：是否支持模糊转置（ab→ ba）。默认值为false。
上述DSL等价于sql【
where author like “方_兄”or author like “方财_”or author like “方_财兄”or author like “方财_兄”or author like “方财兄_”
】会根据上述的4个参数穷尽所有可能组合。
注意：如果prefix_length将设置为0，并且max_expansions将设置为很高的数字，
则此查询可能会很繁琐。这可能会导致索引中的每一项都受到检查！（1）查找指定字段包含任何非空值【不是null 也不是[ ]】的文档。【ps：等价于mysql 的 is null】
注意：这些值不属于空值
1、空字符串，例如""或"-"
2、包含null和另一个值的数组，例如[null, "foo"]
3、自定义null-value，在字段映射中定义1、查询 title字段不为 null 的文档
GET /blogs_index/_search
{
"query": {
"exists" : { "field" : "title" }
}
}（2）查询为null的字段，应该使用：must_not + exists
2、查询 title字段为 null 的文档
GET /blogs_index/_search
{
"query": {
"bool": {
"must_not": {
"exists": {
"field": "title"
}
}
}
}
}返回的文档至少匹配一个或多个检索的术语。这些术语未进行分析，因此必须完全匹配。每个文档中必须匹配的术语数会有所不同，并由“最小匹配项”字段控制，或者由“最小匹配项”脚本中的每个文档计算。
说明：
1.terms_set query 在对Array类型的字段做检索时非常有用，特别是对于每个文档，
需要匹配的数量不一致时。如果所有文档需要匹配的数量一致，可以使用match query替代。
2.控制必须匹配术语的数量的字段必须是数字字段PUT /term_set_index
{
"mappings": {
"_doc": {
"properties": {
"codes": {
"type": "keyword"
},
"required_matches": {
"type": "integer"
}
}
}
}
}
PUT /term_set_index/_doc/1?refresh
{
"codes": ["系统学习", "es","关注我"],
"required_matches": 2
}
PUT /term_set_index/_doc/2?refresh
{
"codes": ["系统", "学习"],
"required_matches": 1
}GET /term_set_index/_search
{
"query": {
"terms_set": {
"codes": {
"terms": [
"关注我",
"学习"
],
"minimum_should_match_field": "required_matches"
}
}
}
}GET /term_set_index/_search
{
"query": {
"terms_set": {
"codes": {
"terms": [
"系统学习",
"关注我"
],
"minimum_should_match_script": {
"source": " doc['required_matches'].value"
}
}
}
}
}上2、3 的dsl是等价的关系，搜索结果如下：
可以检索到文档2。对于文档1，需要至少匹配2个term，但是在检索terms里，只能匹配上【关注我】一个term，所以文档1不符合检索条件；对于文档2，只需要匹配一个term，刚好能匹配上检索terms里的【学习】。
当每个文档的required_matches值都相同时，上述两句DSL与下面的match query 语句检索效果完全一致：
GET /term_set_index/_search
{
"query": {
"match": {
"codes" : {
"query": "系统学习 关注我",
"analyzer": "whitespace",
"minimum_should_match": 2
}
}
}
}分析：DSL语句使用 "analyzer": "whitespace",
所以 query会被分词两个Token/term【系统学习】【关注我】。
"minimum_should_match": 2，所以可以检索到文档1。GET /_search
{
"query": {
"regexp":{
"name.first": "s.*y"
}
}
}注意：regexp查询的性能在很大程度上取决于所选的正则表达式。匹配所有类似的东西.*都很慢，而且使用环视正则表达式也很慢。如果可能，应在正则表达式开始之前尝试使用长前缀。
根据index的_id 字段检索文档
GET /_search
{
"query": {
"ids" : {
"type" : "_doc",
"values" : ["1", "4", "100"]
}
}
}