前綴的匹配壹般是處理沒有分割的場景，會匹配articleID中以“j”開頭的doc。Prefix不計算相關性分數，只執行過濾操作。與filter的唯壹區別是filter緩存結果，而prefix不緩存。前綴越短，要處理的doc越多，性能越差。
？匹配任何字符，而*匹配0個或更多字符。性能根前綴也壹樣糟糕，必須掃描整個倒排索引。
[0-9]:指定範圍內的數字。
【a-z】:指定範圍內的字幕。
。:壹個字符。
+:前面的正則表達式可以出現壹次或多次。
常規搜索也會掃描整個表，性能會比較差。
模糊性參數的數量調整和修正
通常不會直接使用上面的搜索，但會使用下面的搜索:
在專家系統中，組合條件查詢的使用是搜索引擎搜索數據的壹個有力組成部分。在以前的文章中，簡單地演示了es的查詢語法，但是添加、刪除和修改查詢的基本功能並不能很好地滿足復雜的查詢場景。比如我們期望像mysql壹樣用復雜的條件進行查詢，該怎麽辦？es裏有壹個語法叫bool。通過在bool中拼接es特定的文法，可以做大多數場景下復雜條件的拼接查詢，也叫復合查詢。
首先簡單介紹了專家系統中組合查詢常用的關鍵字。
過濾:過濾，不參與評分。
必須:如果有多個條件，它們必須滿足and和。
Should:如果有多個條件，其中壹個或多個可以是or或OR。
Must_not:與Must相反，必須不滿足所有條件才可以匹配！表示“不”
事件描述
必須
該子句(查詢)必須出現在匹配的文件中，並且將有助於得分。
過濾器
子句(查詢)必須出現在匹配的文檔中。然而，不同於must查詢的分數將被忽略。Filter子句在過濾器上下文中執行，這意味著分數被忽略，並且該子句被考慮用於緩存。
應該
子句(查詢)應該出現在匹配的文檔中。如果bool查詢在查詢上下文中，並且有壹個mustor filter子句，那麽即使沒有匹配的should查詢，文檔也會匹配bool查詢。在這種情況下，這些術語僅用於影響分數。如果bool查詢是壹個篩選器上下文，或者兩者都不存在，則至少有壹個must或filter的should查詢必須與文檔匹配，以匹配bool查詢。這種行為可以通過設置minimum_should_match參數來顯式控制。
千萬不要
子句(查詢)不能出現在匹配的文檔中。該子句在過濾器上下文中執行，這意味著分數被忽略，並且該子句被考慮用於緩存。由於分數被忽略，返回了0的所有文件的分數。
讓我們用實驗來演示上述查詢的相關語法。
1.首先，我們創建壹個索引，並向其中添加壹些數據供以後使用。
我可以在這裏直接批量插入數據，也可以通過PUT的語法插入。
帖子/論壇/文章/_批量
{ "index": { "_id": 1 }}
{ " articleID ":" XHDK-A-1293-# fJ3 "，" userID" : 1，" hidden": false，" postDate ":" 2019-07-01 "，" title":"java包含hadoop和spark "，" topic":"java" }
{ "index": { "_id": 2 }}
{ "articleID" : "KDKE-B-9947-#kL5 "，" userID" : 1，" hidden": false，" postDate": "2019-07-02 "，title":"php包含admin "，" topic":"java和php" }
{ "index": { "_id": 3 }}
{ " articleID ":" JODL-X-1937-# pV7 "，" userID" : 2，" hidden": false，" postDate": "2019-07-03 "，title":"spark是新語言"，" topic":"spark可能使用java"}
{ "index": { "_id": 4 }}
{ "articleID" : "QQPX-R-3956-#aD8 "，" userID" : 2，" hidden": true，" postDate": "2019-07-04 "，title":"hadoop可能涉及java "，" topic ":"使用的大數據" }
或者使用put語法。
放/論壇/文章/4
{
" articleID": "QQPX-R-3956-#aD8 "，
“userID”:2，
“隱”:真，
" postDate": "2019-07-04 "，
"標題":" hadoop可能涉及java "，
“主題”:“使用大數據”
}
4條數據已成功插入。
2、$ TERM查詢、$ TERM查詢不分詞，這類似於mysql中的where filedName =？語法，也就是精確匹配，比如我們查詢articleid = xhdk-a-1293-# fj3的這個數據。
獲取/論壇/文章/_搜索
{
"查詢":{
"期限":{
" articleid . keyword ":" XHDK-A-1293-# fJ3 "
}
}
}
2.必須查詢，即查詢條件中必須匹配的字段。例如，查詢標題必須包含java數據。
獲取/論壇/文章/_搜索
{
"查詢":{
" bool": {
"必須":[
{"term":{"title":"hadoop"}}
]
}
}
}
找出兩個數據
如果是應該呢？以下語法，即查詢標題中包含hadoop或主題中包含spark，其中壹個即可滿足。
獲取/論壇/文章/_搜索
{
"查詢":{
" bool": {
"應該":[
{"term":{"title":"hadoop"}}，
{ "術語":{ "主題":"火花" }}
]
}
}
}
找到了三條數據，
Must和should壹起使用，
最後，壹個更復雜的嵌套查詢，我們先來看看這個sql語句。
選擇*
來自論壇.文章
其中article _ id = ' XHDK-A-1293-# fJ3 '
或者(article _ id = ' JODL-X-1937-# pV7 '和post _ date = ' 2017-01-01 ')，
轉換成es對應的復合查詢語法是什麽？在拆分方面，它是壹個should語句的嵌套。
獲取/論壇/文章/_搜索
{
"查詢":{
" bool": {
"應該":[
{
"期限":{
" articleid . keyword ":" XHDK-A-1293-# fJ3 "
}
},
{
" bool": {
"必須":[
{
"期限":{
" articleid . keyword ":" JODL-X-1937-# pV7 "
}
},
{
"期限":{
" post date ":" 2019-07-01 "
}
}
]
}
}
}
}
按照這個思路，如果不知道如何為壹個復雜的查詢構造查詢語句，可以考慮先按照sql的語法進行拆分，然後組織es查詢語句就是壹個很好的突破口。
此時，我們可能會有疑問，復合條件下的$ term查詢和簡單匹配有什麽區別？既然都是查詢，原理上有什麽區別？
我們知道匹配查詢需要全文檢索，而且是全文檢索。當然，如果搜索的字段值不是_analyzed，那麽匹配查詢相當於$ term查詢。例如，在下面的搜索中，因為我們在插入數據時沒有指定title字段，所以默認情況下它是text類型，並且它將被自動分段，所以只要hadoop包含在title中，它就可以被匹配。
獲取/論壇/文章/_搜索
{
"查詢":{
"匹配":{
"標題":" hadoop "
}
}
}
2.在某些情況下，如果我們直接使用match進行查詢，並且希望查詢出來的結果有我們期望的那麽多關鍵詞，那麽我們可以在使用match進行匹配時添加其他條件，以提高結果的匹配精度。
獲取/論壇/文章/_搜索
{
"查詢":{
"匹配":{
"標題":{
「查詢」:「java hadoop」，
“運算符”:“和”
}
}
}
}
匹配的結果包含更多我們期望的關鍵詞，也就是說，我們的查詢結果中包含的關鍵詞可以在查詢中指定。
Es還有其他的語法來達到上面的效果，minimum_should_match。通過這個語法，可以指定匹配的百分比，也就是查詢的關鍵字至少要達到的百分比。下面這個表示所有匹配，只找到壹個結果。
如果我們降低百分比，比如說75%，我們可以看到兩個結果。
3.當然我們也可以把bool和match壹起用，如下。
獲取/論壇/文章/_搜索
{
"查詢":{
" bool": {
"必須":[
{"match": {"title": "java"}}
],
"壹定不能":[
{ "匹配":{ "標題":"火花" }}
]
，“應該”:[
{
"匹配":{
"標題":" php "
}
}
]
}
}
}
這樣，我們也可以更準確地匹配我們期望的查詢結果。
綜上所述，當我們使用match進行查詢時，如果查詢字段包含多個單詞，比如下面這個，
{
" match ":{ " title ":" Java elastic search " }
}
實際上，es會自動將這個匹配查詢轉換成底部的bool Should，指定多個搜索詞，同時使用$ term查詢。轉換後的語法如下。
{
" bool": {
"應該":[
{ "term": { "title": "java" }}，
{ " term ":{ " title ":" elastic search " } }
]
}
}
上面提到的with and in match查詢對應的是bool查詢，轉換後的語法如下:$ term+must，
{
"匹配":{
"標題":{
「查詢」:「java elasticsearch」，
“運算符”:“和”
}
}
}
{
" bool": {
"必須":[
{ "term": { "title": "java" }}，
{ " term ":{ " title ":" elastic search " } }
]
}
}
對於minimum_should_match的語法，道理也差不多。
{
"匹配":{
"標題":{
「查詢」:「java elasticsearch hadoop spark」，
" minimum_should_match": "75% "
}
}
}
{
" bool": {
"應該":[
{ "term": { "title": "java" }}，
{ " term ":{ " title ":" elastic search " } }，
{ "term": { "title": "hadoop" }}，
{ "term": { "title": "spark" }}
],
“最小_應該_匹配”:3
}
}
我們來看壹個具體的操作例子，也就是說，必須包含至少三個關鍵詞的數據才會出現在搜索結果中。
3.在搜索中，我們有這樣壹個需求，搜索結果中包含java，如果標題中包含hadoop或者spark，就會被優先搜索。同時，如果壹個帖子包含java hadoop，壹個帖子包含java spark，那麽包含hadoop的帖子會比spark先被搜索到。
對於這樣的需求，壹般來說，需要增加某些搜索條件的權重，讓更多符合和滿足我們業務場景的數據在搜索結果中被搜索出來，在es中通過boost關鍵字增加搜索條件的權重。
獲取/論壇/文章/_搜索
{
"查詢":{
" bool": {
"必須":[
{
"匹配":{
"標題":" java "
}
}
],
"應該":[
{
"匹配":{
"標題":{
"查詢":" hadoop "
}
}
},
{
"匹配":{
"標題":{
「查詢」:「火花」，
【助推】:2
}
}
},
{
"匹配":{
"標題":{
"查詢":" php "
}
}
},
{
"匹配":{
"標題":{
「查詢」:「hadoop」，
【助推】:5
}
}
}
]
}
}
}
上面的例子意味著我們對hadoop被包含在搜索的標題中的條件給予更多的權重，hadoop的結果將被限制為被搜索。
4、dis_max語法，也稱為best_field，在某些情況下，如果我們在bool查詢中使用多個字段，但查詢是相同的，可能會導致查詢結果沒有按照我們期望的字段排在前面，即我們只需要將指定字段的內容顯示在前面，如下。
獲取/論壇/文章/_搜索
{
"查詢":{
" bool": {
"應該":[
{ "match": { "title": "java解決方案" }}，
{ "match": { "content": "java解決方案" }}
]
}
}
}
標題和內容的搜索條件相同，但是我們希望結果中的標題包含java解決方案的前置顯示，但是直接查詢可能達不到預期的效果。如果使用dis_max進行拼接，
獲取/論壇/文章/_搜索
{
"查詢":{
" dis_max": {
"查詢":[
{ "match": { "title": "java解決方案" }}，
{ "match": { "content": "java解決方案" }}
]
}
}
}
這樣，查詢結果更符合期望值，
5.但是使用dis_max，只取壹個查詢的最大值，其他查詢的分數完全忽略。即如果壹個結果在包標題中包含java，而在主題中沒有，另壹個則相反，結果是兩個都包含java。在dis_max文法下，只會得到相關性分數最高的壹個，其他結果不予考慮。此時，如果需要獲取其他包含java的title或topic的結果，可以使用tie_breaker進行進壹步的打包，如下。
獲取/論壇/文章/_搜索
{
"查詢":{
" dis_max": {
"查詢":[
{ "匹配":{ "標題":"火花" }}，
{ "match": { "topic": "java"}}
],
“平局決勝”:0.6
}
}
}
這樣，發現了三個結果。總體來說，還是需要結合實際的業務場景來使用。然而，大多數情況下，我們是相愛的。我們還是希望根據我們給定的條件，搜索結果優先考慮包含更多關鍵詞的內容。