我们都知道ES针对复杂的多添加组合查询非常强大,也知道通过match可以实现全文检索查询(分词查询),但是如果现在我只需要实现类似mysql中的like全匹配模糊查询,该怎么实现呢?
从content_index表中查询字段content中包含ES的记录。
在关系型数据库中对应的SQL语句:
SELECT
content
FROM content_index
WHERE content like '%ES%'
## 删除索引
## DELETE content_index
## 新建索引
PUT content_index
{
"mappings": {
"properties": {
"content": {
"type": "wildcard"
}
}
}
}
## 添加数据
POST content_index/_bulk?refresh
{ "create": { } }
{ "content": "老万最近正在学习ES"}
{ "create": { } }
{ "content": "老万精通JAVA"}
{ "create": { } }
{ "content": "ES从入门到放弃"}
说明:
ElasticSearch 5.0以后,String字段被拆分成两种新的数据类型: text用于全文搜索,会分词,而keyword用于关键词搜索,不进行分词。
补充:官网对wildcard字段类型的说明

说明:
1、采用wildcard通配符查询的字段推荐采用字段type设置为wildcard。
2、text字段会进行分词,wildcard通配符查询检索的是分词后的数据。
3、keyword字段虽然不会进行分词,但执行通配符wildcard查询(特别是带有前导通配符的模式)很慢。
POST /_sql?format=txt
{
"query": "SELECT content FROM content_index Where content like '%ES%'"
}
查询结果:

转为DSL查看底层实现:
POST /_sql/translate
{
"query": "SELECT content FROM content_index Where content like '%ES%'"
}
执行结果:
底层就是基于wildcard的通配符查询,其中?和*分别代替一个和多个字符。
{
"size" : 1000,
"query" : {
"wildcard" : {
"content" : {
"wildcard" : "*ES*",
"boost" : 1.0
}
}
},
"_source" : false,
"stored_fields" : "_none_",
"docvalue_fields" : [
{
"field" : "content"
}
],
"sort" : [
{
"_doc" : {
"order" : "asc"
}
}
]
}
利用wildcard通配符查询实现,其中?和*分别代替一个和多个字符。
GET content_index/_search
{
"query": {
"wildcard": {
"content": {
"value": "*ES*"
}
}
}
}
查询结果:
{
"took" : 1,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 2,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 1.0,
"hits" : [
{
"_index" : "content_index",
"_type" : "_doc",
"_id" : "E3E0BnsBxW9JEct2L-d4",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"content" : "老万最近正在学习ES"
}
},
{
"_index" : "content_index",
"_type" : "_doc",
"_id" : "FXE0BnsBxW9JEct2L-d4",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"content" : "ES从入门到放弃"
}
}
]
}
}
本文主要介绍了ES中通过wildcard通配符查询实现like模糊查询。
而sql查询的方式显然适合大众口味。
使用wildcard通配符查询的目标字段的type类型需要设置为wildcard。
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