使用ElasticSearch 怎么实现全文搜索

match query 会对查询语句进行分词，分词后，如果查询语句中的任何一个词项被匹配，则文档就会被索引到。

GETbooks/_search{"query":{"match":{"name":"美术计算机"}}}

这个查询首先会对 美术计算机 进行分词，分词之后，再去查询，只要文档中包含一个分词结果，就回返回文档。换句话说，默认词项之间是 OR 的关系，如果想要修改，也可以改为 AND。

GETbooks/_search{"query":{"match":{"name":{"query":"美术计算机","operator":"and"}}}}

此时就回要求文档中必须同时包含 美术 和 计算机 两个词。

15.2 match_phrase query

match_phrase query 也会对查询的关键字进行分词，但是它分词后有两个特点：

• 分词后的词项顺序必须和文档中词项的顺序一致
• 所有的词都必须出现在文档中

示例如下：

GETbooks/_search{"query":{"match_phrase":{"name":{"query":"十一五计算机","slop":7}}}}

query 是查询的关键字，会被分词器进行分解，分解之后去倒排索引中进行匹配。

slop 是指关键字之间的最小距离，但是注意不是关键之间间隔的字数。文档中的字段被分词器解析之后，解析出来的词项都包含一个 position 字段表示词项的位置，查询短语分词之后 的 position 之间的间隔要满足 slop 的要求。

15.3 match_phrase_prefix query

这个类似于 match_phrase query，只不过这里多了一个通配符，match_phrase_prefix 支持最后一个词项的前缀匹配，但是由于这种匹配方式效率较低，因此大家作为了解即可。

GETbooks/_search{"query":{"match_phrase_prefix":{"name":"计"}}}

这个查询过程，会自动进行单词匹配，会自动查找以计开始的单词，默认是 50 个，可以自己控制：

GETbooks/_search{"query":{"match_phrase_prefix":{"name":{"query":"计","max_expansions":3}}}}

match_phrase_prefix 是针对分片级别的查询，假设 max_expansions 为 1，可能返回多个文档，但是只有一个词，这是我们预期的结果。有的时候实际返回结果和我们预期结果并不一致，原因在于这个查询是分片级别的，不同的分片确实只返回了一个词，但是结果可能来自不同的分片，所以最终会看到多个词。

15.4 multi_match query

match 查询的升级版，可以指定多个查询域：

GETbooks/_search{"query":{"multi_match":{"query":"java","fields":["name","info"]}}}

这种查询方式还可以指定字段的权重：

GETbooks/_search{"query":{"multi_match":{"query":"阳光","fields":["name^4","info"]}}}

这个表示关键字出现在 name 中的权重是出现在 info 中权重的 4 倍。

15.5 query_string query

query_string 是一种紧密结合 Lucene 的查询方式，在一个查询语句中可以用到 Lucene 的一些查询语法：

GETbooks/_search{"query":{"query_string":{"default_field":"name","query":"(十一五)AND(计算机)"}}}

15.6 simple_query_string

这个是 query_string 的升级，可以直接使用 +、|、- 代替 AND、OR、NOT 等。

GETbooks/_search{"query":{"simple_query_string":{"fields":["name"],"query":"(十一五)+(计算机)"}}}