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电玩女神 2023-02-20 10:55 1阅读 0赞

## 1. 准备索引库 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTg2MDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70]

## 2. 录入数据 ##

以此类推，录入3条数据，本文举一个例子：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTg2MDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
![在这里插入图片描述][20200626150540573.png]

## 3. match ##

*  match： 先对词条进行分词，分词后的任一词语出现在当前字段中就可以查询到

查询desc属性中含有天气的文档  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTg2MDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
结果如下，找出了id为1003的文档：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTg2MDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

## 4. match\_all与from、size ##

查询所有文档  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTg2MDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
查询所有文档，返回指定字段  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTg2MDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
查询所有文档，返回指定字段，并且从第0个文档开始，查询3个文档  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTg2MDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

## 5. term、terms和match ##

match会把输入的词条进行分词，比如输入“很喜欢”，会把这个词分为“很喜欢”和“很”、“喜欢”，查询结果如下，会命中两个文档  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTg2MDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]  
term的意思是，不对输入的词条进行分词，比如输入“很喜欢”，就只是匹配含有关键字“很喜欢”的文档，查询结果如下，只有一个文档匹配到  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTg2MDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]  
如果一次性匹配多个不需要分词的词条，查询方法如下，带有“很喜欢”和“天气”的文档会被找到  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTg2MDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]

## 6. match\_phrase和match ##

*  match\_phrase：先对词条进行分词，分词后的词语必须都包含在当前字段中，并且这个词条必须连贯，才可以查询到，比如：“喜欢学习”可以查询到一个文档，“我学习”查询不到，因为中间空了“喜欢”这个词，不够连贯。  
    查询desc字段中“喜欢“、“学习”连个词语都包含的文档  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTg2MDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]  
    如果就想查询不连贯的词条，可以使用slop字段，slop等于1，表示允许跳过一个词，以此类推。如下所示，slop等于1，就跳过了“喜欢”这个词，查询到了一个文档。当然slop等于2及以上，也是可以查询到这个文档  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTg2MDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]
 *  match： 先对词条进行分词，分词后的任一词语出现在当前字段中就可以查询到  
    查询desc字段中“喜欢“、“学习”连个词语包含任一其一的文档  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTg2MDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]

## 7. operator、minimum\_should\_match和ids ##

operator用来控制match中词条匹配的词语，operator为and的时候表示要查询的文档必须包好词条分词后的所有词语，operator为or的时候表示包含其中一个；

operator为and  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTg2MDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]  
operator为or  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTg2MDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]  
minimum\_should\_match表示最小匹配到的分词数百分比，意思是分词后的词语满足匹配到的百分比，只有满足了这个比例的文档才能被查询出来  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTg2MDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]  
ids表示根据id的数组进行查询  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTg2MDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70 16]

## 8. multi\_match和boost ##

multi\_match区别于match，匹配的是多个字段中包含的词语  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTg2MDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70 17]  
同时，在多个字段匹配的时候，可以在某个字段中加入^+数字来提升某个字段的权重  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTg2MDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70 18]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTg2MDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200626144440204.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTg2MDE1,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTg2MDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200626150518521.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTg2MDE1,size_16,color_FFFFFF,t_70
[20200626150540573.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200626150540573.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTg2MDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200626150119533.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTg2MDE1,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTg2MDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200626150159449.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTg2MDE1,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTg2MDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200626152323238.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTg2MDE1,size_16,color_FFFFFF,t_70
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTg2MDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70 18]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200628101552806.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTg2MDE1,size_16,color_FFFFFF,t_70