使用ElasticSearch 怎么实现全文搜索，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
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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。
GET books/_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。
GET books/_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。
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：
示例如下：
GET books/_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。
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。
GET books/_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：
GET books/_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。
match 查询的升级版，可以指定多个查询域：
GET books/_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：
GET books/_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。
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：
GET books/_search
{
"query": {
"query_string": {
"default_field": "name",
"query": "(十一五) AND (计算机)"
}
}
}
这个是 query_string 的升级，可以直接使用 +、|、- 代替 AND、OR、NOT 等。
GET books/_search
{
"query": {
"simple_query_string": {
"fields": ["name"],
"query": "(十一五) + (计算机)"
}
}
}
看完上述内容，你们掌握使用ElasticSearch 怎么实现全文搜索的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！
