本文主要是介绍ElasticSearch原理（系列）- match_phrase、match、prefix、wildcard比较，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
match
GET /my_index/address/_search
{query: {match:"hello world"}
}
|
句子中包含hello或world的都会被搜索出，比如下面的句子都会被搜索到：
1.hello tom, do you know me 2.see the world |
match_phrase
GET /my_index/address/_search
{query: {match_phrase:"hello world"}
}
|
也就是说hello world 必须相邻才能被搜索出来，比如下面的句子：
1.Hello World tom, do you know me // 能搜到 2.see the world // 搜不到 3.Hello tom // 搜不到 |
match_phrase slop
GET /my_index/address/_search
{query: {match_phrase:{content:"hello world", slop: 2}}
}
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可以通过指定slot来控制移动词数。这里中间间隔的词数<2才能搜到。对于下面的例子：
1.hello world // 能搜到 2.hello es world // 能搜索到 3.hello tom es world // 不能搜到 4.hello lity do my world // 搜不到 3>2 |
match_phrase原理
match_phrase执行过程：
１.如match搜索一样进行分词，
２.对分词后的单词到field中去进行搜索(多个term匹配)。这一步返回每个单词对应的doc，并返回这些单词在对应的doc中的位置，
３.对返回的doc进行第一步的筛选，找到每个单词都在同一个field的doc。
４.对第３步进行筛选后的doc进行再一次的筛选，选回位置符合要求的doc。比如，对于match_phrase，就是找到后一个单词的位置比前一个单词的位置大１。或者移动次数<slot的文档。
５．proximity match（使用slot）原理一样，只是第四位对位置进行筛选时的方法不同。
比如要搜索“hello world”
- 分词为 hello 和 world
- 分别对term hello和world去搜索。返回两者匹配到的文档。
- 第一次筛选，取两个的交集。
- 继续筛选，对于match_phrase，就是找到后一个单词world的位置比前一个单词hello的位置大１的文档
prefix
前缀搜索
它会对分词后的term进行前缀搜索。
- 它不会分析要搜索字符串，传入的前缀就是想要查找的前缀
- 默认状态下，前缀查询不做相关度分数计算，它只是将所有匹配的文档返回，然后赋予所有相关分数值为1。它的行为更像是一个过滤器而不是查询。两者实际的区别就是过滤器是可以被缓存的，而前缀查询不行。
- 只能找到反向索引中存在的术语
prefix的原理：
需要遍历所有倒排索引，并比较每个term是否已所指定的前缀开头。
比如：
Term: Doc IDs:
-------------------------
"SW50BE" | 5
"W1F7HW" | 3
"W1V3DG" | 1
"W2F8HW" | 2
"WC1N1LZ" | 4
-------------------------GET /my_index/address/_search
{"query": {"prefix": {"postcode": "W1"}}
}
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prefix原理
prefix搜索过程：
为了支持前缀匹配，查询会做以下事情：
- 扫描术语列表并查找到第一个以 W1 开始的术语。
- 搜集关联的ID
- 移动到下一个术语
- 如果这个术语也是以 W1 开头，查询跳回到第二步再重复执行，直到下一个术语不以 W1 为止。
如果以w1开头的term很多，那么会有严重的性能问题。但是如果term比较小集合，可以放心使用。
wildcard
模糊查询
- 工作原理和prefix相同，只不过它在1不是只比较开头，它能支持更为复杂的匹配模式。
- 它使用标准的 shell 模糊查询：? 匹配任意字符，* 匹配0个或多个字符。
GET /my_index/address/_search {"query": {"regexp": {"postcode": "W[0-9].+" #1}} }
这也意味着我们需要注意与前缀查询中相同的性能问题，执行这些查询可能会消耗非常多的资源，所以我们需要避免使用左模糊这样的模式匹配（如，foo 或 .foo 这样的正则式）
注意：
prefix、wildcard 和 regrep 查询是基于术语操作的，如果我们用它们来查询分析过的字段（analyzed field），他们会检查字段里面的每个术语，而不是将字段作为整体进行处理。
match_phrase_prefix
实时模糊搜索
这种查询的行为与 match_phrase 查询一致，但是它将查询字符串的最后一个词作为前缀(prefix)使用。
比如：
{"match_phrase_prefix" : {"brand": "johnnie walker bl"}
}
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下面的句子可能被搜索到：
- johnnie walker blll
- johnnie walker bl33
- johnnie walker blyu
查询步骤：
johnnie walker- 跟着 一个以 bl 开始的词(prefix)
与 match_phrase 一样，它也可以接受 slop 参数让相对词序位置不那么严格：
{"match_phrase_prefix" : {"brand" : {"query": "walker johnnie bl", #1"slop": 10}}
}
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下面的句子可能被搜索到：
- johnnie ee walker blll
- johnnie aa walker bl33
- johnnie cc gg walker blyu
我们可以通过设置 max_expansions 参数来限制前缀扩展的影响，一个合理的值是可能是50：
{"match_phrase_prefix" : {"brand" : {"query":"johnnie walker bl","max_expansions": 50}}
}
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参数max_expansions控制着可以与前缀匹配的术语的数量
另一个即时搜索的方法是，使用
Ngram部分匹配, 这种方法会增加索引的开销，但是会加快查询速度。具体可以自行查阅。
这篇关于ElasticSearch原理（系列）- match_phrase、match、prefix、wildcard比较的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
