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match

最簡單的一個match例子：

查詢和"我的寶馬多少馬力"這個查詢語句匹配的文件。

{
  "query": {
    "match": {
        "content" : {
            "query" : "我的寶馬多少馬力"
        }
    }
  }
}

上面的查詢匹配就會進行分詞，比如"寶馬多少馬力"會被分詞為"寶馬 多少 馬力", 所有有關"寶馬 多少 馬力", 那麼所有包含這三個詞中的一個或多個的文件就會被搜尋出來。
並且根據lucene的評分機制(TF/IDF)來進行評分。

match_phrase

比如上面一個例子，一個文件"我的保時捷馬力不錯"也會被搜尋出來，那麼想要精確匹配所有同時包含"寶馬 多少 馬力"的文件怎麼做？就要使用 match_phrase 了

{
  "query": {
    "match_phrase": {
        "content" : {
            "query" : "我的寶馬多少馬力"
        }
    }
  }
}

完全匹配可能比較嚴，我們會希望有個可調節因子，少匹配一個也滿足，那就需要使用到slop。

{
  "query": {
    "match_phrase": {
        "content" : {
            "query" : "我的寶馬多少馬力",
            "slop" : 1
        }
    }
  }
}
 

multi_match

如果我們希望兩個欄位進行匹配，其中一個欄位有這個文件就滿足的話，使用multi_match

{
  "query": {
    "multi_match": {
        "query" : "我的寶馬多少馬力",
        "fields" : ["title", "content"]
    }
  }
}

但是multi_match就涉及到匹配評分的問題了。

我們希望完全匹配的文件佔的評分比較高，則需要使用best_fields

{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "我的寶馬發動機多少",
      "type": "best_fields",
      "fields": [
        "tag",
        "content"
      ],
      "tie_breaker": 0.3
    }
  }
}
 

意思就是完全匹配"寶馬 發動機"的文件評分會比較靠前，如果只匹配寶馬的文件評分乘以0.3的係數

我們希望越多欄位匹配的文件評分越高，就要使用most_fields

{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "我的寶馬發動機多少",
      "type": "most_fields",
      "fields": [
        "tag",
        "content"
      ]
    }
  }
}

我們會希望這個詞條的分詞詞彙是分配到不同欄位中的，那麼就使用cross_fields

{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "我的寶馬發動機多少",
      "type": "cross_fields",
      "fields": [
        "tag",
        "content"
      ]
    }
  }
}

term

term是代表完全匹配，即不進行分詞器分析，文件中必須包含整個搜尋的詞彙

{
  "query": {
    "term": {
      "content": "汽車保養"
    }
  }
}

查出的所有文件都包含"汽車保養"這個片語的詞彙。

使用term要確定的是這個欄位是否“被分析”(analyzed)，預設的字串是被分析的。