前言
這篇文章是出自於線上課程 Complete Guide to Elasticsearch 的所記錄的筆記。
這一篇文章要來比較 ElasticSearch term & match 之間的差異。
本文
Term
term 在進行搜尋時，不會先對字句做分析
通常使用在精確比對中，像是數字、日期及關鍵字。
二話不說，直接看範例
E.g.
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| GET /analyzer_test/_search
{
"query": {
"term": {
"description": {
"value": "dog"
}
}
}
}
|
上面這種寫法，可以把 value: ... 簡化成下面這樣子
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| GET /analyzer_test/_search
{
"query": {
"term": {
"description": "dog"
}
}
}
|
上面兩種得到的結果會是相同的。
terms
透過 term 搜尋，欄位加上 keyword 的效果會更好
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| GET /analyzer_test/_search
{
"query": {
"terms": {
"test.keyword": [
"Brunch",
"Dinner"
]
}
}
}
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ids
透過 id 取得特定資料，做法相當單純，而且可以一次使用多筆 id 來搜尋。
E.g.
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| GET /analyzer_test/_search
{
"query": {
"ids": {
"values": ["EQlV-30BeiHXdjTuKITq", "eBhV-30BH9MdJOJuGEIo"]
}
}
}
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| {
"took" : 0,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 2,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 1.0,
"hits" : [
{
"_index" : "analyzer_test",
"_type" : "_doc",
"_id" : "eBhV-30BH9MdJOJuGEIo",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"test" : "Brunch"
}
},
{
"_index" : "analyzer_test",
"_type" : "_doc",
"_id" : "EQlV-30BeiHXdjTuKITq",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"test" : "Dinner"
}
}
]
}
}
|
gte, gt, lte, lt
透過指定條件來取得特定範圍內的資料。
numeric
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| GET /analyzer_test/_search
{
"query": {
"range": {
"in_stock": {
"gte": 10,
"lte": 20
}
}
}
}
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| {
"took" : 858,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 2,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 1.0,
"hits" : [
{
"_index" : "analyzer_test",
"_type" : "_doc",
"_id" : "wBgL_30BH9MdJOJuw0Km",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"in_stock" : 20
}
},
{
"_index" : "analyzer_test",
"_type" : "_doc",
"_id" : "wRgL_30BH9MdJOJu0kJr",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"in_stock" : 13
}
}
]
}
}
|
Date
也可以搜尋特定範圍日期的資料，Elasticsearch 預設使用的日期格式為 yyyy/mm/dd。
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| GET /analyzer_test/_search
{
"query": {
"range": {
"created": {
"gte": "2021/01/01",
"lte": "2021/12/31"
}
}
}
}
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| {
"took" : 538,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 3,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 1.0,
"hits" : [
{
"_index" : "analyzer_test",
"_type" : "_doc",
"_id" : "EgkQ_30BeiHXdjTudIQr",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"created" : "2021/01/02"
}
},
{
"_index" : "analyzer_test",
"_type" : "_doc",
"_id" : "EwkQ_30BeiHXdjTuhISx",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"created" : "2021/02/05"
}
},
{
"_index" : "analyzer_test",
"_type" : "_doc",
"_id" : "wxgQ_30BH9MdJOJuk0Kw",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"created" : "2021/10/05"
}
}
]
}
}
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若要修改搜尋日期的格式，可以加上欄位 format
E.g.
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| GET /analyzer_test/_search
{
"query": {
"range": {
"created": {
"gte": "01/01/2021",
"lte": "31/12/2021",
"format": "dd/MM/yyyy||yyyy"
}
}
}
}
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也可以透過 anchor || 的方式來表達相對應的時間
<operator>: <date>||<relative_method>
E.g.
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| GET /analyzer_test/_search
{
"query": {
"range": {
"created": {
"gte": "2021/01/01||-1y",
}
}
}
}
|
-1y: 相對於前面的日期，再減少一年
-1d: 相對於前面的日期，再少一天
也支援自動進退位的表達方式，進退位取決於 operator
E.g.
這邊的範例意思為，相對於前面的日期減少一年，再進位至下一個月份(因為 operator 是 gte，故是退位)
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| GET /analyzer_test/_search
{
"query": {
"range": {
"created": {
"gte": "2021/01/01||-1y\M",
}
}
}
}
|
Non null value
我們可以針對特定欄位，來搜尋該欄位非空的那些資料
E.g.
現在部分資料如下，有一些資料的 created 為 null
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| ...
{
"_index" : "analyzer_test",
"_type" : "_doc",
"_id" : "EwkQ_30BeiHXdjTuhISx",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"created" : "2021/02/05"
}
},
{
"_index" : "analyzer_test",
"_type" : "_doc",
"_id" : "wxgQ_30BH9MdJOJuk0Kw",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"created" : "2021/10/05"
}
},
{
"_index" : "analyzer_test",
"_type" : "_doc",
"_id" : "FAm5_30BeiHXdjTu64S8",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"created" : null
...
|
假設現在要來搜尋欄位 created 非空值的資料，可以透過下面這個語法
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| GET /analyzer_test/_search
{
"query": {
"exists": {
"field": "created"
}
}
}
|
Prefix
假設目前有這兩筆資料
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| ...
"_index" : "analyzer_test",
"_type" : "_doc",
"_id" : "dxhU-30BH9MdJOJuJEKr",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"tags" : [
"Red"
]
}
},
{
"_index" : "analyzer_test",
"_type" : "_doc",
"_id" : "0hjK_30BH9MdJOJu7ULf",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"tags" : [
"Redd"
]
}
...
|
因為這兩筆資料的開頭都是 Red，我們可以透過 prefix 來幫助我們找到這些資料
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| GET /analyzer_test/_search
{
"query": {
"prefix": {
"tags.keyword": "Red"
}
}
}
|
wildcard
ES 也支援透過 wildcard 的方式來搜尋特定的資料。
E.g.
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| GET /analyzer_test/_search
{
"query": {
"wildcard": {
"tags.keyword": "Re*"
}
}
}
|
因為 wildcard 在搜尋時會遍巡該欄位的資料，如果 * or ? 放在字首來搜尋的話，效能會變差。
regexp
ES 支援透過 regular expression (Regex) 的方式來搜尋特定的資料。
E.g.
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| GET /analyzer_test/_search
{
"query": {
"regexp": {
"tags.keyword": "R.*"
}
}
}
|
Elastic 使用的是 Lucene’s regular expression engine，所以部分 Regex 的功能並不支援。
Match
在 ES 中， query type match 用來做 full text query
E.g.
搜尋 title 裡頭有符合搜尋內容的資料
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| GET /analyzer_test/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "Cat"
}
}
}
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透過 match 尋找的結果會被分析，也會得到相對應的分數
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| {
"took" : 791,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 2,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 0.25069216,
"hits" : [
{
"_index" : "analyzer_test",
"_type" : "_doc",
"_id" : "KBhPBH4BH9MdJOJu9UMH",
"_score" : 0.25069216,
"_source" : {
"title" : "Dog and Cat and Cat"
}
},
{
"_index" : "analyzer_test",
"_type" : "_doc",
"_id" : "FglQBH4BeiHXdjTu_YRA",
"_score" : 0.18232156,
"_source" : {
"title" : "Dog and Horse and Cat"
}
}
]
}
}
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match 預設使用的 opreator 是 or，可以修改 operator 來改變搜尋模式。
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| GET /analyzer_test/_search
{
"query": {
"match": {
"title": {
"query": "dog is cat",
"operator": "and"
}
}
}
}
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因為使用 and，所以預期 query 的內容都要出現 dog & is & cat，但 title 裡面沒有出現 is，因此資料就算有 dog & cat，也不會顯示出來。
如果希望字句是按照順序的呈現，可以使用 match_phrase
E.g.
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| GET /analyzer_test/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"title": "dog and cat"
}
}
}
}
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若是希望在不同的欄位同時找到同一個字，可以使用 multi_match。
E.g.
要在欄位 title 及 description 找到 cat & dog。
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| GET /analyzer_test/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "cat dog",
"fields": ["title", "description"]
}
}
}
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假如搜尋的字有兩個，兩個字出現在同一個欄位的分數與任一個字出現在其中一個欄位，前者的分數會比較高，而且 multi_match 也會選用分數較高的。
Reference
- Complete Guide to Elasticsearch