下面是获取完全匹配的查询
GET courses/_search
{
"query": {
"term" : {
"name.keyword": "Anthropology 230"
}
}
}
我需要找到Anthropology 230
和Anthropology 250 also
如何获得完全匹配
答案 0 :(得分:5)
您所做的错误是您在关键字字段上使用了术语查询,并且没有对这两个查询都进行分析,这意味着他们试图在倒排索引中找到完全相同的搜索字符串。
您应该做的是:定义一个text
字段,如果您尚未定义映射,则该字段将一直存在。我还假设与您提到的.keyword
查询相同,如果您未定义映射,则会自动创建。
现在,您只需在下面进行分析的match query下使用并使用standard analyzer即可在空白处分割标记,因此Anthropology
250
和230
为您的2个示例文档生成的。
简单高效的查询,同时带来了两个文档
{
"query": {
"match" : {
"name" : "Anthropology 230"
}
}
}
和搜索结果
"hits": [
{
"_index": "matchterm",
"_type": "_doc",
"_id": "1",
"_score": 0.8754687,
"_source": {
"name": "Anthropology 230"
}
},
{
"_index": "matchterm",
"_type": "_doc",
"_id": "2",
"_score": 0.18232156,
"_source": {
"name": "Anthropology 250"
}
}
]
上述查询与两个文档匹配的原因是,它创建了两个令牌anthropology
和230
,并且在两个文档中都匹配了anthropology
。
您绝对应该阅读analysis process的知识,也可以尝试analyze API查看为任何文本生成的标记。
分析文本的API输出
POST http:// {{hostname}}:{{port}} / {{index-name}} / _analyze
{
"analyzer": "standard",
"text": "Anthropology 250"
}
{
"tokens": [
{
"token": "anthropology",
"start_offset": 0,
"end_offset": 12,
"type": "<ALPHANUM>",
"position": 0
},
{
"token": "250",
"start_offset": 13,
"end_offset": 16,
"type": "<NUM>",
"position": 1
}
]
}
答案 1 :(得分:3)
您可以检查并尝试使用match,match_phrase或match_phrase_prefix
使用匹配,
GET courses/_search
{
"query": {
"match" : {
"name" : "Anthropology 230"
}
},
"_source": "name"
}
使用 match_phrase ,
GET courses/_search
{
"query": {
"match_phrase" : {
"name" : "Anthropology"
}
},
"_source": "name"
}
OR ,使用regexp,
GET courses/_search
{
"query": {
"regexp" : {
"name" : "Anthropology [0-9]{3}"
}
},
"_source": "name"
}
答案 2 :(得分:2)
假设您可能有更多的“人类学nnn”项目,这应该可以满足您的需求:
"query":{
"bool":{
"must":[
{"term": {"name.keyword":"Anthropology 230"}},
{"term": {"name.keyword":"Anthropology 250"}},
]
}
}