一.term与match　

　　1.区别

term查询查找包含文档精确的倒排索引指定的词条。也就是精确查找(没经过分词)。
term和match的区别是：

　　match是经过analyer的，也就是说，文档首先被分析器给处理了。根据不同的分析器，分析的结果也稍显不同，然后再根据分词结果进行匹配。
　　term则不经过分词，它是直接去倒排索引中查找了精确的值了。

建立数据结构

PUT w1
{
  "mappings": {
    "doc": {
      "properties":{
        "t1":{
          "type": "text"
        },
        "t2": {
          "type": "keyword"
        }
      }
    }
  }
}

PUT w1/doc/1
{
  "t1": "hi single dog",
  "t2": "hi single dog"
}

GET w1/doc/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "t1": "hi"
    }
  }
}

#能查到

GET w1/doc/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "t2": "hi"
    }
  }
}

#查不到

GET w1/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "t2": "hi single dog"
    }
  }
}
#只能这样查询keyword的值
GET w1/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "t1": "hi"
    }
  }
}

#t1 进行了分词,可以查到

　　2.查找多个精确值

①原样式

PUT w1/doc/2
{
  "t1": "20",
  "t2": "2019-4-16"
}
PUT w1/doc/3
{
  "t1": "30",
  "t2": "2019-4-17"
}

GET w1/doc/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "term": {
            "t1": "20"
          }
        },
        {
          "term": {
            "t1": "30"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

②简单样式

GET w1/doc/_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "t1": ["20", "30"]
    }
  }
}

GET w1/doc/_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "t2": ["2019-4-16", "2019-4-17"]
    }
  }
}

二.修改器

　　1.词条建议器　

　　两种顺序都可以得到结果

GET c12/doc/_search
{
  "suggest": {
    "text": "appl",　　　　#要修改词
    "my1": {            #别名

      "term": {
        "field": "title"     #对照字段
      }
    }
  }
}

GET c12/doc/_search
{

  "suggest": {
    "my1": {　　　　　　　　　　#别名
      "text": "appl",　　　　
      "term": {
        "field": "title"
      }
    }

  }
}

　　2.词组建议器

GET s1/doc/_search
{
  "suggest": {
    "my_s1": {
      "text": "luce is coo",
      "phrase": {
        "field": "title"
      }
    }
  }
}

加高亮显示

GET s4/doc/_search
{
  "suggest": {
    "my_s4": {
      "text": "lucen elasticsearc rock",
      "phrase": {
        "field": "title",
        "highlight":{
          "pre_tag":"<em class=‘xxx‘>",
          "post_tag":"</em>"
        }
      }
    }
  }
}

三.建议器(前缀提示)

　　1.基本使用

GET s8/doc/_search
{
  "suggest": {
    "s3": {
      "text": "bl",
      "completion": {
        "field": "title"
      }
    }
  }
}

修改器和建议器一起用

GET c12/doc/_search
 {
    "suggest": {
        "text": "appl",
        "s1": {
            "term": {
                "field": "title"
            }
        },
        "s2": {
            "phrase": {
                "field": "title"
            }
        },
        "s3": {
            "completion": {
                "field": "title"
            }
        }
    }
}

　　2.权重

建立数据结构

PUT s8
{
  "mappings": {
    "doc":{
      "properties":{
        "title":{
          "type": "completion"
        }
      }
    }
  }
}

插入数据

PUT s8/doc/3
{
  "title": [
    {
      "input":"appel",
      "weight": 2
    },
    {
      "input":"apple",
      "weight": 3
    }
  ]
}

查询

GET s8/doc/_search
{
  "suggest": {
    "my_s8": {
      "text": "app",
      "completion": {
        "field": "title"
      }
    }
  }
}

　　3. size参数(返回数据量,默认是5)

GET s8/doc/_search
{
  "suggest": {
    "completion_suggest": {
      "prefix": "app",
      "completion": {
        "field": "title",
        "size": 1
      }
    }
  },
  "_source": "title"

　　4.skip_duplicates(过滤重复)

GET s8/doc/_search
{
  "suggest": {
    "completion_suggest": {
      "prefix": "app",
      "completion": {
        "field": "title",
        "size": 5,
        "skip_duplicates":true
      }
    }
  },
  "_source": "title"
}

四.解决 size 最大10000的问题

进行修改

PUT s18/_settings
{
  "index":{
    "max_result_window": "11000"
  }
}

这样就可以返回10000以上的数据量了

GET s18/doc/_search
{
  "size": 11000,
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

原文地址：https://www.cnblogs.com/sc-1067178406/p/10920414.html