我的Elasticsearch系列文章，逐渐更新中，欢迎关注
0A.关于Elasticsearch及实例应用
00.Solr与ElasticSearch对比
01.ElasticSearch能做什么？
02.Elastic Stack功能介绍
03.如何安装与设置Elasticsearch API
04.如果通过elasticsearch的head插件建立索引_CRUD操作
05.Elasticsearch多个实例和head plugin使用介绍
06.当Elasticsearch进行文档索引时，它是如何工作的?
07.Elasticsearch中的映射方式—简洁版教程
08.Elasticsearch中的分析和分析器应用方式
09.Elasticsearch中构建自定义分析器
10.Kibana科普-作为Elasticsearhc开发工具
11.Elasticsearch查询方法
12.Elasticsearch全文查询
13.Elasticsearch查询-术语级查询
14.Python中的Elasticsearch入门
15.使用Django进行ElasticSearch的简单方法
16.关于Elasticsearch的6件不太明显的事情
17.使用Python的初学者Elasticsearch教程
18.用ElasticSearch索引MongoDB,一个简单的自动完成索引项目
19.Kibana对Elasticsearch的实用介绍
20.不和谐如何索引数十亿条消息
21.使用Django进行ElasticSearch的简单方法
另外Elasticsearch入门，我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你，这两个指南都是非常想尽的入门手册。
我们已经学习了Elasticsearch查询的基本分类，这两个类别的基本知识以及查询/过滤器上下文。在此博客中，其目的是向您介绍Elasticsearch世界中常见的全文查询。
让我们索引一些主要由一些文本组成的数据。为简单起见，我采用了Facebook帖子的修剪版本及其说明和详细信息的CSV，这些内容可以在公共网站上获得。您可以将这些tweet索引到Elasticsearch
我已将上述推文索引到名为fb-post的索引。索引后的样本数据文档如下所示：
{
"_index" : "fb-post",
"_type" : "_doc",
"_id" : "TszxwG0Bm6hFGbtHjVCC",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"status_type" : "shared_story",
"link" : "http://abcnews.go.com/blogs/headlines/2011/12/chief-justice-roberts-responds-to-judicial-ethics-critics/",
"description" : "PAUL J. RICHARDS/AFP/Getty Images Chief Justice John Roberts issued a ringing endorsement Saturday night of his colleagues’ ability to determine when they should step down from a case because of a conflict of interest. “I have complete confidence in the capability of my colleagues to determine when ...",
"caption" : "abcnews.go.com",
"love_count" : 0,
"shares_count" : 12,
"page_id" : 86680728811,
"wow_count" : 0,
"post_type" : "link",
"id" : "86680728811_272953252761568",
"posted_at" : "2012-01-01 00:30:26",
"sad_count" : 0,
"angry_count" : 0,
"message" : "Roberts took the unusual step of devoting the majority of his annual report to the issue of judicial ethics.",
"picture" : "https://external.xx.fbcdn.net/safe_image.php?d=AQAPXteeHLT2K7Rb&w=130&h=130&url=http%3A%2F%2Fabcnews.go.com%2Fimages%2FPolitics%2Fgty_chief_justice_john_roberts_jt_111231_wblog.jpg&cfs=1&sx=108&sy=0&sw=269&sh=269",
"likes_count" : 61,
"thankful_count" : 0,
"@timestamp" : "2012-01-01T00:30:26.000+05:30",
"comments_count" : 27,
"name" : "Chief Justice Roberts Responds to Judicial Ethics Critics",
"haha_count" : 0
}
}
在上面的文档中，我们感兴趣的字段是诸如“名称”，“消息”和“描述”之类的文本字段。
现在让我们一个接一个地转到每个全文查询。
1.匹配查询
我们在之前的博客中讨论了匹配查询，但是没有提到匹配查询的正常用例。匹配查询最常见的用例是当我们拥有大量数据集时，我们需要快速找到一些近似精确的匹配项。
例如，在我们的Twitter数据集中，我们需要确定整个推文集中是否存在“信心”一词。可以使用针对以下“文本”字段的简单匹配查询来完成此操作：
POST fb-post/_search
{
"query": {
"match": {
"description": {
"query":"confidence"
}
}
}
}结果将显示带有“ confidence”文本的推文。
现在在上面的示例中，我们只看到了一个单词。当我们输入多个单词时会发生什么？让我们尝试下面的查询，这里我们要给出的查询是“ 信心大厦 ”
POST fb-post/_search
{
"query": {
"match": {
"description": {
"query":"confidence buildings"
}
}
}
}现在，这将返回匹配“信心” 或 “建筑物”的文档。匹配查询的默认行为为OR。这可以更改。如果我们要同时匹配“信心” 和“建筑物”，则可以在查询中指定“ operator”参数，如下所示：
POST fb-post/_search
{
"query": {
"match": {
"description": {
"query":"confidence buildings",
"operator":"AND"
}
}
}
}上面的查询将返回包含“信心”和“建筑物”（在我们的数据集中为零）的文档
2.多重比对查询
顾名思义，多匹配查询将在多个字段中搜索搜索关键字。假设我们有一个搜索关键字“ Giffords family”，可以在“名称”和“描述”字段中进行搜索，则可以使用多重匹配查询。
POST fb-post/_search
{
"query": {
"multi_match" : {
"query": "Giffords family",
"fields": [ "name", "description" ]
}
}
}在此处，针对“名称”和“描述”字段搜索“ Giffords”或“ family”一词，并返回匹配的文档。
我们还可以针对特定字段进行自定义评分。在下面的查询中，对所有与“名称”字段中的关键字匹配的文档给予5的提升
POST fb-post/_search
{
"query": {
"multi_match" : {
"query": "Giffords family",
"fields": [ "name^5", "description" ]
}
}
}- query_string查询
另一个有用的查询是query_string查询。它与匹配查询类似，但此处搜索关键字的格式很重要。它需要特定的格式，并且如果搜索关键字的格式不同，则会返回错误。
考虑以下查询：
POST fb-post/_search
{
"query": {
"query_string" : {
"query" : "(step down) OR (official act)"
}
}
}在此，搜索关键字首先分为两部分，即“或”条件的左侧和“或”条件的右侧。也就是说，搜索查询中的运算符用作定界符。然后将对每个部分进行分析（根据要查询的字段，在上面的示例中查询所有字段，它将进行标准分析），然后进行查询。
也可以对特定的一个或多个字段进行查询，如下所示：
POST fb-post/_search
{
"query": {
"query_string" : {
"query" : "(step down) OR (official act)",
"fields" : ["description","name"]
}
}
}- match_phrase查询
Match_phrase查询是一个特别有用的查询，它寻找匹配短语而不是单个单词。在下面给出的示例中，match_phrase查询以相同顺序获取与单词“ deeply关心”匹配的文档。
POST fb-post / _search
{
“ query”：{
“ match_phrase”：{
“ description”：“ 密切关注 ”
}
}
}即使更改了单词顺序，match_phrase查询的一个非常有用的自定义设置也会匹配。例如，如果我们希望“深切关注”和“深切关注”相匹配，则可以将slop参数与match_phrase查询一起使用，如下所示：
POST fb-post/_search
{
"query": {
"match_phrase" : {
"description" : "deeply concerned"
}
}
}slope值默认为0，最大范围为50。在上面的示例中，slope值2表示可以将这些词视为匹配项的范围。
现在考虑以下查询，在该查询的末尾加上不完整的关键字“ ab”。该match_phrase查询没有提供火柴，即使存在具有“深切关注文档此查询有关 ” 短语中的“描述”字段
POST fb-post/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"description" : {
"query" : "deeply concerned",
"slop": 2
}
}
}
}- match_phrase_prefix查询
在上面的示例中，我们看到match_phrase查询需要精确的短语来进行匹配。但是有时候，如果我们也可以使用match_phrase_prefix查询来匹配部分匹配项，那将很方便。“ match_phrase_prefix”查询可帮助我们实现此类匹配。
POST fb-post/_search
{
"query": {
"match_phrase" : {
"description" : "deeply concerned ab"
}
}
}上面的查询可以像下面搭配词组：
“deeply concerned about”
“deeply concerned above”
一个实际的用例是邮政编码的自动完成实现，其中用户键入部分短语。
结论
在此博客中，我们看到了Elasticsearch查询世界中的一些重要的全文查询。我将在下一个博客中介绍术语级别查询，然后再返回一些特殊的全文查询，这将有助于更好地理解。