【Elasticsearch】搜索小记之 match VS match_phrase

　　最近稍微研究了一下ElasticSearch（下文简称ES），所谓可扩展的开源弹性搜索解决方案，跟同事笑称，如果它作为SQL SERVER的话，我的了解还在基本的select语句上，当然学习它也是一个积累知识的过程，闲言少叙，书归正传，今天简单将里面中的基础的两个查询总结一下，有不对的地方欢迎各位指出。

　　刚刚接触ES的时候，发现他的搜索确实很快，不像SQL Server 的like查询，他还能通过解析用户搜索的词汇，通过相关系数（score）都给你查出来，当然SQLServer 也有全文搜索，这个暂且不提。先举个例子：我想搜索 包含“美国哈佛大学”的title。match语句如下：

 1 {
 2   "fields": [
 3     "title"
 4   ],
 5   "query": {
 6     "match": {
 7       "title": "美国哈佛大学"
 8     }
 9   },
10   "size": 100
11 }

返回结果：

很明显，“美国哈佛大学”六个字，它做了分词：["美国","哈佛","大学"](当然可能更详细)，然后得到的结果是2964条，也就是说，包含这几个关键字的有这么多，那么我在换上 match_phrase搜索，语句如下：

 1 {
 2   "fields": [
 3     "title"
 4   ],
 5   "query": {
 6     "match_phrase": {
 7       "title": {
 8         "query": "美国哈佛大学",
 9         "slop": 0
10       }
11     }
12   },
13   "size": 100
14 }

结果:

看就两条数据。所以，想用什么搜索方式还是看需求吧。

 

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