ES中如何实现like模糊查询

偏执的太偏执、 2022-09-02 08:11 346阅读 0赞

# 问题描述： #

我们都知道ES针对复杂的多添加组合查询非常强大，也知道通过match可以实现全文检索查询（分词查询），但是如果现在我只需要实现类似mysql中的like全匹配模糊查询，该怎么实现呢？

--------------------

# 业务场景： #

从content\_index表中查询字段content中包含ES的记录。  
**在关系型数据库中对应的SQL语句：**

SELECT 
        content
    FROM  content_index
    WHERE  content   like '%ES%'

# 数据准备： #

## 删除索引
    ## DELETE content_index
    ## 新建索引
    PUT content_index
    { 
      "mappings": { 
        "properties": { 
          "content": { 
            "type": "wildcard"
          }
        }
      }
    }
    ## 添加数据
    POST content_index/_bulk?refresh
    {  "create": {  } }
    {  "content": "老万最近正在学习ES"}
    {  "create": {  } }
    {  "content": "老万精通JAVA"}
    {  "create": {  } }
    {  "content": "ES从入门到放弃"}

**说明：**  
ElasticSearch 5.0以后，**String字段被拆分成两种新的数据类型: text用于全文搜索，会分词,而keyword用于关键词搜索，不进行分词。**  
这里我们并不需要进行全文检索查询，只是简单的模糊匹配，所以将数据类型设置为keyword。

补充：[官网对wildcard查询的说明][wildcard]  
![在这里插入图片描述][6851948895ef4e07a04f558ceea84551.png]  
**说明：**  
采用wildcard查询的字段推荐采用字段type设置为wildcard。  
text字段会进行分词，wildcard查询检索的是分词后的数据。  
keyword字段不会进行分词，wildcard查询会比较慢。

# 实现方案： #

## 1、sql实现 ##

POST /_sql?format=txt
    { 
      "query": "SELECT content FROM content_index Where content like '%ES%'"
    }

查询结果：  
![在这里插入图片描述][da9f834083e34ed0affb0eb9d7f8687e.png]  
转为DSL查看底层实现：

POST /_sql/translate
    { 
      "query": "SELECT content FROM content_index Where content like '%ES%'"
    }

**执行结果：**  
底层就是基于wildcard的通配符查询，其中？和\*分别代替一个和多个字符。

{ 
      "size" : 1000,
      "query" : { 
        "wildcard" : { 
          "content" : { 
            "wildcard" : "*ES*",
            "boost" : 1.0
          }
        }
      },
      "_source" : false,
      "stored_fields" : "_none_",
      "docvalue_fields" : [
        { 
          "field" : "content"
        }
      ],
      "sort" : [
        { 
          "_doc" : { 
            "order" : "asc"
          }
        }
      ]
    }

## 2、dsl实现 ##

利用wildcard通配符查询实现，其中？和\*分别代替一个和多个字符。

GET content_index/_search
    { 
      "query": { 
        "wildcard": { 
          "content": { 
            "value": "*ES*"
          }
        }
      }
    }

**查询结果：**

{ 
      "took" : 1,
      "timed_out" : false,
      "_shards" : { 
        "total" : 1,
        "successful" : 1,
        "skipped" : 0,
        "failed" : 0
      },
      "hits" : { 
        "total" : { 
          "value" : 2,
          "relation" : "eq"
        },
        "max_score" : 1.0,
        "hits" : [
          { 
            "_index" : "content_index",
            "_type" : "_doc",
            "_id" : "E3E0BnsBxW9JEct2L-d4",
            "_score" : 1.0,
            "_source" : { 
              "content" : "老万最近正在学习ES"
            }
          },
          { 
            "_index" : "content_index",
            "_type" : "_doc",
            "_id" : "FXE0BnsBxW9JEct2L-d4",
            "_score" : 1.0,
            "_source" : { 
              "content" : "ES从入门到放弃"
            }
          }
        ]
      }
    }

--------------------

# 总结 #

本文主要介绍了ES中通过wildcard通配符查询实现like模糊查询。  
而sql查询的方式显然适合大众口味。  
使用wildcard通配符查询的目标字段的type类型需要设置为wildcard。

[wildcard]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.9/keyword.html#wildcard-field-type
[6851948895ef4e07a04f558ceea84551.png]: /images/20220829/8d9aec5574d243e2937e2614a462ce24.png
[da9f834083e34ed0affb0eb9d7f8687e.png]: /images/20220829/d94256846067401aaf54ddaad50dcfa5.png