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匹配查询

在特定文档字段上使用 match 查询进行全文搜索。如果您在 text 字段上运行 match 查询，match 查询会分析提供的搜索字符串，并返回与字符串中任何词元匹配的文档。如果您在精确值字段上运行 match 查询，它会返回与精确值匹配的文档。搜索精确值字段的首选方法是使用过滤器，因为与查询不同，过滤器会被缓存。

以下示例显示了在 title 字段中搜索单词 wind 的基本 match 查询。

GET _search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "wind"
    }
  }
}

要传递附加参数，可以使用扩展语法

GET _search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": {
        "query": "wind",
        "analyzer": "stop"
      }
    }
  }
}

示例

在以下示例中，您将使用包含以下文档的索引：

PUT testindex/_doc/1
{
  "title": "Let the wind rise"
}


PUT testindex/_doc/2
{
  "title": "Gone with the wind"
  
}


PUT testindex/_doc/3
{
  "title": "Rise is gone"
}

运算符

如果在 text 字段上运行 match 查询，文本将使用 analyzer 参数中指定的分析器进行分析。然后，生成的词元将使用 operator 参数中指定的操作符组合成一个布尔查询。默认操作符是 OR，因此查询 wind rise 会变为 wind OR rise。在此示例中，此查询会返回文档 1-3，因为每个文档都有一个与查询匹配的词元。要指定 and 操作符，请使用以下查询：

GET testindex/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": {
        "query": "wind rise",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

查询构造为 wind AND rise，并返回文档 1 作为匹配文档。

响应 
{
  "took": 17,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 1,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": 1.2667098,
    "hits": [
      {
        "_index": "testindex",
        "_id": "1",
        "_score": 1.2667098,
        "_source": {
          "title": "Let the wind rise"
        }
      }
    ]
  }
}

最小匹配度

您可以通过指定 minimum_should_match 参数来控制文档必须匹配的最小词元数，以便在结果中返回。

GET testindex/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": {
        "query": "wind rise",
        "operator": "or",
        "minimum_should_match": 2
      }
    }
  }
}

现在文档必须匹配两个词元，因此只返回文档 1（这相当于 and 操作符）。

响应 
{
  "took": 23,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 1,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": 1.2667098,
    "hits": [
      {
        "_index": "testindex",
        "_id": "1",
        "_score": 1.2667098,
        "_source": {
          "title": "Let the wind rise"
        }
      }
    ]
  }
}

分析器

因为在此示例中您没有明确指定分析器，所以使用了默认的 standard 分析器。默认分析器不执行词干提取，因此如果您运行查询 the wind rises，您将不会收到任何结果，因为词元 rises 不匹配词元 rise。要更改搜索分析器，请在 analyzer 字段中指定它。例如，以下查询使用 english 分析器：

GET testindex/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": {
        "query": "the wind rises",
        "operator": "and",
        "analyzer": "english"
      }
    }
  }
}

english 分析器会删除停用词 the 并执行词干提取，生成词元 wind 和 rise。后一个词元与文档 1 匹配，该文档在结果中返回。

响应 
{
  "took": 19,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 1,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": 1.2667098,
    "hits": [
      {
        "_index": "testindex",
        "_id": "1",
        "_score": 1.2667098,
        "_source": {
          "title": "Let the wind rise"
        }
      }
    ]
  }
}

空查询

在某些情况下，分析器可能会从查询中删除所有词元。例如，english 分析器会删除停用词，因此在查询 and OR or 中，所有词元都被删除。要检查分析器行为，您可以使用 Analyze API。

GET testindex/_analyze
{
  "analyzer" : "english",
  "text" : "and OR or"
}

如预期，查询未产生任何词元。

{
  "tokens": []
}

您可以在 zero_terms_query 参数中指定空查询的行为。zero_terms_query 设置为 all 会返回索引中的所有文档，设置为 none 则不返回任何文档。

GET testindex/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": {
        "query": "and OR or",
        "analyzer" : "english",
        "zero_terms_query": "all"
      }
    }
  }
}

模糊性

为了处理拼写错误，您可以将查询的 fuzziness 指定为以下任意一种情况：

  • 一个整数，指定此编辑允许的最大 Damerau–Levenshtein 距离。
  • AUTO:
    • 0-2 个字符的字符串必须精确匹配。
    • 3-5 个字符的字符串允许 1 次编辑。
    • 超过 5 个字符的字符串允许 2 次编辑。

在大多数情况下，将 fuzziness 设置为默认值 AUTO 效果最佳。

GET testindex/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": {
        "query": "wnid",
        "fuzziness": "AUTO"
      }
    }
  }
}

词元 wnid 匹配 wind，查询返回文档 1 和 2。

响应 
{
  "took": 31,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 2,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": 0.47501624,
    "hits": [
      {
        "_index": "testindex",
        "_id": "1",
        "_score": 0.47501624,
        "_source": {
          "title": "Let the wind rise"
        }
      },
      {
        "_index": "testindex",
        "_id": "2",
        "_score": 0.47501624,
        "_source": {
          "title": "Gone with the wind"
        }
      }
    ]
  }
}

前缀长度

拼写错误很少发生在单词的开头。因此，您可以指定匹配前缀的最小长度，以便在结果中返回文档。例如，您可以更改前面的查询以包含 prefix_length。

GET testindex/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": {
        "query": "wnid",
        "fuzziness": "AUTO",
        "prefix_length": 2
      }
    }
  }
}

前面的查询不返回任何结果。如果您将 prefix_length 更改为 1，则会返回文档 1 和 2，因为词元 wnid 的第一个字母没有拼写错误。

换位

在前面的示例中，单词 wnid 包含换位（in 变为 ni）。默认情况下，模糊匹配允许换位，但您可以通过将 fuzzy_transpositions 设置为 false 来禁止它们。

GET testindex/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": {
        "query": "wnid",
        "fuzziness": "AUTO",
        "fuzzy_transpositions": false
      }
    }
  }
}

现在查询不返回任何结果。

同义词

如果您使用 synonym_graph 过滤器，并且 auto_generate_synonyms_phrase_query 设置为 true（默认值），OpenSearch 会将查询解析为词元，然后将这些词元组合以生成多词元同义词的 短语查询。例如，如果您指定 ba,batting average 作为同义词并搜索 ba，OpenSearch 会搜索 ba OR "batting average"。

要用连词匹配多词元同义词，请将 auto_generate_synonyms_phrase_query 设置为 false。

GET /testindex/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "text": {
        "query": "good ba",
        "auto_generate_synonyms_phrase_query": false
      }
    }
  }
}

生成的查询是 ba OR (batting AND average)。

参数

查询接受字段名称 (<field>) 作为顶级参数

GET _search
{
  "query": {
    "match": {
      "<field>": {
        "query": "text to search for",
        ... 
      }
    }
  }
}

的 <field> 接受以下参数。除 query 外，所有参数均为可选。

参数 数据类型 描述
query 字符串 用于搜索的查询字符串。必填。
auto_generate_synonyms_phrase_query 布尔型 指定是否自动为多词元同义词创建匹配短语查询。例如，如果您指定 ba,batting average 作为同义词并搜索 ba，OpenSearch 会搜索 ba OR "batting average"（如果此选项为 true）或 ba OR (batting AND average)（如果此选项为 false）。默认值为 true。
分析器 字符串 用于将查询字符串文本分词的分析器。默认值为为 default_field 指定的索引时间分析器。如果未为 default_field 指定分析器，则 analyzer 是索引的默认分析器。有关 index.query.default_field 的更多信息，请参阅动态索引级索引设置。
提升 浮点数 按给定乘数提升子句。在复合查询中，用于衡量子句的权重。值在 [0, 1) 范围内会降低相关性，大于 1 的值会增加相关性。默认值为 1。
enable_position_increments 布尔型 当为 true 时，生成的查询会考虑位置增量。当停用词的删除在词元之间留下不需要的“间隙”时，此设置很有用。默认值为 true。
fuzziness 字符串 在确定词元是否与值匹配时，将一个单词更改为另一个单词所需的字符编辑（插入、删除、替换或换位）次数。例如，wined 和 wind 之间的距离为 1。有效值为非负整数或 AUTO。默认值 AUTO 会根据每个词元的长度选择一个值，这在大多数用例中都是一个不错的选择。
fuzzy_rewrite 字符串 确定 OpenSearch 如何重写查询。有效值为 constant_score、scoring_boolean、constant_score_boolean、top_terms_N、top_terms_boost_N 和 top_terms_blended_freqs_N。如果 fuzziness 参数不是 0，查询默认使用 top_terms_blended_freqs_${max_expansions} 的 fuzzy_rewrite 方法。默认值为 constant_score。
fuzzy_transpositions 布尔型 将 fuzzy_transpositions 设置为 true（默认值）会在 fuzziness 选项的插入、删除和替换操作中添加相邻字符的交换。例如，如果 fuzzy_transpositions 为 true（交换“n”和“i”），则 wind 和 wnid 之间的距离为 1；如果为 false（删除“n”，插入“n”），则距离为 2。如果 fuzzy_transpositions 为 false，则 rewind 和 wnid 与 wind 的距离相同（2），尽管从更以人为中心的角度来看，wnid 是一个明显的拼写错误。默认值适用于大多数用例。
lenient 布尔型 将 lenient 设置为 true 会忽略查询与文档字段之间的数据类型不匹配。例如，查询字符串 "8.2" 可以匹配 float 类型的字段。默认值为 false。
max_expansions 正整数 查询可以扩展到的最大词元数。模糊查询会“扩展”到 fuzziness 中指定的距离内的多个匹配词元。然后 OpenSearch 会尝试匹配这些词元。默认值为 50。
minimum_should_match 正或负整数，正或负百分比，组合 如果查询字符串包含多个搜索词元并且您使用 or 操作符，则文档被视为匹配所需的匹配词元数。例如，如果 minimum_should_match 为 2，则 wind often rising 不会匹配 The Wind Rises.。如果 minimum_should_match 为 1，则会匹配。有关详细信息，请参阅Minimum should match。
operator 字符串 如果查询字符串包含多个搜索词元，则文档被视为匹配是需要所有词元都匹配 (AND) 还是只需要一个词元匹配 (OR)。有效值为：
- OR：字符串 to be 被解释为 to OR be
- AND：字符串 to be 被解释为 to AND be
默认值为 OR。
prefix_length 非负整数 在模糊性中不考虑的前导字符数。默认值为 0。
zero_terms_query 字符串 在某些情况下，分析器会从查询字符串中删除所有词元。例如，stop 分析器会删除字符串 an but this 中的所有词元。在这些情况下，zero_terms_query 指定是不匹配任何文档 (none) 还是匹配所有文档 (all)。有效值为 none 和 all。默认值为 none。
剩余 350 字符

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