今天就跟大家聊聊有关Elasticsearch实现类Google高级检索的实例分析，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
通过高级搜索配置搜索项，能更准确的过滤掉不相干信息，获取最想要的检索信息。
以Google搜索为例（截取核心片段）： 
需要分词处理；
若需要指定字段，则使用matchQuery实现；
若无需指定字段的全文检索，则使用queryStringQuery实现；
需要完整匹配字符，使用wildcardQuery结合”*”实现；
空格分隔每个关键词，需要将多个词空格拆分，然后对每个关键词通过should结合wildcardQuery遍历实现；
包含以下全部关键词的反面，
若需要指定字段，则使用must_not结合matchQuery实现；
若无需指定字段，则使用must_not结合queryStringQuery实现；
限定搜索的开始和结束时间，通过rangeQuery实现。
根据关键词位置的不同，采用不同的实现；
关键词位于title字段：指定title进行检索；
关键词位于content字段：指定content进行检索；
关键词位于全部字段：不指定字段进行检索，多使用 queryStringQuery实现。
POST detail_index/_search
{
"from" : 0,
"size" : 10,
"query" : {
"bool" : {
"must" : [
{
"match" : {
"title" : {
"query" : "苹果乔布斯",
"operator" : "OR",
"prefix_length" : 0,
"max_expansions" : 50,
"fuzzy_transpositions" : true,
"lenient" : false,
"zero_terms_query" : "NONE",
"boost" : 1.0
}
}
},
{
"wildcard" : {
"title.keyword" : {
"wildcard" : "*苹果总裁库克*",
"boost" : 1.0
}
}
},
{
"range" : {
"create_time" : {
"from" : "2017-09-07 00:00:00",
"to" : "2017-09-15 23:59:59",
"include_lower" : true,
"include_upper" : true,
"boost" : 1.0
}
}
}
],
"must_not" : [
{
"wildcard" : {
"title.keyword" : {
"wildcard" : "*苹果梨*",
"boost" : 1.0
}
}
}
],
"should" : [
{
"wildcard" : {
"title.keyword" : {
"wildcard" : "*苹果手机*",
"boost" : 1.0
}
}
},
{
"wildcard" : {
"title.keyword" : {
"wildcard" : "*iphoneX*",
"boost" : 1.0
}
}
}
],
"disable_coord" : false,
"adjust_pure_negative" : true,
"boost" : 1.0
}
},
"_source" : {
"includes" : [
"title",
"content"
],
"excludes" : [ ]
},
"highlight" : {
"pre_tags" : [
"<span style=\"color:red\">"
],
"post_tags" : [
"</span>"
],
"fragment_size" : 100,
"number_of_fragments" : 5,
"require_field_match" : true,
"fields" : {
"title" : { }
}
}
}
Elasticsearch检索中的精确匹配、全文检索分为很多种，需要结合开发需求进行因地制宜的使用。
看完上述内容，你们对Elasticsearch实现类Google高级检索的实例分析有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注亿速云行业资讯频道，感谢大家的支持。
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