es筆記五之term-level的查詢操作-有解無憂

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官方檔案上寫的是 term-level queries，表義為基于準確值的對檔案的查詢，可以理解為對 keyword 型別或者 text 型別分詞為 keyword 的欄位進行 term 形式的精確查找，

以下是本篇筆記目錄：

exists 查詢某個欄位是否存在值，

還是使用上篇筆記講的 exam 這個 index，我們創建一條資料，只給定 name 的值，那么 address 的值就 null，或者說查詢回傳的資料就沒有這個欄位了，

PUT /exam/_doc/12
{
    "name" : "test"
}

然后我們查詢 address 欄位有值的資料：

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "exists": {
      "field": "address"
    }
  }
}

就可以發現回傳的資料中沒有我們創建的這條資料，或者我們取反操作，查詢 address 欄位沒有值的資料：

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": [
        {"exists": {"field": "address"}}
      ]
    }
  }
}

對于我們在前面創建的這條資料：

PUT /exam/_doc/16
{
    "name" : "張三豐",
    "address": "一個蘋果"
}

如果是 name 欄位，因為它是一個 keyword 型別，所以它是一個整體不會被分詞處理，我們可以搜索 name 的值為 '張', '張三' 和 '張三豐' 都可以搜索到，

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "prefix": {
      "name": {
        "value": "張"
      }
    }
  }
}

但是對于 address 欄位，發現是可以搜索到 '一'，'一個' 和 '蘋果'，但是搜索 '一個蘋'，或者 '一個蘋果' 是搜不到結果的，

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "prefix": {
      "address": {
        "value": "一個蘋"
      }
    }
  }
}

我們可以看一下 '一個蘋果' 的分詞結果：

GET /exam/_doc/16/_termvectors?fields=address

可以發現可以搜索到的詞都在以分詞結果的開頭或者全部，但是 '一個蘋' 是沒有分詞結果以此為開頭的，

所以這里我們的搜索操作是基于 address 欄位的分詞結果串列來查詢的，

如果想要搜索到從 '一' 開始到結尾之間任意地點截斷的資料，我們就需要將 address 欄位作為一個整體來搜索，那就是加上 .keyword 來操作，

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "prefix": {
      "address.keyword": {
        "value": "一個蘋"
      }
    }
  }
}

前面介紹了 gt, gte, lt, lte 的操作是在 bool 下的 filter 里操作，這里我們可以直接放到 query 下：

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": 10,
        "lte": 20
      }
    }
  }
}

前面介紹過 term 查詢是一種精確查詢，但是官方檔案提醒我們應該盡量避免對 text 欄位使用 term 查詢，因為 text 型別的資料在寫入的時候會被分詞，通過 term 查詢我們可能搜索不到想要的查詢的資料，同時建議我們查詢 text 欄位應當使用 match 操作，

我們使用官方檔案提供的一個示例來說明為什么應該盡量避免使用 term 查詢來查詢 text 欄位，其實前面我們介紹過相關的示例，這里單獨拿出來做一下說明，

還是使用我們前面用過的索引 exam，我們來寫入一條資料：

PUT /exam/_doc/18
{
  "address": "quick brown foxes"
}

然后我們想要搜索 'quick brown foxes' 這個字串，使用下面的操作：

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "address": {
        "value": "quick brown foxes"
      }
    }
  }
}

這個肯定是搜索不到的，因為這個字串在寫入的時候已經被分詞處理了，而 term 是一個精確查找，相當于搜索一整個字串，這就肯定搜索不到了，

但是我們可以使用 match，match 操作會在搜索前先對搜索的字串進行分詞處理，然后進行匹配操作，所以使用下面的操作是可以搜索到資料的：

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "address": "quick brown foxes"
    }
  }
}

前面還介紹過，如果想要搜索一整個 address 的值為我們搜索的字串內容，可以使用 address.keyword：

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "address.keyword": "quick brown foxes"
    }
  }
}

如果想要同時搜索多個精確欄位值，比如搜索 "quick" 和 "蘋果"，就可以使用 terms：

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "address": ["quick", "蘋果"]
    }
  }
}

wildcard 是通配符的意思，這里的用法有點類似于前綴的操作，都是通過符號來實作更為隨意的匹配，

這里有兩個通配符，一個是 *，一個是 ?

* 的作用是 0 到 n 個字符長度

比如我搜索 qui* 就可以查到 quick 的資料：

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "address": {
        "value": "qui*"
      }
    }
  }
}

? 的作用是匹配任意單個字符，比如我們搜索 qui?k，也可以查詢到這條資料：

GET /exam/_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "address": {
        "value": "qui?k"
      }
    }
  }
}

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