【ES实战】Elasticsearch中模糊匹配类的查询

Elasticsearch中模糊匹配类的查询

Elasticsearch中模糊类查询主要有以下

• Wildcard Query：通配符查询
• Prefix Query：前缀匹配查询
• Regexp Query：正则匹配查询
• Fuzzy query ：模糊查询
• 对text类型同时配置keyword类型，同时支持全文搜索和精确查询

使用前，性能需要进行验证

通配符查询

通配符支持*和?，*可以代表任何字符序列，包含空字符； ?可以代表任一字符。

示例

GET /_search
{"query": {"wildcard" : { "user" : "ki*y" }}
}

前缀匹配查询

查询到匹配字段包含以给定开头的词的文档

示例

GET /_search
{ "query": {"prefix" : { "user" : "ki" }}
}

正则匹配查询

示例

GET /_search
{"query": {"regexp":{"name.first": "s.*y"}}
}GET /_search
{"query": {"regexp":{"name.first": {"value": "s.*y","flags" : "INTERSECTION|COMPLEMENT|EMPTY"}}}
}

以下是支持的正则表达式语法（Lucene正则表达式引擎与perl不兼容，但支持更小范围的操作符）

标准的正则操作

• Anchoring 锚定正则表达式

  用来说明这是个正则表达式，使用 ^ 表示开头或 $ 表示结尾。

• Allowed characters 允许使用的字符

  表达式中可以使用任何 Unicode 字符，但某些字符是保留字符，必须转义。标准的保留字符有：

  . ? + * | { } [ ] ( ) ” \

  如果启用了可选功能（见下文），这些字符也可能被保留：

  # @ & < > ~

  任何保留字符都可以用反斜杠\*转义，包括字面反斜杠字符：\\

  此外，任何字符（双引号除外）在被双引号包围时都按字面解释：john“@smith.com”。

• Match any character匹配任何字符

  .点可以匹配任何字符

  For string "abcde":

  ab... # match a.c.e # match

• One-or-more 匹配一次或多次

  加号 + 可用来重复前面的最短模式一次或多次

  For string "aaabbb":

  a+b+ # match

  aa+bb+ # match

  a+.+ # match

  aa+bbb+ # match`

• Zero-or-more 匹配0次或多次

  星号 * 可用来匹配前面最短模式的零次或多次。

  For string "aaabbb":

  a*b* # match

  a*b*c* # match

  .*bbb.* # match

  aaa*bbb* # match

• **Zero-or-one **匹配0次或1次

  问号 ? 可用来匹配前面最短模式的零次或1次。

  For string "aaabbb":

  aaa?bbb? # match

  aaaa?bbbb? # match

  .....?.? # match

  aa?bb? # no match

• Min-to-max匹配最小次数与最大次数

  大括号 {} 可用于指定前面最短模式重复的最少次数和（可选）最多次数。

  {x,y}，x代表最小匹配次数，y代表最多匹配次数，y可选

  {5} 最少重复匹配5次

  {2,5} 最少重复匹配2次，最多重复匹配5次

  {2,} 最少重复匹配2次

  For string “aaabbb”:

  a{3}b{3} # match

  a{2,4}b{2,4} # match

  a{2,}b{2,} # match

  .{3}.{3} # match

  a{4}b{4} # no match

  a{4,6}b{4,6} # no match

  a{4,}b{4,} # no match`

• Grouping 分组匹配

  括号() 可以用来组成子句型。

  For string "ababab":

  (ab)+ # match

  ab(ab)+ # match

  (..)+ # match

  (...)+ # no match

  (ab)* # match

  abab(ab)? # match

  ab(ab)? # no match

  (ab){3} # match

  (ab){1,2} # no match

• Alternation

  管道符号 | 充当 OR 运算符。如果左侧或右侧的模式匹配，则匹配成功。交替适用于最长的模式，而不是最短的模式。

  For string "aabb":

  aabb|bbaa # match

  aacc|bb # no match

  aa(cc|bb) # match

  a+|b+ # no match

  a+b+|b+a+ # match

  a+(b|c)+ # match

• Character classes

  方括号[]括起来的潜在字符范围可以表示为字符类。

  ^ 表示否定字符类。

  -表示一个字符范围，除非它是第一个字符或用反斜杠转义。

  The allowed forms are:

  [abc] # ‘a’ or ‘b’ or ‘c’

  [a-c] # ‘a’ or ‘b’ or ‘c’

  [-abc] # ‘-’ or ‘a’ or ‘b’ or ‘c’

  [abc\-] # ‘-’ or ‘a’ or ‘b’ or ‘c’

  [^abc] # any character except ‘a’ or ‘b’ or ‘c’

  [^a-c] # any character except ‘a’ or ‘b’ or ‘c’

  [^-abc] # any character except ‘-’ or ‘a’ or ‘b’ or ‘c’

  [^abc\-] # any character except ‘-’ or ‘a’ or ‘b’ or ‘c’

  For string abcd:

  ab[cd]+ # match

  [a-d]+ # match

  [^a-d]+ # no match

特殊运算符操作

flags 代表正则的支持特殊运算符的类型，取值元素有ALL，COMPLEMENT，INTERSECTION，INTERVAL，ANYSTRING。

flags 参数默认为 ALL。不同的标志组合（用 |连接）可用于启用/禁用特定运算符：

{"regexp": {"username": {"value": "john~athon<1-5>","flags": "COMPLEMENT|INTERVAL"}}
}

• Complement

  Complement模式下，最短的表达式，如果紧跟着转折号~，就会被否定的意思

  For instance, "ab~cd" means:

  • 以 a 开头
  • 以 b 开头
  • 后跟任意长度的字符串，除了 c 以外的任何字符串
  • 以 d 结尾

  For the string "abcdef":

  ab~df # match

  ab~cf # match

  ab~cdef # no match

  a~(cb)def # match

  a~(bc)def # no match

  Enabled with the COMPLEMENT or ALL flags.

• Interval

  Interval模式下，使用<>代表数据范围区间

  For string: "foo80":

  foo<1-100> # match

  foo<01-100> # match

  foo<001-100> # no match

  Enabled with the INTERVAL or ALL flags.

• Intersection

  该模式下，双引号 “&” 连接两个表达式，两个表达式必须匹配。

  For string "aaabbb":

  aaa.+&.+bbb # match

  aaa&bbb # no match

  Using this feature usually means that you should rewrite your regular expression.Enabled with the INTERSECTION or ALL flags.

• Any string

  符号 “@” 匹配整个字符串。这可以与上面的交集和补码结合起来，表达 “除了…之外的所有内容”。

  For instance:

  @&~(foo.+) # anything except string beginning with “foo”

  Enabled with the ANYSTRING or ALL flags.

模糊化查询

模糊查询会生成在模糊度指定的最大编辑距离内的匹配术语，然后检查术语字典，找出索引中实际存在的已生成术语。最终查询最多使用 max_expansions 匹配词。

示例

GET /_search
{"query": {"fuzzy" : { "user" : "ki" }}
}GET /_search
{"query": {"fuzzy" : {"user" : {"value": "ki","boost": 1.0,"fuzziness": 2,"prefix_length": 0,"max_expansions": 100}}}
}

参数名	解释
fuzziness	最大编辑距离. 默认 AUTO. 详细见Fuzziness章节
prefix_length	不会被 “模糊化 ”的初始字符数。这有助于减少必须检查的术语数量。默认为 0。
max_expansions	模糊化查询将扩展到的术语的最大数量 Defaults to 50.
transpositions	Whether fuzzy transpositions (ab → ba) are supported. Default is false.

Fuzziness

在查询 text or keyword 字段时，“模糊度 ”被解释为Levenshtein Edit Distance–一个字符串要与另一个字符串相同而需要更改的一个字符的数量。

Levenshtein Edit Distance（莱文斯坦编辑距离）表示两个字符串之间，一个字符串转换成另一个字符串需要最少编辑操作的次数，编辑操作分为插入一个字符，删除一个字符。

fuzziness 参数可指定为：

参数值	说明
0, 1, 2	数字值， 最大允许的Levenshtein编辑距离（或编辑次数）
AUTO	根据词条长度生成编辑距离。可选择提供低距离和高距离参数 AUTO:[low],[high]。如果未指定，默认值为 3 和 6，相当于 AUTO:3,6，长度为：**0...2必须完全匹配3...5允许一次编辑>5**允许两次编辑AUTO通常是 fuzziness的首选值。

text类型同时配置keyword类型

一个字段同时是keyword和text，同时支持全文搜索和精确查询

示例

新建索引

PUT gudong20250423002
{"settings:": {"number_of_shards": 1,"number_of_replicas": 1},"mappings": {"_doc": {"properties": {"message": {"type": "keyword","fields": {"keyword": {"type": "keyword","ignore_above": 256}}}}}}
}PUT gudong20250423002
{"settings:": {"number_of_shards": 1,"number_of_replicas": 1},"mappings": {"_doc": {"properties": {"message": {"type": "keyword"}}}}
}

写入数据

POST gudong20250423001/doc
{"message":"中国江苏省南京市江北新区"}POST gudong20250423002/doc
{"message":"中国江苏省南京市江北新区"}

查询效果

GET gudong20250423001/_search
{"query": {"bool": {"filter": [{ "match": { "message": "中国" } }]}}
}{"took": 2,"timed_out": false,"_shards": {"total": 5,"successful": 5,"failed": 0},"hits": {"total": 1,"max_score": 0,"hits": [{"_index": "gudong20250423001","_type": "doc","_id": "AZZhpkVj-8S4QQ2j15fP","_score": 0,"_source": {"message": "中国江苏省南京市江北新区"}}]}
}

GET gudong20250423002/_search
{"query": {"bool": {"filter": [{ "match": { "message": "中国" } }]}}
}{"took": 1,"timed_out": false,"_shards": {"total": 5,"successful": 5,"failed": 0},"hits": {"total": 0,"max_score": null,"hits": []}
}

字段单纯配置keyword类型，则不支持模糊匹配（实际应该分词了，然后进行的匹配）