干货 | Elasticsearch 检索类型选型指南
之前在 DSL 中一次问卷调查中，收集到如下几个和搜索类型相关的问题。
Q1：麻烦讲一下es常用的查询关键词，及使用场景，比如term、match、should、filter等等，谢谢老大......Q2：讲下查询term，match，match_pharse，operator，mget，multi_match等的用法和区别?Q3：term、match、phrase、bool query等常用语法，及对不同类型数据字段的支持。在分词场景下的区别?Q4：fuzzy查询的fuzziness参数不同取值，minimumshouldmatch不同取值负数，百分比等…...Q5：希望可以通俗一点。可以有视频和文档~~这些问题经常会被问到，今天我们从如下几个方面详细解读一下。
宏观俯瞰 Elasticsearch 检索分类；分类解读各个搜索类型特点及应用场景；各个检索类型的区别。1、宏观俯瞰 Elasticsearch 检索分类以 Elasticsearch 8.1 官方文档为例，检索分类不会也不可能超出这个范围。这么看，貌似不够清晰，来张脑图梳理一下。
常用的部分下文会详细解读，不常用的建议大家使用前优先阅读一遍官方文档，做到“知己知彼、有的放矢”。
貌似清晰了很多。
说一下，我在初学 Elasticsearch 犯过的“错误”或者遇到的问题，看看大家有没有“中招”。
第一：一把梭用法Match 检索很好用，召回数据又多。业务凡是涉及检索都是 Match query。
用星爷的话非常应景：“曾经有一堆检索类型放在我面前，我没有珍惜。我挑出 use 最多最爽的 Match query 用的乐此不疲。当召回了一大批不相关的数据才后悔莫及！如果老天再给我一次选型的机会的话，我会优先考虑 Match_phrase"。
图片来自网络
这么说，大家可能没有感觉，后文会有详细示例说明。
第二：自己代码实现“与或非”检索。由于对于检索类型了解不全，只知道有限的几种类型：term、match、terms等。
不知道 query string 检索类型已经实现了：“AND OR NOT” 与或非检索。
自己实现花了时间不说，也不如 query string 自身实现考虑的全面。
第三：数百个 wildcard 模糊匹配组合导致演示现场集群宕机这个我在这篇文章有过详细说明，不再赘述。
如上，回头看，出现问题体现在：
检索类型了解不全，拿来就用；
不能分辨不同检索类型的应用场景和可能的副作用；
项目着急只关注了能用，没有关注“用好”、“好用”。
2、精准匹配检索和全文检索的本质区别本文继续缩小范围，把重心缩小为最常用的：精准匹配检索、全文检索、组合检索三种类型。
精准匹配检索和全文检索的本质区别：
精准匹配把检索的整个文本不做分词处理，当前一个串整体处理。
而全文检索需要分词处理，对分词后的每个词单独检索然后大bool组合检索。
文章后续内容以如下数据示例展开讨论：
PUTtest-0415{"mappings":{"properties":{"title":{"type":"text","analyzer":"ik_max_word","fields":{"keyword":{"type":"keyword"}}}}}}POSTtest-0415/_bulk{"index":{"_id":1}}{"title":"乌兰图雅经典歌曲30首连播标清_手机乐视视频"}{"index":{"_id":2}}{"title":"乌兰县地区生产总值22.9亿元"}{"index":{"_id":3}}{"title":"乌兰新闻网欢迎您!"}{"index":{"_id":4}}{"title":"乌兰:你说急什么呢,我30岁了"}{"index":{"_id":5}}{"title":"千城胜景丨胜境美誉多彩乌兰"}精准匹配和全文检索的区别，如下一例说得清楚：
POSTtest-0415/_search{"query":{"match":{"title":"乌兰新闻网欢迎您!"}}}召回数据（只截取了title）如下：
也就是说：检索“乌兰新闻网欢迎您!”召回了全部数据！
为啥？
检索语句加上“profile:true”，一探究竟：
一句话：match_query 在检索的时候将待检索字符串做了分词处理。
如上所示：检索的时候“乌兰新闻网欢迎您”切词后变成 [ “乌兰”, "新闻网", "新闻”，“网”，“欢迎您”， “欢迎”， “您”]。
有同学会问，咋分的呢？通过 analyzer API 可以看出。
然后，我们再看一下精准匹配的检索实现。
POSTtest-0415/_search{"profile":true,"query":{"term":{"title.keyword":"乌兰新闻网欢迎您!"}}}profile:true 看到结果如下：
也就是说，精准匹配是拿整个文本串一起 term query检索的，不做分词处理。
有了这个大前提，后面才好理解一些。
接下来，分类解读各个搜索特点及应用场景。
3 精准匹配检索3.1 Term 单字段精准匹配、Term query 应用场景：单值精准匹配。
注意点：避免将 term query 应用到 text 类型的检索。
再延伸一些，Term 检索针对的是非 text 类型，term 针对 text 类型并不会报错，但结果会达不到预期。
有同学说：我非要将 text 类型应用 term query会怎么样？来吧，看一下效果：
DELETEmy-index-000001#不指定分词器就使用默认：standard 分词器。PUTmy-index-000001{"mappings":{"properties":{"full_text":{"type":"text"}}}}#写入数据PUTmy-index-000001/_doc/1{"full_text":"QuickBrownFoxes!"}#执行检索，并不会召回数据GETmy-index-000001/_search?pretty{"profile":true,"query":{"term":{"full_text":"QuickBrownFoxes!"}}}检索结果如上图所示，为啥没有召回结果数据？
原因在于：写入的时候，Quick Brown Foxes! 经过默认分词器 standard 处理后，转化为：quick、brown、foxes 存储。
而检索的时候，咱们检索的是：“Quick Brown Foxes”，如下所示。所以：没有数据召回。
3.2 Terms 多字段精准匹配Terms query 应用场景：多值精准匹配。
注意点：同 term query核心区别：terms query 支持多个值，而 term query 仅支持单个值。
3.3 Range 范围检索Range query 应用场景：区间范围检索。
注意点1：当“search.allow_expensive_queries”设置为 false 时，range query 在 text 和 keyword 类型的检索不能被执行。
注意点2：range query 对 text、keyword 类型的区间检索实际意义不大。
3.4 Exists 是否存在检索Exists query 应用场景：判定字段是否有值。特例很多，建议参考官方文档，这里仅强调一个：
DELETEtest-0001PUTtest-0001{"mappings":{"properties":{"title":{"type":"text","index":false}}}}POSTtest-0001/_bulk{"index":{"_id":1}}{"title":"1"}POSTtest-0001/_search{"profile":true,"query":{"exists":{"field":"title"}}}如上的 exists query 本质上走的是：“ConstantScore(NormsFieldExistsQuery [field=title])“ 检索，由于 title 字段没有被索引，所以没有结果召回。
3.5 Wildcard 类Mysql like 检索Wildcard 应用场景：通配符检索，类似 MySQL like 查询。
注意：非必要，不使用。看下面截图就知道原因。
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