如何实现DSL的精确匹配
返回在下面
{
"took" : 2,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 5,
"successful" : 5,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 2,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 1.0226655,
"hits" : [
{
"_index" : "courses",
"_type" : "classroom",
"_id" : "7",
"_score" : 1.0226655,
"_source" : {
"name" : "Computer Internals 250",
"room" : "C8",
"professor" : {
"name" : "Gregg Va",
"department" : "engineering",
"facutly_type" : "part-time",
"email" : "payneg@onuni.com"
},
"students_enrolled" : 33,
"course_publish_date" : "2012-08-20",
"course_description" : "cpt Int 250 gives students an integrated and rigorous picture of applied computer science, as it comes to play in the construction of a simple yet powerful computer system. "
}
},
{
"_index" : "courses",
"_type" : "classroom",
"_id" : "4",
"_score" : 0.2876821,
"_source" : {
"name" : "Computer Science 101",
"room" : "C12",
"professor" : {
"name" : "Gregg Payne",
"department" : "engineering",
"facutly_type" : "full-time",
"email" : "payneg@onuni.com"
},
"students_enrolled" : 33,
"course_publish_date" : "2013-08-27",
"course_description" : "CS 101 is a first year computer science introduction teaching fundamental data structures and algorithms using python. "
}
}
]
}
}
{
"courses" : {
"mappings" : {
"properties" : {
"course_description" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"course_publish_date" : {
"type" : "date"
},
"name" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"professor" : {
"properties" : {
"department" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"email" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"facutly_type" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"name" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
}
}
},
"room" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"students_enrolled" : {
"type" : "long"
}
}
}
}
}
我尝试从https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/_finding_exact_values.html按方向进行以下查询
GET courses/_search
{
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"term" : {
"professor.name" : "Gregg Payne"
}
}
}
}
}
共有1个答案
根据您的映射，以下是适合您的查询-
POST http://localhost:9200/courses/_search
{
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"term" : {
"professor.name.keyword" : "Gregg Payne"
}
}
}
}
}
在注释中回答您的问题-搜索总是关于映射：）在您的例子中，您使用术语查询，它是关于搜索准确的值，它需要一个关键字字段。文本字段得到分析：
避免对文本字段使用术语查询。
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问题内容： 我想在一个字段中搜索“ vision”项目，但是通过在DSL中使用match / match_phrace / term，我只得到了“ vision A”，“ vision B”，“ xx版本”，“ vision”等结果。 我想要的是精确匹配“视觉”应该获得最高分，而包含“视觉”的项目应该排在精确匹配之后。排名应该是： 我检查了Elasticsearch匹配精确术语其中识别出将“索引”
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我试图检查字符串是否包含完全匹配。例如： String str="这是我的字符串，具有-Policy和-p" 我怎样才能做到以下几点：
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我正在使用elasticsearch从json字段进行精确短语匹配。我尝试过多种语法，比如multi_match、query_string query_string我正在使用的语法； 我也尝试了过滤器而不是查询，但是过滤器在json上没有给出任何结果。我用于过滤器的语法是； 现在的问题是； 是否可以使用elasticsearch对json执行精确匹配操作？
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本文向大家介绍MongoDB精确数组匹配，包括了MongoDB精确数组匹配的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 对于精确的数组匹配，只需在MongoDB中使用。让我们创建一个包含文档的集合- 在方法的帮助下显示集合中的所有文档- 这将产生以下输出- 这是对MongoDB数组匹配的查询- 这将产生以下输出-
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我正在尝试创建一个Lucene4.10索引。我只想在索引中保存我放入文档的确切字符串，witout标记化。 我在用StandardAnalyzer。 我试图搜索术语“燃料箱容量”@en（包括引号），所以我试图省略它们，并在术语周围添加了另外几个引号，以便让lucene理解我正在搜索整个文本。 如果我打印查询，我会得到：3：“燃料箱容量en”，但我不想拆分@符号上的文本。 我认为我的第一个问题是St
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我目前正在Java应用程序上使用MongoDB的驱动程序。假设我将以下两个文档存储在一个集合中： 文件A： 文件B： 现在，我想通过使用key1和key2的值从集合中检索DocumentB的精确匹配，而不返回documenta，而不是_id，因为我事先不知道它。 如果我只是使用DocumentB作为查询（没有_id），Mongo也将返回DocumentA，因为它匹配所有的键和值，不考虑Docume