Elasticsearch學(xué)習(xí)之Terms?set?查詢
更新時(shí)間：2023年02月02日 14:26:08 作者：Elasticsearch
這篇文章主要為大家介紹了Elasticsearch學(xué)習(xí)Terms?set?查詢示例詳解，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進(jìn)步，早日升職加薪
什么是 terms set 查詢？
Terms set 查詢根據(jù)匹配給定字段的精確術(shù)語的最少數(shù)量返回文檔。
terms set 查詢與 term 查詢有何不同？
Terms set query 和 Terms query 之間的唯一區(qū)別是你可以提供必須匹配的最少數(shù)量的術(shù)語才能檢索特定文檔。
什么是 minimum_should_match_field 參數(shù)？
指向文檔的數(shù)字（numeric）字段名稱，其值應(yīng)用作要匹配的最少術(shù)語數(shù)，以便返回文檔。
minimum_should_match_script 參數(shù)是什么？
一個自定義腳本，用于確定為了返回文檔而必須匹配的最少術(shù)語數(shù)。 如果你必須動態(tài)設(shè)置匹配所需的術(shù)語數(shù)，那么它將很有幫助。
示例
讓我們首先創(chuàng)建索引：
`
PUT product
{
"mappings": {
"properties": {
"name": {
"type": "keyword"
},
"tags": {
"type": "keyword"
},
"tags_count": {
"type": "long"
}
}
}
}
`
讓我們索引樣本文件：
`
POST product/_doc/prod1
{
"name":"Iphone 13",
"tags":["apple","iphone","mobile"],
"tags_count":3
}
POST product/_doc/prod2
{
"name":"Iphone 12",
"tags":["apple","iphone"],
"tags_count":2
}
POST product/_doc/prod3
{
"name":"Iphone 11",
"tags":["apple","mobile"],
"tags_count":2
}
`
使用 minimum_should_match_field 參數(shù)查詢：
用例 1：下面的查詢將返回所有 3 個文檔，因?yàn)?prod1 的最小術(shù)語匹配 (tags_count) 是 3，prod2 是 2，prod3 是 2，查詢中傳遞了總共 3 個術(shù)語（"apple", "iphone", "mobile"）。
POST product/_search
{
"query": {
"terms_set": {
"tags": {
"terms": [ "apple", "iphone", "mobile" ],
"minimum_should_match_field": "tags_count"
}
}
}
}
上述查詢的結(jié)果是：
` "hits": {
"total": {
"value": 3,
"relation": "eq"
},
"max_score": 1.4010588,
"hits": [
{
"_index": "product",
"_id": "prod1",
"_score": 1.4010588,
"_source": {
"name": "Iphone 13",
"tags": [
"apple",
"iphone",
"mobile"
],
"tags_count": 3
}
},
{
"_index": "product",
"_id": "prod2",
"_score": 0.7876643,
"_source": {
"name": "Iphone 12",
"tags": [
"apple",
"iphone"
],
"tags_count": 2
}
},
{
"_index": "product",
"_id": "prod3",
"_score": 0.7876643,
"_source": {
"name": "Iphone 11",
"tags": [
"apple",
"mobile"
],
"tags_count": 2
}
}
]
}`
用例二：下面的查詢將只返回一個文檔，因?yàn)椴樵冎兄粋鬟f了 2 個術(shù)語，僅與 prod3 匹配。 prod1 將不會返回，因?yàn)?tags_count 值為 3 并且查詢中傳遞的總術(shù)語僅為 2。
POST product/_search
{
"query": {
"terms_set": {
"tags": {
"terms": [ "apple", "mobile" ],
"minimum_should_match_field": "tags_count"
}
}
}
}
上述查詢的結(jié)果為：
` "hits": {
"total": {
"value": 1,
"relation": "eq"
},
"max_score": 0.5007585,
"hits": [
{
"_index": "product",
"_id": "prod3",
"_score": 0.5007585,
"_source": {
"name": "Iphone 11",
"tags": [
"apple",
"mobile"
],
"tags_count": 2
}
}
]
}`
minimum_should_match_script 示例：
現(xiàn)在讓我們看看如何使用 minimum should match 的動態(tài)值檢索相同的索引數(shù)據(jù)。
在下面的示例中，查詢中提供的術(shù)語總數(shù)的值將作為最小應(yīng)匹配值傳遞。 我們將使用 params.num_terms 來計(jì)算查詢中提供的術(shù)語數(shù)。 需要匹配的詞條數(shù)不能超過 params.num_terms，即 terms 字段中提供的詞條數(shù)。
POST product/_search
{
"query": {
"terms_set": {
"tags": {
"terms": ["apple","iphone"],
"minimum_should_match_script": {
"source": "params.num_terms"
}
}
}
}
}
它將返回 prod1 和 prod2，因?yàn)?minimum_should_match 值將設(shè)置為 2，因?yàn)槲覀冊诓樵冎袃H傳遞了 2 個術(shù)語。上述命令的返回值為：
` "hits": [
{
"_index": "product",
"_id": "prod2",
"_score": 0.5007585,
"_source": {
"name": "Iphone 12",
"tags": [
"apple",
"iphone"
],
"tags_count": 2
}
},
{
"_index": "product",
"_id": "prod1",
"_score": 0.5007585,
"_source": {
"name": "Iphone 13",
"tags": [
"apple",
"iphone",
"mobile"
],
"tags_count": 3
}
}
]
}`
讓我們考慮一個場景，你想要考慮 tags_count 的最小值或查詢中的術(shù)語數(shù)； 在這種情況下，以下查詢會有所幫助：
POST product/_search
{
"query": {
"terms_set": {
"tags": {
"terms": ["apple","iphone"],
"minimum_should_match_script": {
"source": "Math.min(params.num_terms, doc['tags_count'].value)"
}
}
}
}
}
上述查詢的結(jié)果為：
` "hits": [
{
"_index": "product",
"_id": "prod2",
"_score": 0.61233616,
"_source": {
"name": "Iphone 12",
"tags": [
"apple",
"iphone"
],
"tags_count": 2
}
},
{
"_index": "product",
"_id": "prod1",
"_score": 0.61233616,
"_source": {
"name": "Iphone 13",
"tags": [
"apple",
"iphone",
"mobile"
],
"tags_count": 3
}
}
]
}`
Terms set 查詢 Elasticsearch Java 客戶端
下面的代碼將有助于使用 Elasticsearch Java 客戶端實(shí)現(xiàn)術(shù)語集查詢。
Using new Java API Client (8.x)
`
List<String> tags = new ArrayList<String>();
tags.add("apple");
tags.add("iphone");
// Using minimum_should_match_field param
Query query1 = Query.of(q -> q.bool(BoolQuery.of(bq -> bq.must(ts -> ts.termsSet(
TermsSetQuery.of(tq -> tq.field("tags").minimumShouldMatchField("tags_count").terms(tags)))))));
//Using minimum_should_match_script param
Map<String, JsonData> param = new HashMap<String, JsonData>();
Query query1 = Query
.of(q -> q.bool(BoolQuery.of(bq -> bq.must(ts -> ts.termsSet(TermsSetQuery.of(tq -> tq.field("tags")
.minimumShouldMatchScript(sc -> sc.inline(in -> in.lang("painless").source("params.num_terms").params(param)))
.terms(tags)))))));
`
使用 Java High Level 客戶端（已棄用）
`
Map<String, Object> param = new HashMap<String, Object>();
Script script = new Script(ScriptType.INLINE, "painless", "params.num_terms", param);
List<String> tags = new ArrayList<String>();
tags.add("apple");
tags.add("iphone");
// Using minimum_should_match_field
QueryBuilder query = QueryBuilders.boolQuery()
.must(new TermsSetQueryBuilder("tags", tags).setMinimumShouldMatchField("tags_count"));
// Using minimum_should_match_script
Map<String, Object> param = new HashMap<String, Object>();
Script script = new Script(ScriptType.INLINE, "painless", "params.num_terms", param);
QueryBuilder query = QueryBuilders.boolQuery()
.must(new TermsSetQueryBuilder("tags", tags).setMinimumShouldMatchScript(script));
`以上就是Elasticsearch學(xué)習(xí)之Terms set 查詢的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Elasticsearch Terms set 查詢的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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