通配符与正则表达式查询编辑

prefix 前缀查询的特性类似, wildcard 通配符查询也是一种底层基于词的查询, 与前缀查询不同的是它允许指定匹配的正则式。它使用标准的 shell 通配符查询: ? 匹配任意字符, * 匹配 0 或多个字符。

这个查询会匹配包含 W1F 7HWW2F 8HW 的文档:

GET /my_index/address/_search
{
    "query": {
        "wildcard": {
            "postcode": "W?F*HW" 
        }
    }
}

? 匹配 12* 与空格及 78 匹配。

设想如果现在只想匹配 W 区域的所有邮编,前缀匹配也会包括以 WC 开头的所有邮编,与通配符匹配碰到的问题类似,如果想匹配只以 W 开始并跟随一个数字的所有邮编, regexp 正则式查询允许写出这样更复杂的模式:

GET /my_index/address/_search
{
    "query": {
        "regexp": {
            "postcode": "W[0-9].+" 
        }
    }
}

这个正则表达式要求词必须以 W 开头,紧跟 0 至 9 之间的任何一个数字,然后接一或多个其他字符。

wildcardregexp 查询的工作方式与 prefix 查询完全一样,它们也需要扫描倒排索引中的词列表才能找到所有匹配的词,然后依次获取每个词相关的文档 ID ,与 prefix 查询的唯一不同是:它们能支持更为复杂的匹配模式。

这也意味着需要同样注意前缀查询存在性能问题,对有很多唯一词的字段执行这些查询可能会消耗非常多的资源,所以要避免使用左通配这样的模式匹配(如: *foo.*foo 这样的正则式)。

数据在索引时的预处理有助于提高前缀匹配的效率,而通配符和正则表达式查询只能在查询时完成,尽管这些查询有其应用场景,但使用仍需谨慎。

小心

prefixwildcardregexp 查询是基于词操作的,如果用它们来查询 analyzed 字段,它们会检查字段里面的每个词,而不是将字段作为整体来处理。

比方说包含 “Quick brown fox” (快速的棕色狐狸)的 title 字段会生成词: quickbrownfox

会匹配以下这个查询:

{ "regexp": { "title": "br.*" }}

但是不会匹配以下两个查询:

{ "regexp": { "title": "Qu.*" }} 
{ "regexp": { "title": "quick br*" }} 

在索引里的词是 quick 而不是 Quick

quickbrown 在词表中是分开的。