這篇文章將為大家詳細講解有關如何進行Elasticsearch檢索分類，文章內(nèi)容質量較高，因此小編分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。

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Elasticsearch中當我們設置Mapping（分詞器、字段類型）完畢后，就可以按照設定的方式導入數(shù)據(jù)。 

有了數(shù)據(jù)后，我們就需要對數(shù)據(jù)進行檢索操作。

0、檢索概覽

檢索子句的行為取決于查詢應用于過濾(filter)上下文還是查詢/分析(query)上下文。

過濾上下文——對應于結構化檢索 
1）核心回答的問題是：“這個文檔是否符合這個查詢條款？” 

2）答案是簡單的是或否，不計算分數(shù)。 

3）過濾器上下文主要用于過濾結構化數(shù)據(jù)。類似于MySQL中判定某個字段是否存在： 
例如： 

1. 時間戳字段：是否屬于2015年或2016年？

2. 狀態(tài)字段：是否設置為“已發(fā)布”？ 

經(jīng)常使用的過濾器將被Elasticsearch自動緩存，以加快性能。

分析上下文——對應于全文檢索 
1）核心回答了“本文檔與此查詢子句是否匹配？”的問題。 

2）除了決定文檔是否匹配之外，查詢子句還會計算一個_score，表示文檔與其他文檔的匹配程度。

綜合應用場景如下：

GET /_search
{  "query": {  "bool": {  "must": [
  { "match": { "title": "Search" }},
  { "match": { "content": "Elasticsearch" }}
  ],  "filter": [
  { "term": { "status": "published" }},
  { "range": { "publish_date": { "gte": "2015-01-01" }}}
  ]
  }
  }
}

以上檢索，title中包含"Search”并且content中包含 “Elasticsearch”，status中精確匹配”published”，并且publish_date 大于“2015-01-01”的全部信息。

以下，以“腦圖”的形式直觀展示檢索分類。 
 
其中，3-7隨著我開發(fā)深入再做更新。

關于如何進行Elasticsearch檢索分類就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。