Elasticsearch 7 的 LIKE 语句详解

不同于 MySQL，Elasticsearch 7 的 SQL 语法在 LIKE 查询中具备更强大的子结构搜索能力。其核心原理基于以下几点：

强大的分词机制

Elasticsearch 利用高级分词器将文本内容拆分成独立的词条。此过程包含标准化、停用词过滤和词干提取等步骤，从而创建更精细的索引，提升搜索效率和准确性。

高效的倒排索引

Elasticsearch 使用倒排索引存储词条与文档的关联关系。LIKE 查询正是通过遍历倒排索引，查找匹配查询词条的文档来实现的。

灵活的模糊匹配

Elasticsearch 的 LIKE 语句支持模糊匹配，不仅能匹配精确的词条，还能匹配相似的变体。这通过在查询词条中使用通配符（%）来实现。

实际案例

假设存在以下 Elasticsearch 文档：

{     "article_id": 15,     "article_con": "xxxxx",     "article_tag": [         {             "tag_id": 5,             "tag_title": "北京研究院"         },         {             "tag_id": 12,             "tag_title": "化工材料"         }     ] }

执行如下 SQL 查询：

SELECT * FROM xxx WHERE article_tag.tag_title LIKE '%北京%'

Elasticsearch 将在倒排索引中查找 tag_title 字段中包含 “北京” 的文档。 由于 Elasticsearch 的分词和同义词分析，即使文档中包含 “北京地区” 这样的同义词，也能够被正确检索。

以上就是Elasticsearch 7中LIKE语句是如何工作的？的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！