通配符与正则表达式查询 | Elasticsearch: 权威指南 | Elastic

通配符与正则表达式查询编辑

与 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 7HW 和 W2F 8HW 的文档：

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

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].+" 
        }
    }
}

wildcard 和 regexp 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 或 .*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。

prefix 、 wildcard 和 regexp 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： quick 、 brown 和 fox 。

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*" }} 

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