包含not contains的ElasticSearch查询

基础概念

Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的分布式搜索和分析引擎，它提供了一个 RESTful API 来进行全文搜索、结构化搜索和分析。在 Elasticsearch 中，查询可以使用各种查询 DSL（Domain Specific Language）来构建。

包含与不包含查询

包含查询：通常使用 match 或 term 查询来实现，用于查找包含特定词汇的文档。
不包含查询：可以使用 bool 查询结合 must_not 子句来实现，用于查找不包含特定词汇的文档。

示例查询

假设我们有一个索引 products，其中包含以下字段：

name (产品名称)
description (产品描述)

我们希望查找所有不包含特定词汇（例如 "outdated"）的产品。

查询示例

{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": [
        {
          "match": {
            "name": "outdated"
          }
        },
        {
          "match": {
            "description": "outdated"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

优势

灵活性：Elasticsearch 提供了丰富的查询 DSL，可以构建复杂的查询逻辑。
性能：Elasticsearch 是分布式的，可以处理大规模数据和高并发查询。
实时性：Elasticsearch 支持近实时搜索，数据更新后可以快速被搜索到。

类型

全文查询：如 match、multi_match 等。
精确查询：如 term、terms 等。
复合查询：如 bool、nested 等。
范围查询：如 range 等。

应用场景

日志分析：Elasticsearch 常用于日志收集和分析，可以快速搜索和分析大量日志数据。
全文搜索：适用于电商网站、博客平台等需要全文搜索的场景。
监控和告警：可以用于监控系统状态，设置告警规则。

常见问题及解决方法

1. 查询结果不准确

原因：可能是由于分词器（tokenizer）或分析器（analyzer）配置不当，导致查询词汇被错误地分词。

解决方法：检查索引的映射（mapping）配置，确保使用合适的分词器和分析器。

2. 查询性能差

原因：可能是由于数据量过大、索引设计不合理或查询语句复杂度过高。

解决方法：

优化索引设计，合理设置分片和副本数量。
使用合适的分片策略，避免单个分片过大。
优化查询语句，减少不必要的字段查询和复杂逻辑。

3. 查询超时

原因：可能是由于查询语句过于复杂，或者集群负载过高。

解决方法：

优化查询语句，减少查询范围和复杂度。
增加集群资源，如节点数量或硬件配置。
设置合理的超时时间，避免长时间等待。

参考链接

希望这些信息对你有所帮助！如果有更多具体问题，欢迎继续提问。