Regexp Query

regexp允许使用正则表达式进行term查询.注意regexp如果使用不正确，会给服务器带来很严重的性能压力。比如.*开头的查询，将会匹配所有的倒排索引中的关键字，这几乎相当于全表扫描，会很慢。因此如果可以的话，最好在使用正则前，加上匹配的前缀。在正则中如果使用.*?或者+都会降低查询的性能。

注意：是term查询,也就是说这个查询不能跨term。

举个简单的例子:

GET /_search
{
    "query": {
        "regexp":{
            "name.first": "s.*y"
        }
    }
}

正则支持的一些标准的用法：

搜索关键词的一部分

如果给定的term是abcde

ab.* 可以匹配
abcd 不可以匹配

也支持使用^或者$来指定开头或者结尾。

允许特殊字符

一些特殊字符是需要转义的，比如:

. ? + * | { } [ ] ( ) " \ # @ & < >  ~

如果想要搜索某个固定的词，也可以加上双引号。

匹配任何字符

.可以匹配任意字符，比如

ab... 
a.c.e

这几个都可以匹配abcde

匹配一个或者多个

使用+表示匹配一个或者多个字符

a+b+        # match
aa+bb+      # match
a+.+        # match
aa+bbb+     # match

上面这些都可以匹配aaabbb

匹配零个或者多个

a*b*        # match
a*b*c*      # match
.*bbb.*     # match
aaa*bbb*    # match

上面这些都可以匹配aaabbb

匹配另个或者一个

aaa?bbb?    # match
aaaa?bbbb?  # match
.....?.?    # match
aa?bb?      # no match

上面这些都可以匹配aaabbb

支持匹配次数

使用{}支持匹配指定的最小值和最大值区间

{5}     # repeat exactly 5 times
{2,5}   # repeat at least twice and at most 5 times
{2,}    # repeat at least twice

比如对于字符串:

a{3}b{3}        # match
a{2,4}b{2,4}    # match
a{2,}b{2,}      # match
.{3}.{3}        # match
a{4}b{4}        # no match
a{4,6}b{4,6}    # no match
a{4,}b{4,}      # no match

捕获组

对于字符串ababab

(ab)+       # match
ab(ab)+     # match
(..)+       # match
(...)+      # no match
(ab)*       # match
abab(ab)?   # match
ab(ab)?     # no match
(ab){3}     # match
(ab){1,2}   # no match

选择运算符

支持或操作的匹配，注意这里默认都是最长匹配的。

aabb|bbaa   # match
aacc|bb     # no match
aa(cc|bb)   # match
a+|b+       # no match
a+b+|b+a+   # match
a+(b|c)+    # match

字符匹配

支持在[]中进行字符匹配，^代表非的意思

[abc]   # 'a' or 'b' or 'c'
[a-c]   # 'a' or 'b' or 'c'
[-abc]  # '-' or 'a' or 'b' or 'c'
[abc\-] # '-' or 'a' or 'b' or 'c'
[^abc]  # any character except 'a' or 'b' or 'c'
[^a-c]  # any character except 'a' or 'b' or 'c'
[^-abc]  # any character except '-' or 'a' or 'b' or 'c'
[^abc\-] # any character except '-' or 'a' or 'b' or 'c'

其中-代表的范围匹配。

可选的匹配符

在正则表达式中也支持一些特殊的操作符，可以使用flags字段控制是否开启。

Complement

这个表示正则表示匹配一段字符串，比如ab~cd意思是：a开头，后面是b，然后是一堆非c的字符串，最后以d结尾。比如字符串abcdef

ab~df     # match
ab~cf     # match
ab~cdef   # no match
a~(cb)def # match
a~(bc)def # no match

Interval

interval选项支持数值的范围，比如字符串foo80:

foo<1-100>     # match
foo<01-100>    # match
foo<001-100>   # no match

Intersection

使用&可以实现多个匹配的连接,比如字符串aaabbb：

aaa.+&.+bbb     # match
aaa&bbb         # no match

Any

使用@，可以匹配任意的字符串

实践

首先创建索引：
PUT test

然后创建映射：
PUT test/_mapping/test
{
  "properties": {
    "a": {
      "type": "string",
      "index":"not_analyzed" 
    },
    "b":{
      "type":"string"
    }
  }
}

添加一条数据：
PUT test/test/1
{
  "a":"a,b,c","b":"a,b,c"
}

先来分析一下，a,b,c被默认分析成了什么？

POST test/_analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "a,b,c"
}

返回内容：

{
  "tokens": [
    {
      "token": "a",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 1,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "b",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 3,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "c",
      "start_offset": 4,
      "end_offset": 5,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 2
    }
  ]
}

然后查询一下：

POST /test/test/_search?pretty
{
  "query":{
    "regexp":{
        "a": "a.*b.*"
    }
  }
}

返回

{
  "took": 2,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 1,
    "max_score": 1,
    "hits": [
      {
        "_index": "test",
        "_type": "test",
        "_id": "1",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "a": "a,b,c",
          "b": "a,b,c"
        }
      }
    ]
  }
}

再换成b字段试试：

POST /test/test/_search?pretty
{
  "query":{
    "regexp":{
        "b": "a.*b.*"
    }
  }
}

返回

{
  "took": 1,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 0,
    "max_score": null,
    "hits": []
  }
}

这是为什么呢？

因为整个regexp查询是应用到一个词上的，针对某个词，搜索a.*b.*，a字段由于不分词，它的词是整个的a.b.c；b字段经过分词，他的词是a和b和c三个独立的词，因此针对a字段的正则搜索可以查询到结果；但是针对b字段却搜索不到。

归纳起来，还是需要好好理解分词在搜索引擎中的作用才行。

本文转自博客园xingoo的博客，原文链接：Elasticsearch【正则搜索】分析&实践，如需转载请自行联系原博主。