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在TairSearch中使用bool進行組合條件查詢

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TairSearch是Tair團隊完全自研的全文搜索數(shù)據(jù)結(jié)構，采用和Elasticsearch相似的查詢語法。本文介紹如何在TairSearch中使用bool語法，實現(xiàn)復雜場景的查詢。

bool語法詳解

bool是TairSearch中支持復雜、組合查詢的語法，支持如下3種子句類型：

  • must：類似AND的語義，在must數(shù)組中的條件均為必要條件，查詢結(jié)果集必須命中must數(shù)組中的查詢條件。

  • must_not：類似NOT的語義，查詢結(jié)果集必須不包含must_not數(shù)組中的查詢條件。

  • should：類似OR的語義，在should數(shù)組中的條件均為可選條件。可搭配minimum_should_match參數(shù)使用，該參數(shù)表示至少需匹配多少個should查詢子句，若bool語句中只存在should語句，則該參數(shù)默認為1；若bool語句中還存在must或must_not語句，則該參數(shù)默認為0。

    若must和should語句同時命中某文檔，則該文檔會因為多次命中而增加文檔score值，并影響結(jié)果排名。

TairSearch_boolbool語句的查詢優(yōu)先級為must_not > must > should，同時，bool語句中可嵌套任何類型的子查詢語句，包含bool語句，可由此實現(xiàn)復雜場景的查詢。更多關于TairSearch的信息，請參見Search。

操作樣例

  1. 創(chuàng)建索引。

    TFT.CREATEINDEX key '{
    "mappings": {
        "properties": {
            "A": { "type": "keyword" },
            "B": { "type": "keyword" },
            "C": { "type": "keyword" }
        }
    }
}'

  2. 添加文檔數(shù)據(jù)。

    TFT.ADDDOC key '{
    "A": "a",
    "B": "b",
    "C": "c"
}'

  3. 查詢示例。

    示例1：SELECT A = a and B = b

    TFT.SEARCH key '{
    "query": {
        "bool" : {
             "must": [
                 { "term": { "A": "a" } },
                 { "term": { "B": "b" } }
             ]
         }
    }
}'

    示例2：SELECT A = a or B = b

    TFT.SEARCH key '{
    "query": {
        "bool": {
             "should": [
                 { "term": { "A": "a" } },
                 { "term": { "B": "b" } }
             ]
         }
    }
}'

    示例3：SELECT A = a and B != b

    TFT.SEARCH key '{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                 { "term": { "A": "a" } }
            ],
            "must_not": [
                 { "term": { "B": "b" } }
            ]
        }
    }
}'

    示例4：SELECT (A = a and B = b) or C = c

    TFT.SEARCH key '{
    "query": {
        "bool" : {
            "should": [
                {
                    "bool": {
                        "must": [
                             { "term": { "A": "a" } },
                             { "term": { "B": "b" } }
                         ]
                    }
                },
                { "term": { "C": "c" }  }
            ]
        }
    }
}'