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，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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