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在 Elasticsearch 中，terms_set 查询通常用于在一个字段上进行多值匹配，并支持设置一个条件（例如最小匹配数量），让查询结果更具灵活性。为了展示如何使用 terms_set 查询，我们首先会创建一个索引，写入一些数据，然后演示如何进行查询。
1. 创建索引和写入数据
首先，假设我们有一个关于 articles（文章）的索引，每个文档包含字段 tags（标签），我们希望查询文档中的标签是否包含给定的多个值。
创建索引
假设我们的索引名为 articles，并且每个文档包含字段 tags（多个标签值）。
PUT /articles
{"mappings": {"properties": {"title": { "type": "text" },"tags": { "type": "keyword" }}}
}
在上述示例中，我们定义了一个名为 articles 的索引，其中 tags 字段是 keyword 类型，因为我们想要存储和查询标签。
写入数据
接下来，我们写入一些数据。每个文档包含文章标题和相关的标签。
POST /articles/_bulk
{ "index": { "_id": 1 } }
{ "title": "Tech News Today", "tags": ["tech", "news", "AI"] }
{ "index": { "_id": 2 } }
{ "title": "Sports Highlights", "tags": ["sports", "news", "football"] }
{ "index": { "_id": 3 } }
{ "title": "Latest in AI", "tags": ["tech", "aAI"] }
{ "index": { "_id": 4 } }
{ "title": "Football Updates", "tags": ["sports", "football"] }
{ "index": { "_id": 5 } }
{ "title": "Tech Innovations", "tags": ["tech", "innovation"] }在这个例子中，我们为不同的文章指定了多个标签，如 tech、sports、news、AI 等。
2. 使用 terms_set 查询
现在，我们将使用 terms_set 查询来查找至少匹配给定标签集的文档。比如，我们希望找到那些标签字段中至少包含 tech、news、AI 中的两个标签的文档。
查询示例
POST /articles/_search
{"query": {"terms_set": {"tags": {"terms": ["tech", "news", "AI"],"minimum_should_match_script": {"source": "Math.min(params.num_terms, 2)"}}}}
}
解释：
terms_set: 查询的目标字段是tags。terms: 这里列出的是我们要匹配的标签集合：["tech", "news", "AI"]。minimum_should_match_script: 使用脚本来设置条件，要求文档的tags字段至少包含集合中的两个标签。Math.min(params.num_terms, 2)的意思是，“返回包含至少两个标签的文档”。
3. 查询结果
假设查询成功执行，以下是结果：
{"took" : 13,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 1,"successful" : 1,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : {"value" : 1,"relation" : "eq"},"max_score" : 3.810946,"hits" : [{"_index" : "articles","_type" : "_doc","_id" : "1","_score" : 3.810946,"_source" : {"title" : "Tech News Today","tags" : ["tech","news","AI"]}}]}
}
在这个结果中，符合查询条件的文档是：
- 文档 1：
tags包含tech、news、AI，至少包含两个标签。 - 文档 3：
tags包含tech、AI，至少包含两个标签。
5. 总结
terms_set查询在处理多值字段时非常有用，特别是当你希望在一个字段中匹配多个值，并且可以灵活控制匹配条件时。terms参数用于指定查询的多个值，minimum_should_match_script则用于自定义最小匹配数量。- 这种查询方法非常适合需要对多值条件进行动态调整的情况，比如在推荐系统或复杂筛选条件下使用。