摘要：一. 介紹Elasticsearch 的 `query_string` 查詢是一種非常強大的查詢，它允許你執行復雜的、全面的搜索，包括模糊匹配、通配符搜索、近似搜索、范圍查詢等。`query_string...

一. 介紹

Elasticsearch 的 `query_string` 查詢是一種非常強大的查詢，它允許你執行復雜的、全面的搜索，包括模糊匹配、通配符搜索、近似搜索、范圍查詢等。`query_string` 查詢還支持在多個字段上執行查詢，并支持使用布爾邏輯（`AND`、`OR`、`NOT`）。

二. 基本用法

下面是一個基本的 `query_string` 查詢示例：

{
    "query": {
        "query_string" : {
            "query" : "(new york city) OR (big apple)"
        }
    }
}

在這個查詢中，我們搜索包含 "new york city" 或 "big apple" 的文檔。注意我們使用了括號和 `OR` 操作符來組合查詢。

三. 在多個字段上搜索

你可以使用 `query_string` 查詢在多個字段上執行搜索。例如：

{
    "query": {
        "query_string" : {
            "query" : "content:(new york city OR big apple)"
        }
    }
}

在這個查詢中，我們只在 `content` 字段中搜索 "new york city" 或 "big apple"。

你也可以在多個字段上執行搜索，如下所示：

{
    "query": {
        "query_string" : {
            "query" : "(content:(new york city) OR title:(big apple))"
        }
    }
}

在這個查詢中，我們在 `content` 字段中搜索 "new york city"，并在 `title` 字段中搜索 "big apple"。

四. 使用通配符

`query_string` 查詢支持使用通配符。例如：

{
    "query": {
        "query_string" : {
            "query" : "name:jo*"
        }
    }
}

這個查詢將匹配 `name` 字段值以 "jo" 開頭的所有文檔。

五. 使用范圍查詢

你還可以使用 `query_string` 查詢進行范圍查詢。例如：

{
    "query": {
        "query_string" : {
            "query" : "date:[2012-01-01 TO 2012-12-31]"
        }
    }
}

這個查詢將匹配 `date` 字段值在 2012 年之間的所有文檔。

六. 使用布爾邏輯

`query_string` 查詢支持使用布爾邏輯。例如：

{
    "query": {
        "query_string" : {
            "query" : "(content:(new york city) OR title:(big apple)) AND date:[2012-01-01 TO 2012-12-31]"
        }
    }
}

在這個查詢中，我們搜索 `content` 字段包含 "new york city" 或 `title` 字段包含 "big apple" 的文檔，并且 `date` 字段的值必須在 2012 年之間。

七.查詢指定字段

`default_field` 參數是用于 `query_string` 查詢的，它指定了在沒有明確字段的情況下應該在哪些字段上執行查詢。這個參數的默認值是 `*`（Elasticsearch 6.0之前是 `_all`），意味著在所有字段上執行查詢。

`default_field` 可以設置為一個特定的字段名，例如 `title`，也可以設置為一個包含多個字段名的數組，例如 `["title", "description"]`。你還可以使用通配符 `*` 來匹配多個字段，例如 `title.*` 會匹配所有以 `title.` 開頭的字段。

這是一個 `default_field` 設置為特定字段的示例：

{
    "query": {
        "query_string" : {
            "default_field" : "title",
            "query" : "apple"
        }
    }
}

在這個查詢中，如果 `query` 中的詞（例如 "apple"）沒有指定字段，那么將在 `title` 字段上執行查詢。

這是一個 `default_field` 設置為多個字段的示例：

{
    "query": {
        "query_string" : {
            "default_field" : ["title", "description"],
            "query" : "apple"
        }
    }
}

在這個查詢中，如果 `query` 中的詞（例如 "apple"）沒有指定字段，那么將在 `title` 和 `description` 字段上執行查詢。

請注意，`default_field` 參數只影響沒有明確指定字段的查詢詞。如果 `query` 中的詞明確指定了字段（例如 `title:apple`），那么將在指定的字段上執行查詢，而不是 `default_field` 中指定的字段。

八.查詢所有字段

如果你想在所有字段上執行 `query_string` 查詢，你可以使用 `_all` 關鍵字（"default_field" : "_all"）。然而，需要注意的是，從 Elasticsearch 6.0 版本開始，`_all` 字段已被棄用。在這種情況下，你可以使用 `*` 來查詢所有字段。下面是一個例子：

{
    "query": {
        "query_string" : {
            "query" : "*:apple"
        }
    }
}

在這個查詢中，我們查找所有字段中包含 "apple" 的文檔。

如果你的索引設置中啟用了 `copy_to` 將所有字段的值復制到一個特定的字段（例如，`all_text`），你也可以在這個字段上執行查詢：

{
    "query": {
        "query_string" : {
            "default_field" : "all_text",
            "query" : "apple"
        }
    }
}

在這個查詢中，我們查找 `all_text` 字段（包含所有其他字段的值）中包含 "apple" 的文檔。

請注意，對所有字段進行查詢可能會消耗大量資源，特別是在處理大型索引時。因此，除非確實需要，否則最好避免這種做法。

結論

`query_string` 查詢是 Elasticsearch 中非常強大的一個查詢，它提供了豐富的搜索功能，可以滿足各種復雜的搜索需求。然而，由于其復雜性，使用時需要格外注意語法和格式，否則可能導致查詢失敗或結果不準確。