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先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7
深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！
因此收集整理了一份《2024年最新大数据全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。
既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上大数据知识点，真正体系化！
由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新
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正文
等价于 “query”: {
“bool”: {
“should”: [
{
“match”: {
“brand”: “苹果”
}
},
{
“match”: {
“name”: “苹果”
}
}
]
}
}
### query\_string 以下是引用自ES社区博客中的一段描述 该查询使用语法基于 **OR**，**AND** 或 **NOT** 等运算符来解析和拆分提供的查询字符串。 然后查询在返回匹配文档之前独立分析每个拆分文本。 你可以使用 query\_string 查询创建一个复杂的搜索，其中包括**通配符**，**跨多个字段的搜索**等等。 尽管用途广泛，但查询是严格的，如果查询字符串包含任何无效语法，则返回错误。 **简单总结：这是使用字符串通过 AND OR NOT 构建复杂查询的一种实现方式，但是语法较严格，容易出错，并不推荐在日常查询中使用** 实际测试下来，单个条件执行的应该是**match**操作 #### 简单查询一个字段 default\_field：条件字段，只能一个。 GET /bank/_search
{
“query”: {
“query_string”: {
“default_field”: “address”,
“query”: “School Lane”
}
}
}
返回结果为 School Lane **的match查询**，凡是 address 包含 School 或者 Lane 的都匹配上  #### 在多个字段上应用同一个条件 （类似multi\_match） 上面的简单查询 通过 “default\_field”: “字段名” 指定**一个**查询字段。 当要将条件应用到多个字段时，可以使用 **“fields”: [“字段1”, “字段2”],** GET /bank/_search
{
“query”: {
“query_string”: {
“fields”: [“age”, “account_number”],
“query”: “26”
}
}
}
查询 age **match** 26 **或者** account\_number **match** 26 的数据 #### 在所有字段上应用同一个条件 （超越了multi\_match） 在所有字段上执行match操作，只要任何一个字段匹配上就算匹配。 我们只需要去掉 fields 字段即可 GET /bank/_search
{
“query”: {
“query_string”: {
“query”: “28”
}
},
“size”: 2000
}
以上，在所有字段上应用 **match** 28。 在 bank 这个索引下，查到了 age = 28 和 id = 28 的数据 #### 对单个条件应用多个值 ##### 多个值之间可以是 AND 或者 OR 的关系 * 在所有字段上match 28 **或者** 30 GET /bank/_search
{
“query”: {
“query_string”: {
“query”: “28 OR 30”
}
},
“size”: 2000
}
指定字段 **fields** 或默认字段 **default\_field**都适用这个逻辑关系 **NOT 关键字可以用在逻辑关系中任一项的前面，表示查询相反条件** #### query\_string 上面指定字段要么使用 fields ，要么使用 default\_field，其实还有另一种更为灵活的方式，我们可以直接将字段写到 **query**查询语句中， 使用 **query:“字段名: 条件值”** 的方式灵活定制查询条件 ##### match 匹配 ###### 一个字段一个值 GET /bank/_search
{
“query”: {
“query_string”: {
“query”: “age: 30”
}
},
“size”: 100
}
###### 一个字段多个值 GET /bank/_search
{
“query”: {
“query_string”: {
“query”: “age: 30 OR 20”
}
},
“size”: 100
}
###### 多个字段一个值 GET /bank/_search
{
“query”: {
“query_string”: {
“query”: “age: 30 OR account_number:1”
}
},
“size”: 100
}
###### 多个字段多个值 GET /bank/_search
{
“query”: {
“query_string”: {
“query”: “age: (30 OR 20) OR account_number: 1”
}
},
“size”: 100
}
##### 模糊匹配（比match更强大，在match后的词里面再进行模糊匹配） 如下： match Sedgwick GET /bank/_search
{
“query”: {
“match”: {
“address”: “Sedgwick”
}
}
}
match 只能在分词后的倒排索引中精确匹配  如果把条件值改成 **Sedgwic**，去掉最后一个 **k**，match就查不出来数据了。 **但是使用 query\_string 的模糊匹配依然有办法查出来这两条数据** query\_string 的模糊匹配有两个通配符 * ?，统配一个字符， * \*,统配任意多个字符 使用以下语句都可以查出这两条数据 * ？匹配一个字符 **k** GET /bank/_search
{
“query”: {
“query_string”: {
“default_field”: “address”,
“query”: “Sedgwic?”
}
}
}
* \*匹配一个字符 **k** GET /bank/_search
{
“query”: {
“query_string”: {
“default_field”: “address”,
“query”: “Sedgwic*”
}
}
}
* \*匹配多个字符 **ck** GET /bank/_search
{
“query”: {
“query_string”: {
“default_field”: “address”,
“query”: “Sedgwi*”
}
}
}
* 前缀也能模糊 GET /bank/_search
{
“query”: {
“query_string”: {
“default_field”: “address”,
“query”: “*dgwi*”
}
}
}
以上都能查出来那两条数据。 ##### 范围匹配 默认的匹配方式为 match，其本质就是 等值匹配，只是分不分词的区别， 对于 query 中的 range 查询，query\_string 中也有对应实现。 并且 query\_string 还支持两种写法 * 区间写法 [ 表示包含起始值 ] 表示包含结束值 { 不包含起始值 } 不包含结束值 \*表示不限制这一边的值 以下例子 + [1 TO 2] ：1 <= x <= 2 + {1 TO 2} ：1 < x < 2 + [\* TO 2] ： x <= 2 依然支持上面不同字段的写法，这里只是举个例子 GET /bank/_search
{
“query”: {
“query_string”: {
“default_field”: “age”,
“query”: “{* TO 20]”
}
}
}
GET /bank/_search
{
“query”: {
“query_string”: {
“query”: “age:{* TO 20]”
}
}
}
网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。
需要这份系统化的资料的朋友，可以添加V获取：vip204888 （备注大数据）
一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！
}
}
}
GET /bank/_search
{
“query”: {
“query_string”: {
“query”: “age:{* TO 20]”
}
}
}
网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。
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