如何在Elasticsearch的long类型字段上执行通配符查询？

无需修改索引的临时方案 #

直接通过脚本将数值字段转为字符串进行匹配，不需要改动现有索引结构，但注意大数据量下性能较差，适合低频查询场景：

包含特定字符串的查询 #

GET calls-*/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "script": {
            "script": {
              "source": "doc['foo.number'].value.toString().contains('16922')",
              "lang": "painless"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

通用通配符匹配 #

如果需要更灵活的通配符（比如*16922*），可以用正则匹配：

GET calls-*/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "script": {
            "script": {
              "source": "doc['foo.number'].value.toString().matches('.*16922.*')",
              "lang": "painless"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

必须修改索引的长期优化方案 #

如果查询频率较高，建议给目标字段添加多字段（multi-field），保留原long类型字段不影响业务，同时新增text类型子字段用于字符串匹配：

1. 更新索引映射 #

给foo.number字段添加text类型的子字段：

PUT calls-*/_mapping
{
  "properties": {
    "foo": {
      "properties": {
        "number": {
          "type": "long",
          "fields": {
            "text": {
              "type": "text"
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

2. 重新索引数据 #

旧数据不会自动生成子字段的值，需要通过_reindex API同步数据（可以创建新索引或者覆盖原有索引，根据生产环境情况选择）：

POST _reindex
{
  "source": {
    "index": "calls-*"
  },
  "dest": {
    "index": "calls-reindexed-*"
  }
}

3. 使用子字段执行查询 #

之后就可以用新增的text子字段做通配符查询，性能和常规text字段一致：

GET calls-reindexed-*/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "query_string": {
            "default_field": "foo.number.text",
            "query": "*16922*"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

内容的提问来源于stack exchange，提问作者heymynameisfoo