Elasticsearch 7.8.1多条件组合模糊搜索无法命中匹配文档问题

你的DSL返回不了预期结果，是几个写法错误叠加导致的：

• 用错了查询类型：term查询是精确匹配倒排词条用的，完全不支持*通配符语法，你写的"p101*"会被当成完整字符串去匹配，根本不会触发模糊逻辑。
• 通配符逻辑不对：你写的p101*只匹配以p101开头的内容，等价于SQL的like 'p101%'，和你要的任意位置包含的%p101%逻辑不符。
• 字段匹配逻辑问题：Spring Data Elasticsearch默认对字符串类型做双字段映射：text类型分词做全文检索，.keyword子字段不分词做精确匹配。你直接对text类型字段做精确类查询，会因为分词、大小写转换问题匹配失败。
• 样例数据本身不匹配：你贴的两条样例文档里，dtcCode是D101（首字母大写D），其余subSystem、description、maintenanceActivity字段里也完全没有p101子串，搜p101本身就不会命中这两条数据，搜101才能匹配第二条记录。

另外你最开始写的SQL本身有逻辑优先级bug：and运算优先级高于or，不加括号的话实际逻辑是(vinNumber = "xyz" and organizationId = 1 and dtcCode like %p101%) or subSystem like %p101% or description like %p101%，会返回不匹配vin和组织的数据，写DSL的时候要注意规避。

根据你的数据量规模选对应方案即可：

方案1：小数据量场景（百万级以下），无需改索引 #

直接用wildcard通配符查询，关键词前后都加*实现任意位置匹配，开启大小写不敏感参数，用.keyword子字段匹配避免分词干扰：

GET /maintenance_logs/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"term": {"vinNumber.keyword": "DH34ASD7SDFF84742"}},
        {"term": {"organizationId": 1}}
      ],
      "should": [
        {"wildcard": {"dtcCode.keyword": {"value": "*p101*", "case_insensitive": true}}},
        {"wildcard": {"subSystem.keyword": {"value": "*p101*", "case_insensitive": true}}},
        {"wildcard": {"maintenanceActivity.keyword": {"value": "*p101*", "case_insensitive": true}}},
        {"wildcard": {"description.keyword": {"value": "*p101*", "case_insensitive": true}}}
      ],
      "minimum_should_match": 1
    }
  }
}

注意：前置*的通配符查询需要遍历全量倒排词条，数据量过大会有明显性能问题，不适合生产大数据量场景。

方案2：生产大数据量场景，改索引配置优化性能 #

如果数据量在百万级以上，不要用前置通配符查询，提前给需要模糊匹配的字段配置N-Gram分词器，在写入时就把文本拆成固定长度的短子串，查询时直接用普通match即可，性能和精确查询一致：

1. 新建索引配置分词和映射

PUT /maintenance_logs_v2
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "tokenizer": {
        "ngram_tokenizer": {
          "type": "ngram",
          "min_gram": 3,
          "max_gram": 10,
          "token_chars": ["letter", "digit"]
        }
      },
      "analyzer": {
        "ngram_analyzer": {
          "tokenizer": "ngram_tokenizer",
          "filter": ["lowercase"]
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "vinNumber": {"type": "keyword"},
      "organizationId": {"type": "integer"},
      "dtcCode": {"type": "text", "analyzer": "ngram_analyzer"},
      "subSystem": {"type": "text", "analyzer": "ngram_analyzer"},
      "maintenanceActivity": {"type": "text", "analyzer": "ngram_analyzer"},
      "description": {"type": "text", "analyzer": "ngram_analyzer"},
      "odometer": {"type": "integer"},
      "statsDate": {"type": "date"}
    }
  }
}

2. 用reindex接口把旧索引数据迁移到新索引后，用如下DSL查询即可，自动支持任意位置子串匹配、大小写不敏感：

GET /maintenance_logs_v2/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"term": {"vinNumber": "DH34ASD7SDFF84742"}},
        {"term": {"organizationId": 1}}
      ],
      "should": [
        {"match": {"dtcCode": "p101"}},
        {"match": {"subSystem": "p101"}},
        {"match": {"maintenanceActivity": "p101"}},
        {"match": {"description": "p101"}}
      ],
      "minimum_should_match": 1
    }
  }
}

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tuhin Subhra Mandal