问题描述：
我们都知道ES针对复杂的多添加组合查询非常强大，也知道通过match可以实现全文检索查询（分词查询），但是如果现在我只需要实现类似mysql中的like全匹配模糊查询，该怎么实现呢？
业务场景：
从content_index表中查询字段content中包含ES的记录。
在关系型数据库中对应的SQL语句：
SELECT contentFROM content_indexWHERE content like '%ES%'
数据准备：
## 删除索引## DELETE content_index## 新建索引PUT content_index{"mappings": {"properties": {"content": {"type": "wildcard"}}}}## 添加数据POST content_index/_bulk?refresh{"create": {} }{"content": "老万最近正在学习ES"}{"create": {} }{"content": "老万精通JAVA"}{"create": {} }{"content": "ES从入门到放弃"}
说明：
ElasticSearch 5.0以后，String字段被拆分成两种新的数据类型: text用于全文搜索，会分词,而keyword用于关键词搜索，不进行分词。
补充：官网对wildcard字段类型的说明
说明：
1、采用wildcard通配符查询的字段推荐采用字段type设置为wildcard。
2、text字段会进行分词，wildcard通配符查询检索的是分词后的数据。
3、keyword字段虽然不会进行分词，但执行通配符wildcard查询(特别是带有前导通配符的模式)很慢。
实现方案：
1、sql实现
POST /_sql?format=txt{"query": "SELECT content FROM content_index Where content like '%ES%'"}
查询结果：
转为DSL查看底层实现：
POST /_sql/translate{"query": "SELECT content FROM content_index Where content like '%ES%'"}
执行结果：
底层就是基于wildcard的通配符查询，其中？和*分别代替一个和多个字符。
{"size" : 1000,"query" : {"wildcard" : {"content" : {"wildcard" : "*ES*","boost" : 1.0}}},"_source" : false,"stored_fields" : "_none_","docvalue_fields" : [{"field" : "content"}],"sort" : [{"_doc" : {"order" : "asc"}}]}
2、dsl实现
利用wildcard通配符查询实现，其中？和*分别代替一个和多个字符。
GET content_index/_search{"query": {"wildcard": {"content": {"value": "*ES*"}}}}
查询结果：
{"took" : 1,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 1,"successful" : 1,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : {"value" : 2,"relation" : "eq"},"max_score" : 1.0,"hits" : [{"_index" : "content_index","_type" : "_doc","_id" : "E3E0BnsBxW9JEct2L-d4","_score" : 1.0,"_source" : {"content" : "老万最近正在学习ES"}},{"_index" : "content_index","_type" : "_doc","_id" : "FXE0BnsBxW9JEct2L-d4","_score" : 1.0,"_source" : {"content" : "ES从入门到放弃"}}]}}
总结
本文主要介绍了ES中通过wildcard通配符查询实现like模糊查询。
而sql查询的方式显然适合大众口味。
使用wildcard通配符查询的目标字段的type类型需要设置为wildcard。
