ElasticSearch (ES)学习之路（五）ES 复杂搜索（ 匹配 过滤 精准 排序 高亮）

ElasticSearch (ES)学习之路（五）ES 复杂搜索（ 匹配 过滤 精准 排序 高亮）

在上文中，我们查询小红 其kinbana 语法是这样写的

GET /lei/one/_search?q=name:小丽

前文中，也是做了分析，由于有多个包含‘小丽’的数据，所以我们在搜索’小丽’ 时将与之相匹配的数据全部搜索了出来，并且 ，搜索出的每条数据都包含了一个_score 分值字段

其实质意义：_score=分值=匹配度 结果匹配度越高 分值则越高，则排名越是考前

---

在实际查询语法时候，我们大多不会写q=xxxxx ，而是写查询参数体 类似于 添加数据时的请求体,其查询语法如下

GET /索引名/类型名/_search
{
  "query":{
  	"查询参数体 查询条件"
  }
}

例如，我们还是接着 查询小丽的例子进行编写

单条件查询

使用kinbanna的好处，语法可以提示 如下 field 列名 match 匹配

GET /lei/one/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "小丽"
    }
  }
}

此操作就对应着我们开始编写的一行 语句 GET /lei/one/_search?q=name:小丽 ，只是更具有层次性，可读性更好，看，查询结果也是一模一样的。 这里匹配是什么意思呢 就是只要包含小丽的就算匹配 小丽 小丽2 都会命中

这个hits 就是查询出的结果集对象，其中即包含了文档数以及索引信息概括，以及包含了每个具体的文档数据

查询结果字段过滤

何为结果字段过滤呢？我们在写sql语句的时候，可以select * ，也可以select 列1，列2 ， 根据我们select 的不同，返回不同的字段信息

那么在es 中也是有这个功能的

例如，在上方查询结果的，我们发现文档中的 三个字段 name age birthday 都被查询出来了

本文当前呢，为了演示，字段则返回 name age

GET /lei/one/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "小丽"
    }
  }
  , "_source": ["name","age"]
}

分页

为什么要分页，，，我这里就不用细说了吧（都学到es了，还不懂为啥要分页，那切雀雀吧）

由于我这里只有两条数据哈，所以分页呢，暂时一页一条即可

GET /lei/one/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "小丽"
    }
  }
  , "_source": ["name","age"]
  ,"from": 0
  , "size": 1
}

from =（当前页-1）*每页长度

size= 每页长度（即每页要展示的长度）

注意的是.from size 都是与query为同级

排序

由于我之前添加文档一个采用了put指定_id，一个采用post 随机生成_ _ id ，我这里故采用年龄进行排序吧

排序，只需要在与 query同级别下 输入"sort" 其Kinbanba 就会自动帮我们补全 排序语法

GET /lei/one/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "小丽"
    }
  },
  "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

多条件匹配查询

等价于 sql 中 where xxx =?? and xxx=?? 查询名字为小丽 并且年龄为22岁

and

must 必须的意思 等价于 and 条件

GET /lei/one/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "name": "小丽"
          }
        },
        {
           "match": {
            "age": "22"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

or

等价于 sql 中 where xxx =?? or xxx=?? 查询名字为小丽 或者年龄为222岁

or 条件 很简单 将上方的 must 改为 should (应该 )

should 应该的意思 等价于or 条件 拼接

GET /lei/one/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "match": {
            "name": "小丽"
          }
        },
        {
           "match": {
            "age": "222"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

新增字段

查询某列中的值 包含xxx的数据 可以是数组中某一元素值等等 （我先前准备的数据没有哈，所以这里添加一个列,并添加一些数据）

POST /lei/one
{
     "properties": {
        "hobby": {
            "type": "array"
        }
    }
}

POST /lei/one/2/_update
{
  "doc":{
    "hobby":["篮球","击剑"]
  }
}
POST /lei/one/7ErnHHMBjoLvVc_LTjx_/_update
{
  "doc":{
    "hobby":["足球","爬山"]
  }
}

查询某列中 包含XXX 的文档信息

查询某列中 包含某些值得文档 查询时 “列名”:" 包含的值 多个用空格隔开"

等价于 mysql 中 where xxx like “xxx”

我们可以看到 匹配度越高 其分值越高 排名也是靠前

!= 条件查询

不等于 等价于msql中的 where xxx!= ??

我这里查询年龄不为222岁

GET /lei/one/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": [
        {
           "match": {
            "age": "222"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

条件过滤

此方法与 where and 语法类似 但是 不同的是 其可以做大小于等一些逻辑判断 must 的话，仅仅只表示=匹配

语法解释 ： 查询匹配名为小丽 并且 年龄大于等于30 where name=‘小丽’ and age >=30

GET /lei/one/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
           "match": {
            "name": "小丽"
          }
        }
      ],
      "filter": {
        "range": {
          "age": {
            "gte": 30
          }
        }
      }
    }
  }
}

还可以区间过滤 ，例如 查询名字为小丽 且年龄在22-30之间

精确查询

trem 精确查询 与match匹配不同 只会查询其精确到具体的条件

新建索引库 并插入数据

PUT /tremdb
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name":{
        "type": "keyword"
      },
      "desc":{
        "type": "text"
      }
    }
  }
}
PUT /tremdb/_doc/1
{
  "name":"曹操魏武帝",
  "desc":"魏武帝,爱人妻,三国"
}
PUT /tremdb/_doc/2
{
  "name":"刘备汉昭烈帝",
  "desc":"汉昭烈帝,人称大耳贼,三国"
}
PUT /tremdb/_doc/3
{
  "name":"孙权吴大帝",
  "desc":"吴大帝,江东小霸王之弟,三国"
}

我们先前也讲过 keyword 是不会被分词的 那么我们这里可以测试一下

我们以名字作为精确搜索，“帝” 没有结果

以武帝 作为精确搜索条件----还是未命中

以曹操魏武 为精确搜索条件 ----还是未命中

以曹操魏武帝 为精确搜索条件 ----命中

可以得出结论 字段类型为keyword 的时候 ，其不会被分词器进行解析 只有以完整的值进行查询才会被命中

---

测试desc text 类型 text 会被分词 包含 帝 所以我们以帝 进行查询 则能获取到结果

精确查询多个

高亮显示

高亮，在搜索网站时 很常见 ，例如，我们的京东 /百度

搜一波 外星人 可以看到 外星人关键字 全部高亮显示了，那么是怎么做到的呢？？

高亮！

可以看到 我搜索的小丽 结果 都添加了一个高亮字段 并用 标签包裹起来了，这就是高亮！

可能有人想问，高亮 为什么呢 ？别人都是红色的 ，我也想要！

可以，这个需求可以做的！

自定义高亮颜色

es 高亮 是支持我们自定义颜色的！ 如何自定义呢 注意两个json 字段的使用！

"pre_tags": "",  前缀
"post_tags": "",   后缀

设置这两个标签后呢，其搜索的高亮 将会被前后缀包裹

完整查询语句：

注意，我这里定义了 标签，为了在 typora 以及csdn 上直接显示

GET /lei/one/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
           "match": {
            "name": "小丽"
          }
        }
      ]
    }
  },
  "highlight": {
    "pre_tags": "",
    "post_tags": "", 
    "fields": {
      "name":{}
    }
  }
}

小丽

基本的ES 语法差不多就到这里了！ 后续随着学习的深度不断添加 ！！！