ElasticSearch 高级查询及索引原理

高级查询

ES中提供了一种强大的检索数据方式,这种检索方式称之为Query DSL ,Query DSL是利用Rest API传递JSON格式的请求体(Request Body)数据与ES进行交互，这种方式的丰富查询语法让ES检索变得更强大，更简洁。

匹配查询[match_all]

• match_all: 返回索引中的全部文档
• match:会将搜索词先分词处理，再与目标查询字段进行匹配，若分词中的任意一个词与目标字段匹配上，则可查询到
• match_phrase: 不将搜索词分词，要求搜索词与字段内容，有序连贯匹配上，需要全部单词和顺序完全一样，标点符号除外
• match_phrase_prefix :与match_phrase用法类似，区别就在于允许使用前缀匹配

用一个例子说明它们之间的区别

• 首先存入一条数据 i like eating and cooking 默认分词器应该将内容分为 “i” “like” “eating” “and” “kuing”

查询词/匹配类型	match	m_phrase	m_p_prefix
i	✅	✅	✅
i like	✅	✅	✅
i like singing	✅	❌	❌
i like ea	✅	❌	✅
and	✅	✅	✅

总结：

1. match会将搜索词分词后再去匹配，match_phrase和match_phrase_prefix不会将搜索词分词
2. match和match_phrase属于精准匹配，match_phrase要求搜索词与字段内容有序连贯的匹配
3. match_phrase_prefix不属于精准匹配，它在match_phrase的基础上，允许最后一个词使用前缀匹配

关键词查询[term]

term关键字：使用关键词查询

• keyword类型：使用term查询keyword 类型的字段时，需要全部内容匹配上
• integer类型、double类型、date类型：不分词，得全部匹配
• text类型：默认es标准分词器，中文单字分词，英文单词 分词

所以除了text类型，其余类型均不分词

es中默认使用的是标准分词器，中文单字分词 ，英文 单词分词

#查询语句
GET /products/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "title": {
        "value": "猪猪侠"
      }
    }
  }
}
#结果
"hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.2039728,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "products",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "rj5iCYABiB8dDekOlCwE",
        "_score" : 1.2039728,
        "_source" : {
          "id" : 2,
          "title" : "猪猪侠",
          "price" : 0.5,
          "created_at" : "2022-04-08",
          "description" : "5毛钱一包"
        }
      }
    ]
  }

范围查询[range]

range关键字：用来查询指定范围内的文档

#范围查询   range
GET /products/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "字段名": {  
        "gte": 2,  #下界
        "lte": 4   #上界
      }
    }
  }
}

前缀查询[prefix]

prefix关键字：按照文档的前缀进行查询

#前缀查询 prefix
GET /products/_search
{
  "query": {
    "prefix": {
      "FIELD": {
        "value": ""
      }
    }
  }
}

通配符查询[wildcard]

可使用通配符查询：

• ？匹配一个字符
• * 匹配多个字符

#通配符查询
GET /products/_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "FIELD": {
        "value": "VALUE"
      }
    }
  }
}

通过id数组查询[ids]

通过一个id数组去查询文档

#通过一组id查询
GET /products/_search
{
  "query": {
    "ids": {
      "values": [1,2]
    }
  }
}

模糊查询[fuzzy]

模糊查询含有指定关键字的文档

注意: fuzzy 模糊查询 最大模糊错误 必须在0-2之间

• 搜索关键词长度为 2 不允许存在模糊
• 搜索关键词长度为3-5 允许一次模糊
• 搜索关键词长度大于5 允许最大2模糊

GET /products/_search
{
  "query": {
    "fuzzy": {
      "FIELD": "xxxx"
    }
  }
}

布尔查询[bool]

Elasticsearch可以使用bool 关键字用来组合多个条件实现复杂查询，类似于在SQL中使用AND、OR以及NOT的运算

Elasticsearch支持的布尔逻辑类型包括有以下几种：

类型包括有以下几种：

• must：文档必须符合其中所有的查询条件，包含多个条件时类似于SQL中的AND，运算符中的&&

• should：文档必须符合其中任意一个及以上查询条件（可由minimum_should_match指定需要满足的条件数量），包含多个条件时类似于SQL中的OR,运算符中的||

• must_not：文档必须不符合其中所有的查询条件，类似于SQL中的NOT，且不参与分值的计算，返回的分支都是0

• filter：：先筛选出符合条件的文档，并且不计算得分。一般情况下，我们应该先使用过滤操作过滤掉一部分数据，然后使用查询去精准匹配数据，提高查询效率

must查询

当使用must查询时，文档必须符合其中包括的所有查询条件。

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        "term": {
          "age": 20
        }
      ]
    }
  }
}

该查询等同于下面对应的SQL语句

SELECT * FROM xxx WHERE age = 20;

使用must时可以同时指定多个查询条件，在DSL中它以数组的形式表示，效果类似于SQL中的AND运算。例如下面的例子：

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "term": { "age": 20 } },
        { "term": { "gender": "male" } }
      ]
    }
  }
}

should查询

should查询类似于SQL中的OR语句，当其中包括两个及两个以上的条件时，其查询的结果必须至少满足其中一个。当只有一个查询条件时，即结果必须满足该条件。

{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        { "term": { "age": 20 } },
        { "term": { "gender": "male" } },
        { "range": { "height": { "gte": 170 } } },
      ]
    }
  }
}

该查询等同于下面对应的SQL语句：

SELECT * FROM xxx WHERE age = 20 OR gender = "male" or height >= 170;

should查询与SQL中的OR运算较为不同的一点是，should查询可以使用minimum_should_match参数指定至少需要满足几个条件。例如下面的例子中，查询的结果需要满足两个或两个以上的查询条件：

{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        { "term": { "age": 20 } },
        { "term": { "gender": "male" } },
        { "term": { "height": 170 } },
      ],
      "minimum_should_match": 2
    }
  }
}

在同一个bool语句中若不存在must或filter时，minimum_should_match默认的值为1，即至少要满足其中一个条件；但若有其它must或filter存在时，minimum_should_match默认值为0。就是说should查询会默认失效

例如下面的查询，所有返回的文档age值必定为20，但其中可能包括有status值不为"active"的文档。若需要二者同时生效，可入上面例子中一样在bool查询中增加一个参数"minimum_should_match": 1。

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "term": {
          "age": 20
        },
      },
      "should": {
        "term": {
          "status": "active"
        }
      },
       "minimum_should_match": 1
    }
  }
}

must_not查询

must_not查询类似于SQL语句中的NOT运算，它将只返回不满足指定条件的文档。例如：

{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": [
        { "term": { "age": 20 } },
        { "term": { "gender": "male" } }
      ]
    }
  }
}

该查询等同于下面的SQL查询语句（由于MySQL不支持下面语句使用NOT，于是改写为使用!=实现）：

SELECT * FROM xxx WHERE age != 20 AND gender != "male";

另外，must_not与filter相同，采用过滤器执行而不需要计算文档的得分，所以返回的结果对应的分值为0。

filter查询

使用filter查询时其效果等同于must查询，但不同于must查询的是，先筛选出符合条件的文档，并且不计算得分

例如下面的查询中，将返回所有status的值为"active"的文档，其得分均为0.0。

{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "term": {
          "status": "active"
        }
      }
    }
  }
}

布尔组合查询

我们也可以在各个查询中进行嵌套查询。但需要注意的是，布尔查询必须包含在bool查询语句中，所以在嵌套查询中必须在内部再次使用bool查询语句。

{
  "query": {
    "bool": { 
      "must": [
        {
          "bool": {
            "should": [
              { "term": { "age": 20 } },
              { "term": { "age": 25 } }
            ]
          }
        },
        {
          "range": {
            "level": {
              "gte": 3
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

该查询语句等同于以下SQL语句：

SELECT * FROM xxx WHERE (age = 20 OR age = 25) AND level >= 3;

多字段查询[multi_match]

会先将查询条件分词之后，再单独的拿去查询

比如说泡面，会分成“泡”和“面”然后单独拿去查询

GET /products/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "泡面",
      "fields": ["title","description"]
    }
  }
}

默认字段分词查询[query_string]

• 如果查询字段的类型是不分词的，就不分词查询
• 如果查询字段的类型是分词的，就分词查询

GET /products/_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "default_field": "description",
      "query": "xxxx"
    }
  }
}

高亮查询[highlight]

可以让符合条件的文档中的关键词高亮

• 只有字段类型为text可分词的才能高亮显示
• *表示匹配所以字段
• 高亮并没有修改原始的文档，只是把高亮的结果放在了一个highlight里

GET /products/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "description": {
        "value": "泡面"
      }
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "*":{}
    }
  }
}

自定义高亮html标签: 可以在highlight中使用pre_tags和post_tags

GET /products/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "description": {
        "value": "xxx"
      }
    }
  },
  "highlight": {
    "post_tags": [""], 
    "pre_tags": [""],
    "fields": {
      "*":{}
    }
  }
}

多字段高亮 使用require_field_match开启多个字段高亮

GET /products/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "description": {
        "value": "xxx"
      }
    }
  },
  "highlight": {
    "require_field_match": "false",
    "post_tags": [""], 
    "pre_tags": [""],
    "fields": {
      "*":{}
    }
  }
}

返回指定条数[size]

size 关键字: 指定查询结果中返回指定条数。 默认返回值10条

GET /products/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "size": 5
}

分页查询[form]

from 关键字: 用来指定起始返回位置，和size关键字连用可实现分页效果

GET /products/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "size": 5,
  "from": 0  #(page-1)*
}

指定字段排序[sort]

GET /products/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "price": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

返回指定字段[_source]

_source 关键字: 是一个数组,在数组中用来指定展示那些字段

GET /products/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "_source": ["title","description"]
}

索引原理

倒排索引也叫反向索引，有正向就有反向。正向索引就是通过key去找value，反向索引则是通过value找key。

ES底层在检索时，底层使用的就是反向索引

测试用例

现有索引和映射如下：

{
  "products" : {
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "description" : {
          "type" : "text"
        },
        "price" : {
          "type" : "float"
        },
        "title" : {
          "type" : "keyword"
        }
      }
    }
  }

录入如下数据

_id	title	price	description
1	蓝月亮洗衣液	19.9	蓝月亮洗衣液很高效
2	iphone13	19.9	很不错的手机
3	小浣熊干脆面	1.5	小浣熊很好吃

可视化表示

• es根据字段是否能分词建立索引，能分词的就分词建立索引，不能分词的就整个字段建立索引：
  • 例如keyword类型不能分词：建立索引的时候就以整个字段值作为索引
  • text类型能分词，建立索引前会先将字段值进行分词，然后建立索引
• es索引和mysql的innodb引擎建立索引类型，索引结构的key存储索引字段，value存储整条数据的id值，查询时先通过索引找到id值，再去元数据区根据id值找到对应的整条文档记录