ES 深入理解搜索

1.基于Term的查询

Term是表达语义的最小单位，搜索和自然语言处理都用Term处理。

Term级别的查询：Term查询、范围查询、存在性查询、前缀查询、通配符查询。
在ES里面对于Term查询，输入不做分词。将输入当成一个整体，在倒排索引里面查找准确的词。然后根据公式对文档进行算分。
可以通过Constant Score，避免算分，并利用缓存提高性能。

案例

POST /products/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"product_id":"ABC-DEF","desc":"iPhone"}
{"index":{"_id":2}}
{"product_id":"ABC-bba","desc":"iPad"}

POST /products/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "desc": {
        "value": "iPhone"//查不到，"iphone"可以，
      }
    }
  }
}
POST /products/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "product_id.keyword": {
        "value": "ABC-bba"
      }
    }
  }
}
忽略计算评分
 {
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "term": {
          "product_id.keyword": "ABC-bba"
        }
      }
    }
  }
}

2.基于全文的查询

可以通过match、match phrase、query string这些类的查询实现。

特点：

索引和搜索时都会进行分词，查询字符串先传递一个合适的分词器，然后生成可供查询的列表。
查询，先对输入分词，对每个单词逐个底层查询，最终合并结果，并计算分数。

详细内容见：https://www.jianshu.com/p/8e70f80cca80

3.结构化搜索

3.1 结构化数据

布尔类型和数字类型是结构化的
文本也可以是结构化的
- 彩色笔可以有离散的颜色结合。
- 博客可能被标记了标签。
- 电商网站上的商品的标识符，严格规定结构化的格式

3.2 ES的结构化搜索

布尔、时间、日期或者数字这类结构化数据：有精确的格式，可以进行逻辑操作。包括比较数字或者范围比较，判断两个值大小。
结构化的文本可以做精确匹配或者部分匹配：Term查询/Prefix前缀查询。
结构化结果只有是或者否两个值，可以根据场景需要决定是否打分。

范围查询案例：

POST products/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "range": {
          "price": {
            "gte": 10,
            "lte": 20
          }
        }
      },
      "boost": 1.2
    }
  }
}

4.相关性算分

搜索的相关性算法，描述了一个文档和查询语句的匹配程度，ES会对每个匹配的查询条件做score，ES5以前用TF-IDF算法，现在用BM25/

一些基本概念：

词频（IF）：检索词在一片文档中出现的频率。检索词出现的次数/文档总字数。可以把各个词频（除去没有用的词）想加得到一个评分。

逆文档频率（IDF）:log（全部文档数/检索词出现过的文档总数）

TF-IDF:本质就是将TF加权求和，TF(区块链)IDF(区块链)+TF(的)IDF(的)+TF(应用)*IDF(应用)

4.1通过Boosting控制相关度

当boost > 1时，打分的相关度相对性提升
当 0 < boost < 1,打分的权重相对性降低
当boost <0,贡献负分

POST score_test/_search
{
  "query": {
    "boosting": {
      "positive": {
        "term": {
          "content": "live"
        }
      },
      "negative":{
        "term":{
          "content":"he"
        }
      },
      "negative_boost":0.3
    }
  }
}

匹配带live的，如果content字段里面包含了he，减分0.3

5. Query & Filter 多字段查询

5.1 bool查询

应用于多个字段，多个条件的符合查询。

一个bool查询是一个或者多个查询的组合。
- 总共包括4中子句，其中两种会影响算分，两种不影响分数。
多个子句被合并为复合语句的时候，比如bool查询，每个语句的评分都会合并到总评分。
同一个层级的条件具有相同的权重，可以调整嵌套结构控制算分

字段值	说明
must	必须匹配，贡献算分
should	选择性匹配，贡献算分
must_not	filter context查询子句，必须不能匹配，不算评分
filter	filter context 必须匹配，但是不贡献算分。

子查询可以任意顺序出现
可以嵌套多个查询
如果没有must条件，should必须至少满足一条查询

案例

GET movies/_search
{
  "size": 20, 
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"term": {
          "title": {
            "value": "bob"
          }
        }}
      ], 
      "filter": [
        {
          "range": {
            "year": {
              "gte": 1991,
              "lte": 1994
            }
          }
        }
      ],
      "should": [
        {"term": {
          "id": {
            "value": "3809"
          }
        }},
         {"term": {
          "id": {
            "value": "1994"
          }
        }}
      ],
       "minimum_should_match": 1
    }
  }
}

标题里面包含bob，发行时间在1991年到1994年，最好id是3809或者1994,should条件最少满足一个。

嵌套案例，boost会增加。

GET movies/_search
{
 "query": {
   "bool": {
     "should": [
       {"bool": {
         "must": [
           {"term": {
             "title": {
               "value": "bob",
               "boost": 1.1
             }
           }}
         ]
       }}
     ]
   }
 }
}

5.2 单字符串多字段查询

案例，查询title或者year出现2012的电影，should换成must表示且。

GET movies/_search
{
  "explain": true,
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {"match": {"title": "2012" }},
        {"match": {"year": "2012"}}
      ]
    }
  }
}

评分规则：

查询should语句的两个查询
对两个查询的评分求和
乘以匹配语句的总数
除以所有的语句的总数

基于这个评分规则，可能评分可能不是自己想要的。可以使用Disjunction Max Query,这样就会选择分数最佳的查询的结果的值，返回，不再是相加。

5.3 Disjunction Max Query

GET search_test/_search
{
  "query": {
    "dis_max": {
      "should": [
        {"match": {"title": "php class" }},
        {"match": {"body": "php class"}}
      ],
      "tie_breaker": 0.7
    }
  }
}

找出最大值，然后把其他的评分乘以0.7，然后想加得到一个新的评分。

5.3 Mulit Match

5.3.1 最佳字段（best field）

当字段之间存在相互竞争，又相互关联。类似title和body，评分来自最匹配的字段。

案例

POST movies/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "type": "best_fields", 
      "query": "1993",
      "fields": [
        "title",
        "id"
      ],
      "minimum_should_match": 1
      , "tie_breaker": 0.2
    }
  }
}

5.3.2 多字段（most field）

在主字段(english analyzer)，抽取词干，加入同义词，以匹配更多的项。
相同的文本,加入子字段(standard analyzer)，以提供更加精准的匹配。其他字段作为匹配文档提高相关度的信号，匹配的字段越多越好。

案例

PUT /titles 
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "type": "text",
        "analyzer": "english",
        "fields": {
          "std":{
            "type":"text",
            "analyzer":"standard"
          }
        }
      }
    }
  }
}

std字段不会进行分词，是对title的优化
查询

GET /titles/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "type": "most_fields", 
      "query": "1",
      "fields": ["title^10","title.std"]
    }
  }
}

mostfield方式，title设置权重百分10。

5.3.3 混合字段（cross field）

对于某些实体，人名、地址。需要在多个字段中确定信息，单个字段只能作为整体的一部分。希望在列出的字段中尽可能找到多的词。

案例

POST address/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "poland street w",
"fields": ["street","city","country","postcode"],
"type": "cross_fields",
"operator": "and"
}
}
}

相对于通过_copyto方式，减少了磁盘空间，同时可以在搜索的时候为单个字段提升权重

6 search template

将搜索定义成模板,定义和使用的案例如下

POST _scripts/tmdb
{
"script":{
"lang":"mustache",
"source":{
"_source":["title","overview"],
"size":20,
"query":{
"multi_match":{
"query":"{{q}}",
"field":["title","overview"]
}
}
}
}
}
POST tmdb/_search/template
{
"id":"tmdb",
"params": {
"q":"basketball with"
}
}

7 index alias

给索引创建一个别名，实现灵停机运维。通过别名，索引的改名和重建程序不用动。

POST _aliases
{
  "actions": [
    {
      "add": {
        "index": "movies",
        "alias": "moveis-2019",
        "filter": {
          "range": {
            "year": {
              "gte": 2012
            }
          }
        }
      }
    }
  ]
}