elasticsearch的DSL查询文档

DSL查询分类

  • 查询所有:查询出所有数据,一般测试用。例如:match_all

  • 全文检索(full text)查询:利用分词器对用户输入内容分词,然后去倒排索引库中匹配。例如:

    • match_query

    • multi_match_query

  • 精确查询:根据精确词条值查找数据,一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。例如:

    • ids

    • range

    • term

  • 地理(geo)查询:根据经纬度查询。例如:

    • geo_distance

    • geo_bounding_box

  • 复合(compound)查询:复合查询可以将上述各种查询条件组合起来,合并查询条件。例如:

    • bool

    • function_score

全文检索查询

 

常见的全文检索查询包括:

  • match查询:单字段查询

  • multi_match查询:多字段查询,任意一个字段符合条件就算符合查询条件  

 match查询

match查询:单字段查询

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "all": "如家"
    }
  }
}

结果

elasticsearch的DSL查询文档_第1张图片

mulit_match

multi_match查询:多字段查询,任意一个字段符合条件就算符合查询条件   

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "百家",
      "fields": ["brand", "name"]
    }
  }
}

 结果

elasticsearch的DSL查询文档_第2张图片

 两种查询结果是一样的,因为我们将brand、name、business值都利用copy_to复制到了all字段中。因此你根据三个字段搜索,和根据all字段搜索效果当然一样了。但是,搜索字段越多,对查询性能影响越大,因此建议采用copy_to,然后单字段查询的方式。

精准查询

因为精确查询的字段搜是不分词的字段,因此查询的条件也必须是不分词的词条。查询时,用户输入的内容跟自动值完全匹配时才认为符合条件。如果用户输入的内容过多,反而搜索不到数据  

精确查询一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。所以不会对搜索条件分词。常见的有:

  • term:根据词条精确值查询

  • range:根据值的范围查询

term查询

根据词条精确值查询

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "city": {
        "value": "北京"
      }
    }
  }
}

结果

elasticsearch的DSL查询文档_第3张图片

range查询

根据值的范围查询,这里的gte代表大于等于,gt则代表大于,lte代表小于等于,lt则代表小于 

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "gte": 10, 
        "lte": 200 
      }
    }
  }
}

地理坐标查询

所谓的地理坐标查询,其实就是根据经纬度查询

矩形范围查询

矩形范围查询,也就是geo_bounding_box查询,查询坐标落在某个矩形范围的所有文档,需要指定矩形的top_left:左上、bottom_right:右下两个点的坐标,然后画出一个矩形,落在该矩形内的都是符合条件的点

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "geo_bounding_box": {
      "location": {
        "top_left": { 
          "lat": 31.1,
          "lon": 121.5
        },
      "bottom_right": {
          "lat": 30.9,
          "lon": 121.7
        }
      }
    }
  }
}

 结果获得附近的人  

elasticsearch的DSL查询文档_第4张图片

附近查询

附近查询,也叫做距离查询(geo_distance):查询到指定中心点小于某个距离值的所有文档,换句话来说,在地图上找一个点作为圆心,以指定距离为半径,画一个圆,落在圆内的坐标都算符合条件  

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "geo_distance": {
      "distance": "15km", 
      "location": "31.21,121.5" 
      }
  }
}

获得附近15km为圆形的结果

elasticsearch的DSL查询文档_第5张图片

复合查询

 

复合(compound)查询:复合查询可以将其它简单查询组合起来,实现更复杂的搜索逻辑。常见的有两种:

  • fuction score:算分函数查询,可以控制文档相关性算分,控制文档排名

  • bool query:布尔查询,利用逻辑关系组合多个其它的查询,实现复杂搜索

算分函数查询

当我们利用match查询时,文档结果会根据与搜索词条的关联度打分(_score),返回结果时按照分值降序排列

elasticsearch的DSL查询文档_第6张图片

unction score 查询中包含四部分内容:

  • 原始查询条件:query部分,基于这个条件搜索文档,并且基于BM25算法给文档打分,原始算分(query score)

  • 过滤条件:filter部分,符合该条件的文档才会重新算分

  • 算分函数:符合filter条件的文档要根据这个函数做运算,得到的函数算分(function score),有四种函数

    • weight:函数结果是常量

    • field_value_factor:以文档中的某个字段值作为函数结果

    • random_score:以随机数作为函数结果

    • script_score:自定义算分函数算法

  • 运算模式:算分函数的结果、原始查询的相关性算分,两者之间的运算方式,包括:

    • multiply:相乘

    • replace:用function score替换query score

    • 其它,例如:sum、avg、max、min

 

GET /hotel/_search
{
    "query": {
      "function_score": {
        "query": {  
          "match": {
          "all": "百家"
          }
        }, 
        "functions": [
          {
            "filter": {
              "term": {
                "brand": "如家"
              }
             },
             "weight": 2
            }
        ],
        "boost_mode": "sum" 
      }
    }
  }

结果

elasticsearch的DSL查询文档_第7张图片

布尔查询

 

布尔查询是一个或多个查询子句的组合,每一个子句就是一个子查询。子查询的组合方式有:

  • must:必须匹配每个子查询,类似“与”

  • should:选择性匹配子查询,类似“或”

  • must_not:必须不匹配,不参与算分,类似“非”

  • filter:必须匹配,不参与算分

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"term": {"city": "上海" }}
      ],
      "should": [
        {"term": {"brand": "皇冠假日" }},
        {"term": {"brand": "华美达" }}
      ],
      "must_not": [
        { "range": { "price": { "lte": 500 } }}
      ],
      "filter": [
        { "range": {"score": { "gte": 45 } }}
      ]
    }
  }
}

 结果

elasticsearch的DSL查询文档_第8张图片

需要注意的是,搜索时,参与打分的字段越多,查询的性能也越差。因此这种多条件查询时,建议这样做:

  • 搜索框的关键字搜索,是全文检索查询,使用must查询,参与算分

  • 其它过滤条件,采用filter查询。不参与算分

搜索结果处理

搜索的结果可以按照用户指定的方式去处理或展示

排序

elasticsearch默认是根据相关度算分(_score)来排序,但是也支持自定义方式对搜索结果排序。可以排序字段类型有:keyword类型、数值类型、地理坐标类型、日期类型等

普通字段排序

keyword、数值、日期类型排序的语法基本一致

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "score": "desc"
    },
    {
      "price":"asc"
    }
  ]
}

结果

elasticsearch的DSL查询文档_第9张图片

地理坐标排序

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "_geo_distance" : {
          "location" : {
            "lat":31.030001,
            "lon":121.610000
          }, 
          "order" : "asc", 
          "unit" : "km" 
      }
    }
  ]
}

elasticsearch的DSL查询文档_第10张图片 

  • 指定一个坐标,作为目标点

  • 计算每一个文档中,指定字段(必须是geo_point类型)的坐标 到目标点的距离是多少

  • 根据距离排序

分页

elasticsearch 默认情况下只返回top10的数据。而如果要查询更多数据就需要修改分页参数了。elasticsearch中通过修改from、size参数来控制要返回的分页结果

  • from:从第几个文档开始

  • size:总共查询几个文档

基本的分页

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 0,
  "size": 10,
  "sort": [
    {"price": "asc"}
  ]
}

 结果elasticsearch的DSL查询文档_第11张图片

深度分页问题

 现在,我要查询990~1000的数据,查询逻辑要这么写

GET /hotel/_search
{
  "query": {
   "match_all": {}
  },
  "from": 990,
  "size": 10, 
  "sort": [
    {"price": "asc"}
  ]
}

当查询分页深度较大时,汇总数据过多,对内存和CPU会产生非常大的压力,因此elasticsearch会禁止from+ size 超过10000的请求

针对深度分页,ES提供了两种解决方案:

  • search after:分页时需要排序,原理是从上一次的排序值开始,查询下一页数据。官方推荐使用的方式。

  • scroll:原理将排序后的文档id形成快照,保存在内存。官方已经不推荐使用。

高亮

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match": {
    "all": "百家" 
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": { 
      "name": {
      "pre_tags": "", 
        "post_tags": "",
        "require_field_match": "false"
      }
    }
  }
}

 结果

elasticsearch的DSL查询文档_第12张图片

注意:

  • 高亮是对关键字高亮,因此搜索条件必须带有关键字,而不能是范围这样的查询。

  • 默认情况下,高亮的字段,必须与搜索指定的字段一致,否则无法高亮

  • 如果要对非搜索字段高亮,则需要添加一个属性:required_field_match=false  

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