Elasticsearch 基本使用（三）条件查询

简单查询

term

单词查询

• 对于不分词的字段（数组视同普通字段，查询数组字段时，只要匹配上一项就算匹配）条件直接匹配字段值
• 对于分词的字段；在字段倒排索引表，仅限分词结果内查找条件值

terms

同样是单词查询；但条件值可以是多个值，效果为 term1 or term2
should : [
{term1…}, {term2…}
]

range

数值范围查询

"range": {
      "FIELD": {
        "gte": 10,
        "lte": 20
      }
    }

match

match 匹配字段，会对条件分词，然后每个词以or的关系在文档倒排索引内进行查询
match：对于不分词的字段直接匹配值；
对于分词的字段，先进行分词得到词典，然后对词典执行tern的组合（or 或 and，默认为 or ）

GET bank/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "address": "244 Columbus Place"
    },
    "match": {
      "name": {
        "query": "条件值",
        "operator": "and/or"
      }
    }
  }
}

可以看到

上面两条数据的 address 的相同点就是 都有244。

debug 查看分词结果

GET _analyze
{
  "text": ["244 Columbus Place"]
}

# res 可以看到，拆分成了 244，columbus，place；
# 实际查询条件为 244 or columbus or place
{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "244",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "<NUM>",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "columbus",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 12,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "place",
      "start_offset" : 13,
      "end_offset" : 18,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 2
    }
  ]
}

match_phrase

不对条件值分词，直接拿到文档里面找；只要能找到这个完整的关键词就能匹配。
文档字段包含这个词就能匹配
查询连续的多个完整词

GET bank/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "address": "244 Columbus Place"
    }
  }
}

# 可以看到，只查询到一条数据
{
  "took" : 7,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 14.199377,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "bank",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "0",
        "_score" : 14.199377,
        "_source" : {
          "account_number" : 0,
          "balance" : 16623,
          "firstname" : "Bradshaw",
          "lastname" : "Mckenzie",
          "age" : 29,
          "gender" : "F",
          "address" : "244 Columbus Place",
          "employer" : "Euron",
          "email" : "bradshawmckenzie@euron.com",
          "city" : "Hobucken",
          "state" : "CO"
        }
      }
    ]
  }
}

match_phrase_prefix

查询多个连续的词(term)，最后一个词 以 prefix 查询
举例：name = my name is tony
查询条件值为 my n
match_phrase 查不到数据，因为 n 没有在字段分词找到对应的词
match_phrase_prefix 能查到数据，最后一个条件 值为 n，对n执行前缀查询，所以能查到

match_bool_prefix

条件分词后，前面的词以 term 查询，最后一个以 prefix 查询

should [
term: 条件分词1,
term: 条件分词2,
prefix：最后一个条件词
]

multi_match

友视需要在多个字段上查询相同条件。比如搜索商品关键词，既可以在商品名称上匹配，也可以在品牌名称上匹配

"multi_match": {
  "query": "条件值",
  "fields": ["goods_name", "brand"]
}

复合查询

在实际使用中，往往是在多个条件下查询数据。

bool 查询

在 query 下使用 bool 聚合多条件，通过组合内部多个条件的逻辑关系，形成最终的查询条件。
bool 内部 must ，must_not，filter，should 之间为与的关系

以下查询条件为：

• address 分词匹配 244 Columbus Plac 且 age = 29

GET bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "address": "244 Columbus Place"
          }
        },
        {
          "match": {
            "age": 29
          }
        }        
      ]      
    }    
  }
}

标记数据匹配的条件

查询结果还可以标记当前记录，匹配上了哪些条件
在查询中，指定查询条件值时：
_name标记当前条件
实际测试下来，不同查询方式，写法还不太一样

• term

"term": {
  "age": {
    "value": "30",
    "_name": "age"
  }
}

• terms

"terms": {
  "age": ["30"],
  "_name": "age"
}

• match

"match": {
  "name": { 字段名
    "query": "四",
    "_name": "name"
  }
}

可以看到最后有一个 matched_queries字段，说明本条记录是匹配了哪些条件。
但是，这个机制好像对嵌套查询没效果，后续有机会再了解

bool 子元素区别

• must： 与 (内部做与运算)
• must_not：非（内部做 与 运算，最后在外层做非运算）不进行相关性评分，不影响整体评分
• should：或 （内部做 或运算）
• filter 过滤器，单纯过滤，先于 上述条件执。，不进行相关性评分，不影响整体评分，会使用过滤器缓存。速度更快。
  每个元素内部，还可以嵌套复杂条件(再来一层bool)

boosting 查询（人为降低指定条件得分）

在bool查询中，我们的查询结果是将 bool 内部的所有条件做 与运算，
所有都匹配的数据会查出来，并根据相关性进行计分，默认倒序排列。
而 boosting 查询，则是
先根据 positive下的条件查询结果并得出一个初始评分，
再根据negative 下的条件匹配查询结果，如果匹配上了，则再根据negative_boost的值对其进行降分的处理，使其排名降低。

# boosting 查询
GET /stu/_search
{
  "query": {
    "boosting": {
      "positive": {
        "match_phrase": {
            "name": {
              "query": "张三",
              "_name": "name"
            }
          }
      },
      "negative": {
        "term": {
            "age": {
              "value": "30",
              "_name": "age"
            }
          }
      },
      "negative_boost": 0.2
    }
  }
}

简单总结，就是 以 positive 查询数据，再以 negative + negative_boost 对结果降分

constant_score 查询（固定得分）

普通的查询相关性分数是es根据相关性确定的，在此基础上，我们可以通过boosting查询降低匹配特定指标的分数。
还有一种，我们可以返回固定分数。
通过前面的学习，我们知道在 bool 查询中 filter 和 must_not 是不计算分数的；因此 constant_score查询其实就是通过 filter查询，然后为其指定固定分数实现。

# constant_score 查询
GET /stu/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": { # 查询条件
        "term": {
          "age": "30"
        }
      },
      "boost": 1.2 # 固定分数
    }
  }
}

dis_max 查询（单条件 最高分）

其他查询，最终得分是由所有query综合得分构成。
而dis_max 查询只取评分最高的那一项查询，而忽略其他条件的评分
以下条件查询 name 匹配 张三 或者 hobbies 包含 book 的用户

GET /stu/_search
{
  "query": {
    "dis_max": {
      "queries": [
        {
          "match": {
            "name": "张三"
          }
        },
        {
          "match": {
            "hobbies": "book"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

得到以下得分

    "hits" : [
      {
        "_index" : "stu",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "jToE7YgBKFUjhQBivmyC",
        "_score" : 0.9983525,
        "_source" : {
          "id" : 1,
          "name" : "张三",
          "age" : 10,
          "hobbies" : [
            "swimming",
            "walk",
            "drive"
          ],
          "address" : [
            {
              "province" : "500",
              "city" : "023",
              "county" : "1991"
            },
            {
              "province" : "501",
              "city" : "024",
              "county" : "1992"
            }
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "stu",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "jzoE7YgBKFUjhQBi_2zu",
        "_score" : 0.9808291,
        "_source" : {
          "id" : 3,
          "name" : "张三四",
          "age" : 30,
          "hobbies" : [
            "movie",
            "book",
            "swimming"
          ],
          "address" : [
            {
              "province" : "600",
              "city" : "021",
              "county" : "1887"
            },
            {
              "province" : "601",
              "city" : "073",
              "county" : "1953"
            }
          ]
        }
      }
    ]

可以看到，第一条记录虽然只匹配上了 name = 张三，但是它的得分是 0.9983525，
而第二条记录虽然匹配上了两个条件 ，但是单算 name = 张三四 的评分只有 0.8416345，而 单算 hobbies 含有 book 的得分为 0.9808291，因此第二条记录采用了 较高匹配度的 hobbies 的得分。
总体算下来，低于第一条

算上其他 query 的得分

只使用 dis_max 会完全忽略其他query条件的得分，可能导致最终结果，不准确；因此，我们可以算上其他query的得分。
通过 参数 tie_breaker 来指定其他query得分的缩小比例，取值范围 [0, 1]，当这个值为1时，其效果了 bool 查询一致。

这里我们将缩小比例设置为0.7，再看看查询的结果

GET /stu/_search
{
  "query": {
    "dis_max": {
      "queries": [
        {
          "match": {
            "name": "张三"
          }
        },
        {
          "match": {
            "hobbies": "book"
          }
        }
      ],
      "tie_breaker": 0.7
    }
  }
}

可以看到，张三四 在 hobbies 的基础之上，加上 name 的分数已经超越了 张三。
再结合上面表格单项得分，“tie_breaker”: 0.7
张三得分 = 0.9983525 + 0 = 0.9983525
张三四得分 = 0.9808291 + 0.8416345 * 0.7 = 1.56997325
与上图相符。

function_score 查询

使用函数自定义评分逻辑；可以使用内置函数或脚本完全自定义评分逻辑。
内置函数

• weight 对当前分值做 乘法，实现 增加或减少
• random_score ：生成随机分数
• field_value_factor ：将文档指定字段（数值或者可转化为数值）纳入得分计算。
• 衰减函数 - linear，exp，gauss 等
• script_score 使用脚本，完全自定义评分逻辑

我们还可以使用 functions 为不同匹配条件指定不同的计分逻辑；匹配上了执行对应的计分逻辑，未匹配上的得1分，未匹配上的数据也会展示出来
functions 外面的查询及其评分只展示匹配上的数据；如果外面没有过滤，只在 functions 内进行查询和评分，那么评分逻辑只作用于匹配上的数据，未匹配上的数据统统1分
自定义函数有个计分计算方式字段 “boost_mode”: “multiply” 默认是乘法（weight及field 方式都是乘以现有分数）。

weight 成倍增减现有得分

GET /stu/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match": {
          "name": "张三"
        }
      },
      "weight": 0.5,
      "boost_mode": "multiply"
    }
  }
}

两条数据

random_score 随机得分

GET /stu/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match": {
          "name": "张三"
        }
      },
      "random_score": {}
    }
  }
}

两条数据，随机得分

指定字段（数值或者可转为数值）纳入计分

GET /stu/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match": {
          "name": "张三"
        }
      },
      "field_value_factor": {
        "field": "age"
      }
    }
  }
}

以下得分 = 现有得分 * 字段值 (age)* 比例(factor 默认为1) = 0.9983525 * 30 * 1 = 25.249035

自定义脚本得分

使用脚本完全自定义得分逻辑

直接以age为得分

script_score.script ：指定得分计算方式，直接取 age 的值
boost_mode：replace；默认是 multiply，还是与age做乘法；使用replace，则是直接替换原有的分数而不做乘法。

# 直接以age得分
GET /stu/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match": {
          "name": "张三"
        }
      },
      "script_score": {
        "script": "doc['age'].value"
      },
      "boost_mode": "replace"
    }
  }
}

因此得到分数分别为二者的 age
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-501578.html

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