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1.DSL查询文档
1.1.DSL查询分类
1.2.全文检索查询
1.2.1.使用场景
1.2.2.基本语法
1.2.3.示例
1.2.4.总结
1.3.精准查询
1.3.1.term查询
1.3.2.range查询
1.3.3.总结
1.4.地理坐标查询
1.4.1.矩形范围查询
1.4.2.附近查询
1.5.复合查询
1.5.1.相关性算分
1.5.2.算分函数查询
1）语法说明
2）示例
3）小结
1.5.3.布尔查询
1）语法示例：
2）示例
3）小结
1.DSL查询文档
elasticsearch的查询依然是基于JSON风格的DSL来实现的。
1.1.DSL查询分类
Elasticsearch提供了基于JSON的DSL（Domain Specific Language）来定义查询。常见的查询类型包括：
-
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
-
查询的语法基本一致：
GET /indexName/_search
{
"query": {
"查询类型": {
"查询条件": "条件值"
}
}
}
我们以查询所有为例，其中：
-
查询类型为match_all
-
没有查询条件
// 查询所有
GET /indexName/_search
{
"query": {
"match_all": {
}
}
}
其它查询无非就是查询类型、查询条件的变化。
1.2.全文检索查询
1.2.1.使用场景
全文检索查询的基本流程如下：
-
对用户搜索的内容做分词，得到词条
-
根据词条去倒排索引库中匹配，得到文档id
-
根据文档id找到文档，返回给用户
比较常用的场景包括：
-
商城的输入框搜索
-
百度输入框搜索
例如京东：
因为是拿着词条去匹配，因此参与搜索的字段也必须是可分词的text类型的字段。
1.2.2.基本语法
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查询语法如下：
GET /indexName/_search
{
"query": {
"match": {
"FIELD": "TEXT"
}
}
}
mulit_match语法如下：
GET /indexName/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "TEXT",
"fields": ["FIELD1", " FIELD12"]
}
}
}
1.2.3.示例
match查询示例：
multi_match查询示例：
可以看到，两种查询结果是一样的，为什么？
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。
1.2.4.总结
match和multi_match的区别是什么？
-
match：根据一个字段查询
-
multi_match：根据多个字段查询，参与查询字段越多，查询性能越差
1.3.精准查询
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
1.3.1.term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。
语法说明：
// term查询
GET /indexName/_search
{
"query": {
"term": {
"FIELD": {
"value": "VALUE"
}
}
}
}
示例：
当我搜索的是精确词条时，能正确查询出结果：
但是，当我搜索的内容不是词条，而是多个词语形成的短语时，反而搜索不到：
1.3.2.range查询
范围查询，一般应用在对数值类型做范围过滤的时候。比如做价格范围过滤。
基本语法：
// range查询
GET /indexName/_search
{
"query": {
"range": {
"FIELD": {
"gte": 10, // 这里的gte代表大于等于，gt则代表大于
"lte": 20 // lte代表小于等于，lt则代表小于
}
}
}
}
示例：
1.3.3.总结
精确查询常见的有哪些？
-
term查询：根据词条精确匹配，一般搜索keyword类型、数值类型、布尔类型、日期类型字段
-
range查询：根据数值范围查询，可以是数值、日期的范围
1.4.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，官方文档：Geo queries | Elasticsearch Guide [8.8] | Elastic
常见的使用场景包括：
-
携程：搜索我附近的酒店
-
滴滴：搜索我附近的出租车
-
微信：搜索我附近的人
附近的酒店：
附近的车：
1.4.1.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：
查询时，需要指定矩形的左上、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。
语法如下：
// geo_bounding_box查询
GET /indexName/_search
{
"query": {
"geo_bounding_box": {
"FIELD": {
"top_left": { // 左上点
"lat": 31.1,
"lon": 121.5
},
"bottom_right": { // 右下点
"lat": 30.9,
"lon": 121.7
}
}
}
}
}
这种并不符合“附近的人”这样的需求，所以我们就不做了。
1.4.2.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：
语法说明：
// geo_distance 查询
GET /indexName/_search
{
"query": {
"geo_distance": {
"distance": "15km", // 半径
"FIELD": "31.21,121.5" // 圆心
}
}
}
示例：
我们先搜索陆家嘴附近15km的酒店：
发现共有47家酒店。
然后把半径缩短到3公里：
可以发现，搜索到的酒店数量减少到了5家。
1.5.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
1.5.1.相关性算分
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。
例如，我们搜索 "虹桥如家"，结果如下：
[
{
"_score" : 17.850193,
"_source" : {
"name" : "虹桥如家酒店真不错",
}
},
{
"_score" : 12.259849,
"_source" : {
"name" : "外滩如家酒店真不错",
}
},
{
"_score" : 11.91091,
"_source" : {
"name" : "迪士尼如家酒店真不错",
}
}
]
在elasticsearch中，早期使用的打分算法是TF-IDF算法，公式如下：
在后来的5.1版本升级中，elasticsearch将算法改进为BM25算法，公式如下：
TF-IDF算法有一各缺陷，就是词条频率越高，文档得分也会越高，单个词条对文档影响较大。而BM25则会让单个词条的算分有一个上限，曲线更加平滑：
小结：elasticsearch会根据词条和文档的相关度做打分，算法由两种：
-
TF-IDF算法
-
BM25算法，elasticsearch5.1版本后采用的算法
1.5.2.算分函数查询
根据相关度打分是比较合理的需求，但合理的不一定是产品经理需要的。
以百度为例，你搜索的结果中，并不是相关度越高排名越靠前，而是谁掏的钱多排名就越靠前。如图：
要想认为控制相关性算分，就需要利用elasticsearch中的function score 查询了。
1）语法说明
function 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
-
function score的运行流程如下：
-
1）根据原始条件查询搜索文档，并且计算相关性算分，称为原始算分（query score）
-
2）根据过滤条件，过滤文档
-
3）符合过滤条件的文档，基于算分函数运算，得到函数算分（function score）
-
4）将原始算分（query score）和函数算分（function score）基于运算模式做运算，得到最终结果，作为相关性算分。
因此，其中的关键点是：
-
过滤条件：决定哪些文档的算分被修改
-
算分函数：决定函数算分的算法
-
运算模式：决定最终算分结果
2）示例
需求：给“如家”这个品牌的酒店排名靠前一些
翻译一下这个需求，转换为之前说的四个要点：
-
原始条件：不确定，可以任意变化
-
过滤条件：brand = "如家"
-
算分函数：可以简单粗暴，直接给固定的算分结果，weight
-
运算模式：比如求和
因此最终的DSL语句如下：
GET /hotel/_search
{
"query": {
"function_score": {
"query": { .... }, // 原始查询，可以是任意条件
"functions": [ // 算分函数
{
"filter": { // 满足的条件，品牌必须是如家
"term": {
"brand": "如家"
}
},
"weight": 2 // 算分权重为2
}
],
"boost_mode": "sum" // 加权模式，求和
}
}
}
测试，在未添加算分函数时，如家得分如下：
添加了算分函数后，如家得分就提升了：
3）小结
function score query定义的三要素是什么？
-
过滤条件：哪些文档要加分
-
算分函数：如何计算function score
-
加权方式：function score 与 query score如何运算
1.5.3.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
比如在搜索酒店时，除了关键字搜索外，我们还可能根据品牌、价格、城市等字段做过滤：
每一个不同的字段，其查询的条件、方式都不一样，必须是多个不同的查询，而要组合这些查询，就必须用bool查询了。
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
1）语法示例：
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 } }}
]
}
}
}
2）示例
需求：搜索名字包含“如家”，价格不高于400，在坐标31.21,121.5周围10km范围内的酒店。
分析：
-
名称搜索，属于全文检索查询，应该参与算分。放到must中
-
价格不高于400，用range查询，属于过滤条件，不参与算分。放到must_not中
-
周围10km范围内，用geo_distance查询，属于过滤条件，不参与算分。放到filter中
3）小结
bool查询有几种逻辑关系？
-
must：必须匹配的条件，可以理解为“与”
-
should：选择性匹配的条件，可以理解为“或”
-
must_not：必须不匹配的条件，不参与打分文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-562779.html
-
filter：必须匹配的条件，不参与打分文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-562779.html
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