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微服务分布式搜索引擎 ElasticSearch 查询文档

作者：mmseoamin日期：2024-01-18

文章目录

⛄引言
一、DSL查询文档
- ⛅DSL 查询分类
- 二、DSL查询实例
- - ⛅全文检索查询
  - ⏰精确查询
  - ⚡地理坐标查询
  - ⌚复合查询
  - ⛵小结
    ⛄引言
    
    本文参考黑马分布式Elastic search
    Elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容
    
    一、DSL查询文档
    
    ElasticSearch的查询依然是基于JSON风格的DSL来实现的。
    
    ⛅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。
        
        二、DSL查询实例
        
        ⛅全文检索查询
        
        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。
        
        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"] } } }
        
        match查询实例
        
        mulit_match查询实例
        
        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。
        
        match和multi_match的区别
        
        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
        ⏰精确查询
        
        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
        term查询语法
        
        // term查询 GET /indexName/_search { "query": { "term": { "FIELD": { "value": "VALUE" } } } }
        
        term查询实例
        
        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：
        
        range查询语法
        
        // 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 } } } }
        
        range实例
        
        精确查询常见的有哪些呢？
        
        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
        ⚡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：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/geo-queries.html
        
        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：
        
        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。
        
        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：
        
        然后把半径缩短到3公里：
        
        缩小到 3 公里我们看到就剩下了5个符合条件的
        
        ⌚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
        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：
        
        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
        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。
        
        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
        实例
        
        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：
        
        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
        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
        语法实例
        
        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 } }} ] } } }
        
        实例
        
        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
        
        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
        filter：必须匹配的条件，不参与打分
        ⛵小结
        
        以上就是【Bug 终结者】对微服务分布式搜索引擎 Elastic Search RestClient 操作文档的简单介绍，ES搜索引擎无疑是最优秀的分布式搜索引擎，使用它，可大大提高项目的灵活、高效性！技术改变世界！！！
        
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