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

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