快速学习-ElasticaSearch6.2.1搜索管理
快速学习-ElasticaSearch6.2.1搜索管理
7 搜索管理
7.1 准备环境
7.1.1 创建映射
创建xc_course索引库。 创建如下映射
post：http://localhost:9200/xc_course/doc/_mapping
{
"properties": {
"description": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_smart"
},
"name": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_smart"
},
"pic": {
"type": "text",
"index": false
},
"price": {
"type": "float"
},
"studymodel": {
"type": "keyword"
},
"timestamp": {
"type": "date",
"format": "yyyy‐MM‐dd HH:mm:ss||yyyy‐MM‐dd||epoch_millis"
}
}
}7.1.2 插入原始数据
向xc_course/doc中插入以下数据：
http://localhost:9200/xc_course/doc/1
{
"name": "Bootstrap开发",
"description": "Bootstrap是由Twitter推出的一个前台页面开发框架，是一个非常流行的开发框架，此框架集成了 多种页面效果。此开发框架包含了大量的CSS、JS程序代码，可以帮助开发者（尤其是不擅长页面开发的程序人员）轻松 的实现一个不受浏览器限制的精美界面效果。",
"studymodel": "201002",
"price": 38.6,
"timestamp": "2018‐04‐25 19:11:35",
"pic": "group1/M00/00/00/wKhlQFs6RCeAY0pHAAJx5ZjNDEM428.jpg"
}
http://localhost:9200/xc_course/doc/3
{
"name": "spring开发基础",
"description": "spring 在java领域非常流行，java程序员都在用。",
"studymodel": "201001",
"price": 88.6,
"timestamp": "2018‐02‐24 19:11:35",
"pic": "group1/M00/00/00/wKhlQFs6RCeAY0pHAAJx5ZjNDEM428.jpg"
}7.1.3 简单搜索
简单搜索就是通过url进行查询，以get方式请求ES。 格式：get …/_search?q=… q：搜索字符串。 例子： ?q=name:spring 搜索name中包括spring的文档。
7.3 DSL搜索
DSL(Domain Specific Language)是ES提出的基于json的搜索方式，在搜索时传入特定的json格式的数据来完成不 同的搜索需求。
DSL比URI搜索方式功能强大，在项目中建议使用DSL方式来完成搜索。
7.3.1 查询所有文档
查询所有索引库的文档。 发送：post http://localhost:9200/_search
查询指定索引库指定类型下的文档。（通过使用此方法） 发送：post http://localhost:9200/xc_course/doc/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"_source": ["name", "studymodel"]
}_source：source源过虑设置，指定结果中所包括的字段有哪些。
结果说明： took：本次操作花费的时间，单位为毫秒。 timed_out：请求是否超时 _shards：说明本次操作共搜索了哪些分片 hits：搜索命中的记录 hits.total ： 符合条件的文档总数 hits.hits ：匹配度较高的前N个文档 hits.max_score：文档匹配得分，这里为最高分 _score：每个文档都有一个匹配度得分，按照降序排列。 . _source：显示了文档的原始内容。
7.3.2 分页查询
ES支持分页查询，传入两个参数：from和size。 form：表示起始文档的下标，从0开始。 size：查询的文档数量。
发送：post http://localhost:9200/xc_course/doc/_search
{
"from": 0,
"size": 1,
"query": {
"match_all": {}
},
"_source": ["name", "studymodel"]
}7.3.3 Term Query
Term Query为精确查询，在搜索时会整体匹配关键字，不再将关键字分词。 发送：post http://localhost:9200/xc_course/doc/_search
{
"query": {
"term": {
"name": "spring"
}
},
"_source": ["name", "studymodel"]
}7.3.4 根据id精确匹配
ES提供根据多个id值匹配的方法： post： http://127.0.0.1:9200/xc_course/doc/_search
{
"query": {
"ids": {
"type": "doc",
"values": ["3", "4", "100"]
}
}
}7.3.5 match Query
1、基本使用
match Query即全文检索，它的搜索方式是先将搜索字符串分词，再使用各各词条从索引中搜索。 match query与Term query区别是match query在搜索前先将搜索关键字分词，再拿各各词语去索引中搜索。
发送：post http://localhost:9200/xc_course/doc/_search
{
"query": {
"match": {
"description": {
"query": "spring开发",
"operator": "or"
}
}
}
}query：搜索的关键字，对于英文关键字如果有多个单词则中间要用半角逗号分隔，而对于中文关键字中间可以用 逗号分隔也可以不用。
operator：or 表示 只要有一个词在文档中出现则就符合条件，and表示每个词都在文档中出现则才符合条件。 上边的搜索的执行过程是：
1、将“spring开发”分词，分为spring、开发两个词 2、再使用spring和开发两个词去匹配索引中搜索。 3、由于设置了operator为or，只要有一个词匹配成功则就返回该文档。
2、minimum_should_match 上边使用的operator = or表示只要有一个词匹配上就得分，如果实现三个词至少有两个词匹配如何实现？ 使用minimum_should_match可以指定文档匹配词的占比：
比如搜索语句如下：
{
"query": {
"match": {
"description": {
"query": "spring开发框架",
"minimum_should_match": "80%"
}
}
}
}7.3.6 multi Query
上边学习的termQuery和matchQuery一次只能匹配一个Field，本节学习multiQuery，一次可以匹配多个字段。
1、基本使用 单项匹配是在一个field中去匹配，多项匹配是拿关键字去多个Field中匹配。
例子： 发送：post http://localhost:9200/xc_course/doc/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "spring css",
"minimum_should_match": "50%",
"fields": ["name", "description"]
}
}
}2、提升boost 匹配多个字段时可以提升字段的boost（权重）来提高得分 例子： 提升boost之前，执行下边的查询：
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "spring框架",
"minimum_should_match": "50%",
"fields": ["name", "description"]
}
}
}通过查询发现Bootstrap排在前边。
提升boost，通常关键字匹配上name的权重要比匹配上description的权重高，这里可以对name的权重提升。
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "spring框架",
"minimum_should_match": "50%",
"fields": ["name^10", "description"]
}
}
}“name^10” 表示权重提升10倍，执行上边的查询，发现name中包括spring关键字的文档排在前边。
7.3.7 布尔查询
布尔查询对应于Lucene的BooleanQuery查询，实现将多个查询组合起来。 三个参数： must：文档必须匹配must所包括的查询条件，相当于 “AND” should：文档应该匹配should所包括的查询条件其 中的一个或多个，相当于 “OR” must_not：文档不能匹配must_not所包括的该查询条件，相当于“NOT”
发送：POST http://localhost:9200/xc_course/doc/_search
{
"_source": ["name", "studymodel", "description"],
"from": 0,
"size": 1,
"query": {
"bool": {
"must": [{
"multi_match": {
"query": "spring框架",
"minimum_should_match": "50%",
"fields": ["name^10", "description"]
}
}, {
"term": {
"studymodel": "201001"
}
}]
}
}
}must：表示必须，多个查询条件必须都满足。（通常使用must） should：表示或者，多个查询条件只要有一个满足即可。 must_not：表示非。
7.3.8 过虑器
过虑是针对搜索的结果进行过虑，过虑器主要判断的是文档是否匹配，不去计算和判断文档的匹配度得分，所以过 虑器性能比查询要高，且方便缓存，推荐尽量使用过虑器去实现查询或者过虑器和查询共同使用。
过虑器在布尔查询中使用，下边是在搜索结果的基础上进行过虑：
{
"_source": ["name", "studymodel", "description", "price"],
"query": {
"bool": {
"must": [{
"multi_match": {
"query": "spring框架",
"minimum_should_match": "50%",
"fields": ["name^10", "description"]
}
}],
"filter": [{
"term": {
"studymodel": "201001"
}
}, {
"range": {
"price": {
"gte": 60,
"lte": 100
}
}
}]
}
}
}range：范围过虑，保留大于等于60 并且小于等于100的记录。 term：项匹配过虑，保留studymodel等于"201001"的记录。
注意：range和term一次只能对一个Field设置范围过虑。
7.3.9 排序
可以在字段上添加一个或多个排序，支持在keyword、date、float等类型上添加，text类型的字段上不允许添加排序。 发送 POST http://localhost:9200/xc_course/doc/_search
{
"_source": ["name", "studymodel", "description", "price"],
"query": {
"bool": {
"filter": [{
"range": {
"price": {
"gte": 0,
"lte": 100
}
}
}]
}
},
"sort": [{
"studymodel": "desc"
}, {
"price": "asc"
}]
}7.3.10 高亮显示
高亮显示可以将搜索结果一个或多个字突出显示，以便向用户展示匹配关键字的位置。 在搜索语句中添加highlight即可实现，如下： Post： http://127.0.0.1:9200/xc_course/doc/_search
{
"_source": ["name", "studymodel", "description", "price"],
"query": {
"bool": {
"must": [{
"multi_match": {
"query": "开发框架",
"minimum_should_match": "50%",
"fields": ["name^10", "description"],
"type": "best_fields"
}
}],
"filter": [{
"range": {
"price": {
"gte": 0,
"lte": 100
}
}
}]
}
},
"sort": [{
"price": "asc"
}],
"highlight": {
"pre_tags": ["<tag1>"],
"post_tags": ["</tag2>"],
"fields": {
"name": {},
"description": {}
}
}
}