【elasticsearch】进阶检索

周杰伦本人

发布于 2022-10-25 15:39:12

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三、进阶检索

1、SearchAPI

ES支持两种基本方式检索 :

一个是通过使用 REST request URI 发送搜索参数（uri+检索参数）
另一个是通过使用 REST request body 来发送它们（uri+请求体）检索信息：一切检索从_search开始 GET bank/_search 检索bank下所有信息，包括type和docs GET bank/_search?q=*&sort=account_number:asc 请求参数方式检索

响应结果解释：

took - Elasticsearch 执行搜索的时间（毫秒）
time_out - 告诉我们搜索是否超时
_shards - 告诉我们多少个分片被搜索了，以及统计了成功/失败的搜索分片
hits - 搜索结果
hits.total - 搜索结果
hits.hits - 实际的搜索结果数组（默认为前 10 的文档）
sort - 结果的排序 key（键）（没有则按 score 排序）
score 和 max_score –相关性得分和最高得分（全文检索用）

uri+请求体进行检索

GET bank/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "account_number": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

HTTP客户端工具（POSTMAN），get请求不能携带请求体，我们变为post也是一样的我们 POST 一个 JSON 风格的查询请求体到 _search API。需要了解，一旦搜索的结果被返回，Elasticsearch 就完成了这次请求，并且不会维护任何服务端的资源或者结果的 cursor（游标）

2、Query DSL

1）、基本语法格式

Elasticsearch 提供了一个可以执行查询的 Json 风格的 DSL（domain-specific language 领域特定语言）。这个被称为 Query DSL。该查询语言非常全面，并且刚开始的时候感觉有点复杂，真正学好它的方法是从一些基础的示例开始的。

一个查询语句的典型结构

{
    QUERY_NAME: {
        ARGUMENT: VALUE,
        ARGUMENT: VALUE,...
    }
}

如果是针对某个字段，那么它的结构如下：

{
    QUERY_NAME: {
        FIELD_NAME: {
            ARGUMENT: VALUE,
            ARGUMENT: VALUE,...
        }
    }
}

GET bank/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 0,
  "size": 5,
  "sort": [
    {
      "account_number": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

query 定义如何查询，
match_all 查询类型【代表查询所有的所有】，es中可以在query中组合非常多的查询类型完成复杂查询
除了 query 参数之外，我们也可以传递其它的参数以改变查询结果。如sort，size
from+size限定，完成分页功能
sort排序，多字段排序，会在前序字段相等时后续字段内部排序，否则以前序为准

2）、返回部分字段

GET bank/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 0,
  "size": 5,
  "_source": ["age","balance"]
}

3）、match【匹配查询】

基本类型（非字符串），精确匹配

GET bank/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "account_number": "20"
    }
  }
}

match返回account_number=20的

字符串，全文检索

GET bank/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "address": "mill"
    }
  }
}

最终查询出address中包含mill单词的所有记录 match当搜索字符串类型的时候，会进行全文检索，并且每条记录有相关性得分。

字符串，多个单词（分词+全文检索）

GET bank/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "address": "mill road"
    }
  }
}

最终查询出address中包含mill或者road或者mill road的所有记录，并给出相关性得分

4）、match_phrase【短语匹配】

将需要匹配的值当成一个整体单词（不分词）进行检索

GET bank/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "address": "mill road"
    }
  }
}

查出address中包含mill road的所有记录，并给出相关性得分

5）、multi_match【多字段匹配】

GET bank/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "mill",
      "fields": ["state","address"]
    }
  }
}

state或者address包含mill

6）、bool【复合查询】

bool用来做复合查询：复合语句可以合并任何其它查询语句，包括复合语句，了解这一点是很重要的。这就意味着，复合语句之间可以互相嵌套，可以表达非常复杂的逻辑。

must：必须达到must列举的所有条件

GET bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "address": "mill" } },
        { "match": { "gender": "M" } }
      ]
    }
  }
}

should：应该达到should列举的条件，如果达到会增加相关文档的评分，并不会改变查询的结果。如果query中只有should且只有一种匹配规则，那么should的条件就会被作为默认匹配条件而去改变查询结果

GET bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [ 
{ "match": { "address": "mill" } },
        { "match": { "gender": "M" } }
      ],
      "should": [
        {"match": { "address": "lane" }}
      ]
    }
  }
}

must_not必须不是指定的情况

GET bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "address": "mill" } },
        { "match": { "gender": "M" } }
      ],
      "should": [
        {"match": { "address": "lane" }}
      ],
      "must_not": [
        {"match": { "email": "baluba.com" }}
      ]
    }
  }
}

address包含mill，并且gender是M，如果address里面有lane最好不过，但是email必须不包含baluba.com

7）、filter【结果过滤】

并不是所有的查询都需要产生分数，特别是那些仅用于 “filtering”（过滤）的文档。为了不计算分数 Elasticsearch 会自动检查场景并且优化查询的执行。

GET bank/_search
{
  "query": {
     "bool": {
       "must": [
         {"match": { "address": "mill"}}
       ],
       "filter": {
         "range": {
           "balance": {
             "gte": 10000,
             "lte": 20000
           }
         }
       }
     }
  }
}

8）、aggregations（执行聚合）

聚合提供了从数据中分组和提取数据的能力。最简单的聚合方法大致等于 SQL GROUP BY 和 SQL 聚合函数。在 Elasticsearch 中，您有执行搜索返回 hits（命中结果），并且同时返回聚合结果，把一个响应中的所有 hits（命中结果）分隔开的能力。这是非常强大且有效的，您可以执行查询和多个聚合，并且在一次使用中得到各自的（任何一个的）返回结果，使用一次简洁和简化的 API 来避免网络往返。

搜索address中包含mill的所有人的年龄分布以及平均年龄，但不显示这些人的详情。

GET bank/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "address": "mill"
    }
  },
  "aggs": {
    "group_by_state": {
      "terms": {
        "field": "age"
      }
    },
    "avg_age": {
      "avg": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "size": 0
}

size：0 不显示搜索数据 aggs：执行聚合。聚合语法如下 “aggs”: { “aggs_name这次聚合的名字，方便展示在结果集中”: { “AGG_TYPE聚合的类型（avg,term,terms）”: {} } },

复杂：按照年龄聚合，并且请求这些年龄段的这些人的平均薪资

GET bank/account/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "age_avg": {
      "terms": {
        "field": "age",
        "size": 1000
      },
      "aggs": {
        "banlances_avg": {
          "avg": {
            "field": "balance"
          }
        }
      }
    }
  }
  ,
  "size": 1000
}

http://www.cnblogs.com/duanxz/p/6528161.html

复杂：查出所有年龄分布，并且这些年龄段中M的平均薪资和F的平均薪资以及这个年龄段的总体平均薪资

GET bank/account/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "age_agg": {
      "terms": {
        "field": "age",
        "size": 100
      },
      "aggs": {
        "gender_agg": {
          "terms": {
            "field": "gender.keyword",
            "size": 100
          },
          "aggs": {
            "balance_avg": {
              "avg": {
                "field": "balance"
              }
            }
          }
        },
        "balance_avg":{
          "avg": {
            "field": "balance"
          }
        }
      }
    }
  }
  ,
  "size": 1000
}

3、Mapping 1）、字段类型

2）、映射 Mapping（映射） Mapping是用来定义一个文档（document），以及它所包含的属性（field）是如何存储和索引的。 比如，使用mapping来定义：

哪些字符串属性应该被看做全文本属性（full text fields）。
哪些属性包含数字，日期或者地理位置。
文档中的所有属性是否都能被索引（_all 配置）。
日期的格式。
自定义映射规则来执行动态添加属性。

查看mapping信息： GET bank/_mapping 修改mapping信息需要在创建索引的时候指定映射 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping.html

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "user": {
      "_all":       { "enabled": false  },
      "properties": {
        "title":    { "type": "text"  },
        "name":     { "type": "text"  },
        "age":      { "type": "integer" } 
      }
    },
    "blogpost": {
      "_all":       { "enabled": false  },
      "properties": {
        "title":    { "type": "text"  },
        "body":     { "type": "text"  },
        "user_id":  {
          "type":   "keyword"
        },
        "created":  {
          "type":   "date",
          "format": "strict_date_optional_time||epoch_millis"
        }
      }
    }
  }
}

自动猜测的映射类型

4、分词

一个 tokenizer（分词器）接收一个字符流，将之分割为独立的 tokens（词元，通常是独立的单词），然后输出 tokens 流。例如，whitespace tokenizer 遇到空白字符时分割文本。它会将文本 “Quick brown fox!” 分割为 [Quick, brown, fox!]。该 tokenizer（分词器）还负责记录各个 term（词条）的顺序或 position 位置（用于 phrase 短语和 word proximity 词近邻查询），以及 term（词条）所代表的原始 word（单词）的 start（起始）和 end（结束）的 character offsets（字符偏移量）（用于高亮显示搜索的内容）。 Elasticsearch 提供了很多内置的分词器，可以用来构建 custom analyzers（自定义分词器）。倒排索引？红海行动红海事件搜索：红海行动 name:”红海特工行动’ name:”红海行动’ name:”红海大爆炸’ name:”行动红海’

红海(1,2,3,4) 1 1 1 行动(1,2,4) 1 1 事件() 特工(1) 大爆炸(3)

得分 2/3 1

字符串越短而且匹配的越多分就越高；

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原始发表：2020-01-06，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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