es搜索功能——DSL查询文档——DSL基本语法
1、查询的基本语法
-
# GET请求方式(固定写法)
-
# indexName 要查询的索引库
-
# _search 查询语句的固定格式
-
GET /indexName/_search
-
{
-
"query": {
-
"查询类型": {
-
"查询条件": "条件值"
-
}
-
}
-
}
2、无条件查询(查询所有)
注:不会把所有查询到的结构都显示,默认只显示10条数据
-
# 查询所有
-
# GET请求方式(固定写法)
-
# indexName 要查询的索引库
-
# _search 查询语句的固定格式
-
GET /indexName/_search
-
{
-
"query": {
-
"match_all": {
-
}
-
}
-
}
3、全文检索查询(相当于mysql中的模糊查询)
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
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
3.1 match查询:
全文检索查询的一种,会对用户输入内容分词,然后去倒排索引库检索
语法:
-
# match 全文检索查询的一种语句
-
# FIELD 要查询的字段名
-
# TEXT 查询条件
-
GET /indexName/_search
-
{
-
"query": {
-
"match": {
-
"FIELD": "TEXT"
-
}
-
}
-
}
示例:
-
# 查询-全文检索查询(match-单字段查询)
-
GET /hotel/_search
-
{
-
"query": {
-
"match": {
-
"name": "如家"
-
}
-
}
-
}
3.2 multi_match:
与match查询类似,只不过允许同时查询多个字段,
注:不推荐使用此方法,因为查询多个字段,查询的性能不佳,推荐使用虚拟字段查询
虚拟字段查询,也就是在把频繁查询的多个字段,复制一份到一个all字段中,以后同时查询这几个字段时,可以直接使用match查询all字段
语法:
-
# multi_match 全文检索查询的一种语句
-
# FIELD 要查询的字段名
-
# TEXT 查询条件
-
GET /indexName/_search
-
{
-
"query": {
-
"multi_match": {
-
"query": "TEXT",
-
"fields": ["FIELD1", " FIELD2"]
-
}
-
}
-
}
示例:
-
# 查询-全文检索查询(multi_match-多字段查询)
-
GET /hotel/_search
-
{
-
"query": {
-
"multi_match": {
-
"query": "外滩",
-
"fields": ["name","brand","business"]
-
}
-
}
-
}
4、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
4.1 term查询
语法说明:
-
# term查询
-
# FIELD 查询字段名
-
# value 固定写法
-
# VALUE 查询条件
-
GET /indexName/_search
-
{
-
"query": {
-
"term": {
-
"FIELD": {
-
"value": "VALUE"
-
}
-
}
-
}
-
}
示例
-
# 查询-精确查询(term)
-
GET /hotel/_search
-
{
-
"query": {
-
"term": {
-
"city": {
-
"value": "北京"
-
}
-
}
-
}
-
}
4.2 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。
语法:
-
# range查询
-
# FIELD 查询字段名
-
# 这里的gte代表大于等于,gt则代表大于
-
# lte代表小于等于,lt则代表小于
-
GET /indexName/_search
-
{
-
"query": {
-
"range": {
-
"FIELD": {
-
"gte": 10,
-
"lte": 20
-
}
-
}
-
}
-
}
示例:
-
# 查询-精确查询(range)
-
GET /hotel/_search
-
{
-
"query": {
-
"range": {
-
"price": {
-
"gte": 100,
-
"lte": 200
-
}
-
}
-
}
-
}
5、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 [8.5] | 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
5.1 矩形范围查询(geo_bounding_box查询 )
实际开发用的少!!!
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
-
}
-
}
-
}
-
}
-
}
5.2 附近查询(距离查询(geo_distance) )
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
-
# FIELD 文档中保存经纬度的字段名
-
# distance 距离半径
-
GET /indexName/_search
-
{
-
"query": {
-
"geo_distance": {
-
"distance": "15km", // 半径
-
"FIELD": "31.21,121.5" // 圆心
-
}
-
}
-
}
示例:
-
# 查询-距离查询
-
GET /hotel/_search
-
{
-
"query": {
-
"geo_distance":{
-
"location": "31.047235, 121.46224",
-
"distance": "3km"
-
}
-
}
-
}
6、复合查询
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
6.1 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。
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:
6.2 算分函数查询(function score )
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
示例:
-
# 查询-函数算分查询
-
# function_score 固定写法
-
# query 表示原始查询
-
# functions 固定写法
-
# term 精确查询
-
# filter 过滤条件(哪些文档加分)
-
# weight 加分的方式
-
# boost_mode 指定weight新的分数和原始查询中的分数如何运算,默认是multiply相乘
-
GET /hotel/_search
-
{
-
"query": {
-
"function_score": {
-
"query": {
-
"match": {
-
"all": "外滩"
-
}
-
},
-
"functions": [
-
{
-
"filter": {
-
"term": {
-
"brand": "如家"
-
}
-
},
-
"weight": 10
-
}
-
],
-
"boost_mode": "sum"
-
}
-
}
-
}
6.3 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
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
语法示例:
-
# must 是一个数组,可以有多个条件,以,逗号分隔,是与操作,
-
# 所有的全文检索查询(模糊查询)都可以使用must,参与算分
-
# filter 不参与算分,除了模糊查询之外的都可以使用filter
-
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 } }}
-
]
-
}
-
}
-
}
示例:
-
# 查询-复合查询-布尔查询(bool)
-
# 需求:搜索名字包含“如家”,价格不高于400,在坐标31.220506, 121.498769周围10km范围内的酒店
-
GET /hotel/_search
-
{
-
"query": {
-
"bool": {
-
"must": [
-
{
-
"match": {
-
"name": "如家"
-
}
-
}
-
],
-
"must_not": [
-
{
-
"range": {
-
"price": {
-
"gte": 400
-
}
-
}
-
}
-
],
-
"filter": [
-
{
-
"geo_distance": {
-
"distance": "10km",
-
"location": "31.220506, 121.498769"
-
}
-
}
-
]
-
}
-
}
-
}
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