Java修仙传之神奇的ES2（巧妙的查询及处理）

巧妙的查询及处理）"/>

Java修仙传之神奇的ES2（巧妙的查询及处理）

SDL语句查询

查询的基本语法

GET /indexName/_search
{"query": {"查询类型": {"查询条件": "条件值"}}
}

根据文档id查询

#查询文档
GET hotel/_doc/36934

查询所有

会弹出该索引库下所有文档// 查询所有
GET /indexName/_search
{"query": {"match_all": {}}
}

全文检索查询（搜索框）

参与搜索的字段必须是可分词的text类型的字段。

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

- 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

- 商城的输入框搜索
- 百度输入框搜索

单字段查询（match查询）

GET /indexName/_search
{"query": {"match": {"FIELD": "TEXT"}}
}

多字段查询

备注：字段必须是text类型，可以分词类型！！！！

查找keyword、数值、日期、boolean等会报错！！！

如果放入精确类型的字段，会报错！！！！！

GET /indexName/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "TEXT","fields": ["FIELD1", " FIELD12"]}}
}GET /hotel/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "外滩豫园如家四川四平","fields": ["brand","name","business"]}}
}

精准查询

精确查询一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段(非text)。所以不会对搜索条件分词。

term查询（精确查询）

查询时，用户输入的内容跟自动值完全匹配时才认为符合条件。

如果输入1234，会完全匹配1234，

123，12345，12，1等都无法匹配到

GET /indexName/_search
{"query": {"term": {"FIELD": {"value": "VALUE"}}}
}# term查询
GET /hotel/_search
{"query": {"term": {"business": {"value": "豫园"}}}
}

range查询（范围查询（数值用））

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。

// 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}}}
}

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

矩形范围查询

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。

GET hotel/_search
{"query":{"geo_bounding_box":{"location":{"top_left": {"lat": 31.1,"lon": 121.5},"bottom_right":{"lat": 30.9,"lon": 121.7}}}}
}

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。

GET /indexName/_search
{"query": {"geo_distance": {"distance": "15km", // 半径"FIELD": "31.21,121.5" // 圆心}}
}

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

_scorc算分机制

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。

决定性因素：词条在文档中出现的次数。

比如：10个词条，其中5个是目标词条，得分肯定高了

10个词条，其中1个是目标词条，得分肯定低了

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：

改进的原因：
早期版本：分数取决于词条出现次数。出现次数越高，得分越高
目前版本：分数取决于词条出现次数。出现次数越高，得分越高，但是会根据算法得到一个上线，不会特别的高

算分函数查询

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、minfunction 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

# 算分函数查询
GET hotel/_search
{"query": {"function_score": {"query": {"match": {"city": "上海"}},"functions": [{"filter": {"term": {"business": "豫园"}},"weight": 10}],"boost_mode": "replace"}}
}

布尔查询

(打分的字段越多，查询的性能也越差，所以适当使用filter)

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

- 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

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 } }}]}}
}

排序

keyword、数值、日期类型好排

text待测试

GET /indexName/_search
{"query": {"match_all": {}},"sort": [{"FIELD": "desc"  // 排序字段、排序方式ASC、DESC}]
}

分页

基本分页：

基本逻辑：

查询100-110条，共10条数据

1：先读取到100条

2：再往后读10条，到110

3：获取100-110条，这10条数据

当超过10000条，效率无比低下。不支持10000条以上的查询

GET /hotel/_search
{"query": {"match_all": {}},"from": 0, // 分页开始的位置，默认为0"size": 10, // 期望获取的文档总数"sort": [{"price": "asc"}]
}

深度分页

问题一：同上

问题二：问题一的扩展版。当集群之后，如果操作集群中的数据，则需要先读取整个集群，再进行操作。

此时每个节点，都会读取大量数据，然后汇总，处理

A节点，读10000条，向下取10条

B节点同理

最后：所有节点的10条汇总，取前N条。执行了多次查询

GET hotel/_search
{"query": {"match": {"all": "外滩如家"}},"size": 3, "search_after": [379, "433576"],"sort": [{"price": {"order": "desc"}},{"id": {"order": "asc"}}]
}

search after：分页时需要排序，原理是从上一次的排序值开始，查询下一页数据。官方推荐使用的方式。

核心：基于分页取值

高亮（关键字加标签）

高亮显示的实现分为两步：

• 1）给文档中的所有关键字都添加一个标签，例如<em>标签
• 2）页面给<em>标签编写CSS样式

高亮的核心：关键字加标签

• 高亮是对关键字高亮，因此搜索条件必须带有关键字，而不能是范围这样的查询。
• 默认情况下，高亮的字段，必须与搜索指定的字段一致，否则无法高亮
• 如果要对非搜索字段高亮，则需要添加一个属性：required_field_match=false

GET /hotel/_search
{"query": {"match": {"FIELD": "TEXT" // 查询条件，高亮一定要使用全文检索查询}},"highlight": {"fields": { // 指定要高亮的字段"FIELD": {"pre_tags": "<em>",  // 用来标记高亮字段的前置标签"post_tags": "</em>" // 用来标记高亮字段的后置标签}}}
}