Elasticsearch实现DSL查询文档
CSDN话题挑战赛第1期
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参赛话题：Java学习记录
话题描述：可以记录一下平时学习Java中的一些知识点、心得、例题、常见的问题解决
创作模板：
一、前言
- 学习概述：主要是学会怎么通过ES进行全文检索和提高算分
- 学习目标：能够掌握一本的信息查询和算分规则，提高查询的内容质量
Elasticsearch实现DSL查询文档
使用之前需要启动相关的容器，然后访问
本地IP:5601访问可视化的管理页面
1、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
查询的基本语法如下：
indexName为所在库的名称
GET /indexName/_search{ "query": { "查询类型": { "查询条件": "条件值" } }}查询示例
// 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。
2、全文检索查询
2.1、使用场景
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
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。
2.2、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：
- match：为查询类型
- FIELD：为查询的字段
- TEXT：为需要查询的内容
GET /indexName/_search{ "query": { "match": { "FIELD": "TEXT" } }}match示例实现
mulit_match语法如下：
GET /indexName/_search{ "query": { "multi_match": { "query": "TEXT", "fields": ["FIELD1", " FIELD12"] } }}mulit_match示例实现
# 指定多个字段检索GET /hotel/_search{ "query": { "multi_match": { "query": "外滩如家酒店", "fields": ["name","brand","business"] } }}小结：
- 多个字段的查询效率会更加的低
- 推荐使用第一种的查询方式，因为我们在创建索引库的时候就已经将可能多多个字段一起查询的内容都拷贝到了一个新的字段
all中，查询all就代表了需要查询的有那些字段信息- 查询匹配的关键字越多排名越靠前
3、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
term查询
因为精确查询的字段搜是不分词的字段，因此查询的条件也必须是不分词的词条。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。如果用户输入的内容过多，反而搜索不到数据。
查询语法说明：
// term查询GET /indexName/_search{ "query": { "term": { "FIELD": { "value": "VALUE" } } }}查询示例：
目前是查询城市为
上海
# 精确查询之termGET /hotel/_search{ "query": { "term": { "city": { "value": "上海" } } }}range：根据值的范围查询
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。
查询价格在大于或等于
226到大于或等于300之间的酒店如果去掉查询get中的
e的话就是大于，let同理
# 精确查询之范围查询rangeGET /hotel/_search{ "query": { "range": { "price": { "gte": 226, "lte": 300 } } }}4、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
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。
使用语法如下：
// 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，所以我们就不做了。
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 } }}使用实例
查询
location字段的地理范围，在15公里内的
# 地理查询GET /hotel/_search{ "query": { "geo_distance":{ "distance":"15km", "location":"31.21,121.5" } }}5、组合查询
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
5.1、相关性算分算法
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：
小结：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
5.1.1、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。
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
案例示例
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 } }}查询结果可以查看字段
_score会有相关的计算分显示
小结
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
5.2、复合布尔查询
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
使用示例
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
# boolean查询GET /hotel/_search{ "query": { "bool": { "must": [ # 与查询 {"match": { "name": "如家" }} ], "must_not": [ # 非查询 {"range": { "price": { "gt": 300 } }} ], "filter": [ # 必须匹配 { "geo_distance": { "distance": "15km", "location": {"lat": 31.21,"lon": 121.5 } } } ] } }}查询结果
小结
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
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