您现在的位置是：首页 > 技术文章 > 详情<<文章列表阅读 搜索引擎入门——ElasticSearch的基本查询 搜索引擎 ES ElasticSearch wjyuian 2019-10-29 566 1 ### 快速预览 不管处于什么年龄阶段，我个人在学习新事物的时候总会有一个迫切的诉求，那就是希望新事物能以旧方式呈现。所以，我也希望在搭建好ElasticSearch之后，它能像其它数据存储引擎一样，让我快速的进行数据的预览、查询、新增。不知道是不是我的思想过于陈旧了，总觉得熟悉的面貌能让我快速进入角色，开始学习。 好在我也找到了一款Chrome插件，让我们对ElasticSearch数据进行预览等操作。  #### Dejavu > The Missing Data Browser and Web UI for Elasticsearch. 它是一款ElasticSearch专用的浏览器插件，支持ES的查询、数据导入、语句分析等功能： + 导入数据的方式支持在线JSON，JSON文件、CSV文件 + 在线进行数据查询、过滤、数据统计 + 进行数据的CRUD操作  上图就是插件打开之后的主页面，需要输入ES的地址，以及我们需要预览的index的名称，这里是`position`，截图中的数据都是在我通过json文件导入之后的。 当然，我们可以使用官方推荐的`Kibana`。 #### Import Data  点击`Upload File`按钮边上的问号，可以看下格式说明。简单来说，Json格式就是一个Java对象的Json字符串。准备好文件直接上传就行了，不过建议文件大小不要过大，几十兆就行了，否则浏览器容易卡死。 其它功能，我也没做过多的使用，这里就不展开介绍了，大伙自己个儿去试试看吧。 ### 查询Search ElasticSearch提供的`RESTful`风格的接口，通用查询路径是`${host:port}/名称/_search`，查询参数都是以`json`格式提交，所以要求我们将查询语句设置在`request`的`body`中，所以同时要设置`Headers`的`Content-Type`为`application/json`（默认的应该是`text/plain`）。 后续的测试用例，都是通过`Postman`来发送请求，请求的索引名称是之前导入数据的`position`索引。 #### match_all 查询路径是`http://localhost:9200/position/_search`； 提交参数： ```JSON { "query" : { "match_all" : { } }, "sort" : [ { "annualSalary" : "desc"} ], "from" : 2, "size" : 30, "_source" : ["title", "id", "cityId", "location", "annualSalary", "companyId", "*time"] } ``` + `query`：查询语句 + `sort`：排序字段，多个字段按照先后顺序生效 + `from`：类似`mySQL`的`limit`的`first` + `size`：类似`mySQL`的`limit`的`max`，即本次返回条数 + `_source`：返回字段，默认返回文档的所有字段 返回结果： ```JSON { "took": 2, "timed_out": false, "_shards": { "total": 1, "successful": 1, "skipped": 0, "failed": 0 }, "hits": { "total": { "value": 377, "relation": "eq" }, "max_score": null, "hits": [ { "_index": "position", "_type": "_doc", "_id": "v1Z_zGwB4dN2kRyBPbIL", "_score": null, "_source": { "annualSalary": "1000000", "edit_time": "26/8/2019 09:58:45", "investigation_time": "26/8/2019 09:36:43", "modify_time": "26/8/2019 07:00:22", "cityId": "30201", "verify_time": "22/8/2019 10:22:53", "title": "商务战略总监", "guarantee_time": "6", "companyId": "71799", "publish_time": "22/8/2019 10:22:53", "keep_contact_time": "工作日", "location": "上海 上海 上海市徐汇区宜山路711号华鑫商务中心2号楼游族大厦", "id": "127029", "status_time": "26/8/2019 09:36:43" }, "sort": [ 1000000 ] } ] } } ``` 简单介绍下返回结果的字段，相信大家自己也能看得懂： + `took`：本次请求所消耗的时间，单位：毫秒 + `time_out`：请求是否超时 + `_shards`：主要针对集群模式；本次搜索涉及了几个分片，以及分片的状态统计，比如成功、失败、跳过 + `hits.max_score`：与查询条件相关度最大的文档的得分；上面的例子中通过查询参数`sort`进行排序配置，所以这一项值是null + `hits.total.value`：总结果数 + `hits.hits.sort`：文档参与排序的排序值，查询参数设置了`sort`值，才会有这一项 + `hits.hits._score`：文档对应的排序值；`match_all`时也会有值，单此时不具备参考意义 #### match/match_phrase 上面提到的`match_all`类似于`Solr`中的`q=*:*`，就是匹配所有文档，没什么具体意义。如果需要匹配具体字段，那么就需要用到`match`了，例如： ```JSON { "query" : { "match" : { "title":"java 上海"} } } ``` 上面的查询条件将会返回`title`中包含`java`或者`上海`的所有文档，也就是说`match`条件下默认是分词结果``或``的匹配逻辑，所以中间有没有空格并不影响。 如果我们需要的是`且`而不是`或`的匹配，那么将`match`换为`match_phrase`即可： ```JSON { "query" : { "match_phrase" : { "title":"T56 java"} } } ``` 只是，这里必须是完全匹配，中间有没有空格，空格前后关键词的顺序都是有影响的。其实就是将`T56 java`作为一个完整的词进行匹配（phrase就是短语的意思），不过大小写不敏感。 #### bool/filter 很简单，这是用来支持更复杂的查询逻辑的，类似`mySQL`的`AND`、`OR`的组合体： ```JSON { "query" : { "bool" : { "must" : [ { "match" : { "title" : "专场" } }, { "match" : { "title" : "工程师" } } ], "must_not" : [ { "match" : { "title" : "北京" } } ], "filter" : { "range" : { "annualSalary" : { "gte" : 400000, "lte" : 600000 } } } } } } ``` 同样的，`match`中的关键字是会进行分词，而且包含单字的词。比如`专场`关键词，将会搜出所有包含`专场`、`专`、`场`三个词中至少一个词的文档。 `must`、`should`的查询语句会影响文档的得分。但是`must_hot`与filter类似，只负责过滤（yes or no），不会对结果的得分产生影响。 ### Query DSL（Domain Specific Language） ElasticSearch定义了一套完整的基于json格式的查询语句语法，json格式的查询语句最终会生成一棵对应的查询树`AST (Abstract Syntax Tree) `，树上有两种节点： + 叶子节点：实际上指定了那个字段应该是哪个值，比如前面提到的`match`、`range`，还有基于分词的`term`等。 + 非叶子节点：包含若干个叶子节点、非叶子节点，也就是一个复合查询。比如上面提到的`bool`就是一个很典型的复合查询，还有后面将会介绍的`dis_max`。 #### 相关性得分 文档的排序是根据其得分值来的，每个文档返回时都会包含一个元数据字段`_score`。所以根据能否对文档的得分产生影响，将查询文本分为两类：`Query`和`Filter`，即查询和过滤，上面提到过的`must`、`should`属于`Query context`，而`must_hot`与`filter`则属于`Filter context`。 比如下面这段查询语句： ```JSON { "query" : { "bool" : { "must" : [ { "match" : { "title" : "java" } }, { "match" : { "title" : "工程师" } } ], "must_not" : [ { "match" : { "title" : "北京" } } ], "filter" : [ { "term" : { "cityId" : "30201" } } ] } }, "from" : 2, "size" : 30, "_source" : ["title", "id", "cityId", "location", "annualSalary", "companyId", "*time"] } ``` **注意** 1. 无论是`Elasticsearch`还是`Solr`，其得分值都是单精度的浮点型；因此所有实际的得分值精度超过其范围的，都将会被转为float而丢失精度。 2. 我们只将那些希望对排序产生影响的查询语句放置在`Query context`中，而将其它都放置在`Filter context`中。这样能提高查询性能，并充分利用缓存。 ### 复合查询（非叶子节点） 既然是树形查询语句，那么非叶子节点下当然可以是叶子节点，或者其他非叶子节点了。所以复合查询就是基础查询或其他复合查询的组合体，它会将其包含的子查询的结果进行合并、得分进行综合，亦或是仅仅将`Query context`转为`Filter context`。 参考文档[《Compound queries》](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/compound-queries.html)。 #### bool查询 它可以将基础查询或者其它复合查询进行组合，包含`must`、`should`、`must_not`和`filter`。其中，`must`、`should`属于`Query context`，会影响文档得分；而`must_hot`与`filter`则属于`Filter context`，不会影响文档得分。 #### boosting查询 ```JSON { "query" : { "boosting" : { "positive" : { "match" : { "title" : "java" } }, "negative" : { "match_phrase" : { "title" : "专家" } }, "negative_boost": 0.2 } }, "from" : 0, "size" : 30, "_source" : ["title"] } ``` + `positive`：必填，所有返回文档都满足这个查询条件 + `negative`：必填，如果返回文档同时满足这个条件，则会重新计算得分： 1. 获取`positive`的初始得分 2. 将初始得分乘以`negative_boost`值作为该文档的最后得分 + `negative_boost`：必填，当返回文档满足`negative`条件时，文档得分会被乘以这个值，这个值必须在0~1之间。 #### constant_score查询 ```JSON { "query" : { "constant_score" : { "filter" : { "match" : { "title" : "java" } }, "boost" : 2 } }, "from" : 0, "size" : 30, "_source" : ["title"] } ``` 所有符合`filter`条件的文档，其得分都是`boost`指定值，默认是1。 #### dis_max查询 ```JSON { "query": { "dis_max" : { "queries" : [ { "term" : { "title" : "java" } }, { "term" : { "cityId" : "30101" } }, { "term" : { "cityId" : "33102" } }, { "term" : { "location" : "北京" } } ], "tie_breaker" : 0.5 } }, "from" : 0, "size" : 30, "_source" : ["title", "cityId", "location"] } ``` + `queries`：必填，是一个数组，数组里面是独立的查询语句，可以是复合的（也就是本节提到的所有复合查询），也可以是基础的。Elasticsearch会返回满足数组中任意一个查询条件的文档，如果有文档同时满足多条语句，则会使用分数最高的值作为最终得分，记为`highestScore`。 + `tie_breaker`：可选，范围是0到1。如果文档满足了多条语句，则除去得分最高的语句，系统会将剩余的匹配语句对应的得分都乘以该值`tie_breaker`。最后将`highestScore`与前面的乘积得分相加，最终值作为`_score`返回。 所以，`tie_breaker`为0时，最终得分就是得分最高的查询语句的得分；`tie_breaker`不为0时，所有匹配语句都会对得分产生正面影响，不过影响最大的还是得分最高的那条语句。 #### function_score查询 这一节比较复杂，将会另开一篇文章进行阐述。 ### 待分析问题 + 多种复合查询之间如何复合 + `match`、`match_phrase`、`term`等各种匹配之间的异同 ---- 相关文章 搜索引擎进阶——IK扩展之动态加载与同义词 应用算法学习（一）—— TopN算法 搜索引擎进阶——solr自定义function 搜索引擎进阶——Lucene链表操作解析 搜索引擎入门——solr筛选器facet的应用 搜索引擎进阶——关键字预处理模块 搜索引擎入门——启动第一个Solr应用 搜索引擎入门——聊聊schema.xml配置 搜索引擎入门——Solr查询参数详解以及如何使用Java完成对接 搜索引擎入门——什么是中文分词以及它对于搜索引擎的意义 栏目导航 关于我 不止技术 工程化应用（23） 技术学习/探索（32） 自娱自乐（2） 还有生活 随便写写（1） 娱乐/放松（1） 点击排行 SpringBoot2从零开始（二）——多数据源配置 搜索引擎进阶——IK扩展之动态加载与同义词 从零开发参数同步框架（二）—— 前期准备之工具类 Nginx的nginx.conf配置部分解释 微信小程序深入踩坑总结 springMVC中controller参数拦截问题处理 Maven项目一键打包、上传、重启服务器 微信小程序的搜索高亮、自定义导航条等踩坑记录 标签云 Java(19) 搜索引擎(13) Solr(7) 参数同步(6) SpringBoot(4) ES(3) ElasticSearch(3) JVM(3) Netty(3) Spring(3) mongoDB(3) 设计模式(3) Curator(2) Docker(2) Dubbo(2) 大家推荐 魔神重返战场！厄祭战争的巴巴托斯：第四形态 搜索引擎入门——Solr查询参数详解以及如何使用Java完成对接 来聊一聊这个被淘汰的图片验证码 搜索引擎入门——聊聊schema.xml配置 搜索引擎入门——启动第一个Solr应用 君子性非异也，善假于物也——功能强大的Postman 择其善而从之——我为什么开始学习ElasticSearch 实现一个关于队列的伪需求是一种怎样的体验
