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 2019-10-29 401 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 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 微信小程序深入踩坑总结 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) 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