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小咪咪 2022-10-01 12:57 85阅读 0赞

Search Api：GET /twitter/\_search?q=user:kimchy twitter可为多个indices和\_all, 后面为query string query  
或使用请求体：

{
        "query" : {
            "term" : { "user" : "kimchy" }
        }
    }

一般来说，在shard上就要对全部匹配的document进行score和初步sort，然后返回部分（应该单个shard要返回from+size，返回的内容可以不是document的全部内容，最终sort后再去取全部内容）到原节点进行最终sort，

terminate\_after：每个shard最大收集的document数量，数量到了对shard的query提前结束  
search\_type：query\_then\_fetch（默认，两阶段，第一阶段返回document的部分信息，二阶段取全部内容），query\_and\_fetch  
（一个阶段搞定），dfs\_query\_then\_fetch（为了更精确score，初始的scatter阶段计算分布式term frequencies）  
preference：\_local，\_only\_local，\_prefer\_nodes:abc,xyz等等  
highlight，min\_score（排除低于score的document），使用\_name对query或filter进行命名

{
        "indices_boost" : {
            "index1" : 1.4,
            "index2" : 1.3
        }
    }

rescore：可以在shard上使用query进行rescore，window\_size：对shard上原score前多少的document进行rescore，query\_weight（原score的权重，相乘），rescore\_query\_weight，score\_mode：默认total(两score相加)，multiply，avg，max，min

{
       "query" : {
       ...
       },
       "rescore" : {
          "window_size" : 50,
          "query" : {
             "score_mode": "multiply",
             "rescore_query" : {
                "match_phrase" : {
                 ...
                }
             },
             "query_weight" : 0.7,
             "rescore_query_weight" : 1.2
          }
       }
    }

scroll: 如下，第一次请求就要获取所有document创建search context，并保持1min，返回scroll\_id，第二次请求传scroll\_id获取下一批数据（100条），再重新保持1min， 不具有实时性，用于大量数据处理（后面相关document改了，score改了，但是scroll还是按照初始的sort进行获取）

POST /twitter/_search?scroll=1m
    {
        "size": 100,
        "query": {
            "match" : {
                "title" : "elasticsearch"
            }
        }
    }
    POST /_search/scroll 
    {
        "scroll" : "1m", 
        "scroll_id" : "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAAD4WYm9laVYtZndUQlNsdDcwakFMNjU1QQ==" 
    }

search\_after ：from+size的分页方式不适用于深度分页，推荐scroll，但scroll不实时，search\_after实时，使用上一页的最后一个document的sort值来拉取下一页

GET twitter/_search
    { //第一页
        "size": 10,
        "query": {
            "match" : {
                "title" : "elasticsearch"
            }
        },
        "sort": [
            {"date": "asc"},
            {"tie_breaker_id": "asc"}      
        ]
    }
    //第二页 请求体加 "search_after": [1463538857, "654323"]

sort：若按其他field排序，不计算全部匹配的document的score，若需计算，增加"track\_scores": true

"sort" : [
            { "post_date" : {"order" : "asc"}},
            "user", // 默认asc
            { "name" : "desc" }]
            "sort" : [{"price" : {"order" : "asc", "mode" : "avg"}}] //对于多值field或数组，mode为avg表示按各值的平均值进行排序，还可以max,min,sum等

请求体track\_total\_hits为可true（默认），false，数字，响应hits.total.relation可为eq（请求为true）和gte（请求为数字，找到大于等于数量的的document就不找了），请求为false没有hits.total

Search Template：可以在搜索时给出模板内容，也可以给出模板名称（预注册模板）

GET _search/template
    {
        "source" : {
          "query": { "match" : { "{
       {my_field}}" : "{
       {my_value}}" } },
          "size" : "{
       {my_size}}"
        },
        "params" : {
            "my_field" : "message",
            "my_value" : "some message",
            "my_size" : 5
        }
    }
    {
       {#toJson}}statuses{
       {/toJson}} //将statuses参数转换为json形式
    {
       {#join}}emails{
       {/join}}   //将emails数组参数转换为字符串（逗号连接）
    {
       {#join delimiter='||'}}emails{
       {/join delimiter='||'}} //将emails数组参数转换为字符串（||连接）
    {
       {end}}{
       {^end}}20{
       {/end}} //如果end参数有值则为end的值，否则默认为20
        POST _scripts/<templatename> //预注册一个模板
    {
        "script": {
            "lang": "mustache",
            "source": {
                "query": {
                    "match": {
                        "title": "{
       {query_string}}"
                    }
                }
            }
        }
    }
    GET _scripts/< templatename>
    DELETE _scripts/< templatename>
    GET _search/template  //使用预注册模板搜索
    {
        "id": "< templateName>", 
        "params": {
            "query_string": "search for these words"
        }
    }
    GET _render/template //渲染，看看生成的查询是什么
    {
      "source": "{ \"query\": { \"terms\": {
       {#toJson}}statuses{
       {/toJson}} }}",
      "params": {
        "statuses" : {
            "status": [ "pending", "published" ]
        }
      }
    }
    GET _render/template/<template_name>  //渲染预注册模板
    {
      "params": {
        "..."
      }
    }

Multi Search Template：\_msearch/template，如下可为请求体

{"index": "test"}
    {"source": {"query": {"match":  {"user" : "{
       {username}}" }}}, "params": {"username": "john"}} 
    {"source": {"query": {"{
       {query_type}}": {"name": "{
       {name}}" }}}, "params": {"query_type": "match_phrase_prefix", "name": "Smith"}}
    {"index": "_all"}
    {"id": "template_1", "params": {"query_string": "search for these words" }}

Multi Search：\_msearch，上面类似，header行放入index，search\_type等，body行放入查询的内容

Search Shard：查看某index或某些indices（在某routing或某些routing下）的搜索涉及的分片

GET /twitter/_search_shards
    GET /twitter/_search_shards?routing=foo,bar

Suggester：term suggester（找相似词）， phrase suggester（找相似短语）, completion suggester（自动补全），context suggester

POST _search  //可以有或没有query
    {
      "suggest": {
        "my-suggest-1" : {  //suggestion名称
          "text" : "tring out Elasticsearch", //对此文本提出建议，若多个suggestion使用相同文本，text节点可放于suggest节点下
          "term" : {  //term suggester
            "field" : "message"  //使用document的 message field            
          }
        },
        "my-suggest-2" : {
          "text" : "kmichy",
          "term" : {
            "field" : "user"
          }
        }
      }
    }  // term suggester：text 被analyzed形成多个token，对每个token在document的指定field寻找相似的term进行匹配（多个）

Count api：\_count， 可认为search api只返回匹配总数，不返回具体匹配document  
Validate api：/\_validate/query，不执行一个query的情况下去validate一个查询的有效性  
Explain api：解释某document为什么(不)匹配某query，若匹配则告诉score计算detail

GET /twitter/_explain/0
    {
          "query" : {
            "match" : { "message" : "elasticsearch" }
          }
    }

Profile api： 查询时请求体内加"profile":true，打印出每个shard进行查询，聚合的执行细节  
Field capabilities API：\_field\_caps，查看某个或某些field在某index或某些index里的定义

GET _field_caps?fields=rating
      GET twitter/_field_caps?fields=rating