【ElasticSearch】（五）—— DSL查询文档-蒲公英云

1）DSL查询分类

2）全文检索查询

1、使用场景

2、基本语法

3、示例

4、总结

3）精准查询

1、term 查询

2、range查询

3、总结

4）地理坐标查询

1、矩形范围查询

2、附近查询

5）复合查询

1、相关性算分

2、算分函数查询

3、布尔查询

elasticsearch的查询依然是基于JSON风格的DSL来实现的。

1）DSL查询分类

Elasticsearch提供了机遇JSON的DSL（Domain Specific Language）来定义查询，常用的查询类型包括：

查询所有：查询出所有的数据，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、日前、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

查询的语法基本一致：

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

我们以查询所有为例，其中：

查询类型为match_all
没有查询条件

// 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

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

例如淘宝：

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、基本语法

常用的全文检索查询包括：

match查询：单字段查询
multi_match：多字段查询，任意一个字段符合条件就可算符合查询条件

match 查询语法如下：

GET /indexName/_search
{
“query”: {
“match”: {
“FIELD”: “TEXT”
}
}
}

multi_match语法如下：

GET /indexName/_search
{
“query”: {
“multi_match”: {
“query”: “TEXT”,
“fields”: [“FIELD1”, “ FIELD12”]
}
}
}

3、示例

match查询示例：

multi_match 查询示例：

可以看到，两种查询结果是一样的，为什么？

因为我们将brand、name、business值都利用copy_to复制到了all字段中。因此你根据三个字段搜索，和根据all字段搜索效果当然一样了。

但是，搜索字段越多，对查询性能影响越大，因此建议采用copy_to，然后单字段查询的方式。

4、总结

match和multi_match的区别是什么？

match：根据一个字段查询
multi_match：根据多个字段查询，参与查询字段越多，查询性能越差

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

1、term 查询

因为精确查询的字段搜是不分词的字段，因此查询的条件必须是不分词的词条，查询时，用户输入的内容跟字段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。

语法说明：

// term查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "FIELD": {
        "value": "VALUE"
      }
    }
  }
}

示例：

当我搜索的是精确词条时，能正确查询出结果：

但是，当我搜索的内容不是词条，而是多个词语形成的短语时，反而搜索不到：

2、range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。

基本语法：

// 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
      }
    }
  }
}

示例：

3、总结

精确查询常见的有哪些？

term查询：根据词条精确匹配，一般搜索keyword类型、数值类型、布尔类型、日期类型字段
range查询：根据数值范围查询，可以是数值、日期的范围

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：Geo queries | Elasticsearch Guide [8.2] | Elastic

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

附近的酒店：

附近的车：

1、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。

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
        }
      }
    }
  }
}

2、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
    }
  }
}

示例：

我们先搜索深圳北站附近15km的酒店：

发现还有34家，我们将范围缩小到5km

可以发现，搜索到的酒店数量减少到了2家。

5）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

1、相关性算分

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 “深圳维也纳”，结果如下：

[
  {
    "_score" : 17.850193,
    "_source" : {
      "name" : "深圳维也纳酒店真不错",
    }
  },
  {
    "_score" : 12.259849,
    "_source" : {
      "name" : "维也纳酒店真不错",
    }
  },
  {
    "_score" : 11.91091,
    "_source" : {
      "name" : "深圳7天酒店真不错",
    }
  }
]

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

2、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。如图：

要想人为的控制相关性算分，就需要利用elasticsearch中的function_score 查询了。

1-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

2-示例

需求：给“维也纳”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 = “维也纳”
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": "维也纳"
            }
          },
          "weight": 2 // 算分权重为2
        }
      ],
      "boost_mode": "sum" // 加权模式，求和
    }
  }
}
测试，在未添加算分函数时，维也纳得分如下：

添加了算分函数后，维也纳得分就提升了：

3）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

3、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

1-语法示例：
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"term": {
          "city": {
            "value": "深圳"
          }
        }}
      ],
      "should": [
        {"term": { "brand": { "value": "汉庭" } } },
          {"term": { "brand": { "value": "维也纳" } } }
      ],
      "must_not": [
        { 
          "range": {
            "price": {
              "lte": 500
            }
          }
        }
      ],
      "filter": [
        {"range": {
          "score": {
            "gte": 45
          }
        }}
      ]
    }
  }
}
2-示例

需求：搜索城市在“深圳”，价格不高于500，在坐标 22.52,114.06 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500，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

GET /hotel/_search
{
“query”: {
"bool": {
  "must": [
    {"term": {
      "city": {
        "value": "深圳"
      }
    }}
  ],
  "should": [
    {"term": { "brand": { "value": "汉庭" } } },
      {"term": { "brand": { "value": "维也纳" } } }
  ],
  "must_not": [
    { 
      "range": {
        "price": {
          "lte": 500
        }
      }
    }
  ],
  "filter": [
    {"geo_distance": {
      "distance": "10km",
       "location": "22.528101,114.064221"
    }}
  ]
}
}
}
3-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