Elasticsearch基础（三）

目录

1.DSL查询文档

1.1.DSL查询分类

1.2.全文检索查询

1.3.精准查询

1.4.地理坐标查询

1.5.复合查询

2.搜索结果处理

2.1.排序

2.2.分页

2.3.高亮

2.4.总结

3.RestClient查询文档

3.1.快速入门

3.2.match查询

3.3.精确查询

3.4.布尔查询

3.5.排序、分页

3.6.高亮

1.DSL查询文档

elasticsearch的查询依然是基于JSON风格的DSL来实现的。

1.1.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

查询的语法基本一致：

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

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": {     }   } }

其它查询就是查询类型、查询条件的变化。

1.2.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

拿着词条去匹配，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：

GET /indexName/_search {   "query": {     "match": {       "FIELD": "TEXT"     }   } }

mulit_match语法如下：

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

3.示例

两种查询结果是一样的，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

1.3.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。

语法说明：

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

当搜索的是精确词条时，能正确查询出结果，当搜索的内容不是精确词条，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       }     }   } }

3.总结

常见的精确查询

• 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

1.4.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 [8.14] | 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

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     }   } }

1.5.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 "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，

在后来的5.1版本升级中，elasticsearch将算法改进为BM25算法，

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，词条频率越高，文档得分也会越高

• BM25算法，elasticsearch5.1版本后采用的算法，词条频率越高，文档得分也会越高，但增长曲线会趋于水平

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。

要想认为控制相关性算分，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（求和）、avg（平均值）、max（最大值）、min（最小值）

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“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     }   } }

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：

• 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）示例：

GET /hotel/_search {   "query": {     "bool": {       "must": [         {"term": {"city": "上海" }}       ],       "should": [         {"term": {"brand": "皇冠假日" }},         {"term": {"brand": "华美达" }}       ],       "must_not": [         { "range": { "price": { "lte": 500 } }}       ],       "filter": [         { "range": {"score": { "gte": 45 } }}       ]     }   } }

2）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

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

2.搜索结果处理

搜索的结果可以按照用户指定的方式去处理或展示。

2.1.排序

elasticsearch默认是根据相关度算分（_score）来排序，但是也支持自定义方式对搜索结果排序。可以排序字段类型有：keyword类型、数值类型、地理坐标类型、日期类型等。

1.普通字段排序

keyword、数值、日期类型排序的语法基本一致。

语法：

GET /indexName/_search {   "query": {     "match_all": {}   },   "sort": [     {       "FIELD": "desc"  // 排序字段、排序方式ASC(升序）、DESC（降序）     }   ] }

排序条件是一个数组，也就是可以写多个排序条件。按照声明的顺序，当第一个条件相等时，再按照第二个条件排序，以此类推

2.地理坐标排序

地理坐标排序略有不同。

语法说明：

GET /indexName/_search {   "query": {     "match_all": {}   },   "sort": [     {       "_geo_distance" : {           "FIELD" : "纬度，经度", // 文档中geo_point类型的字段名、目标坐标点           "order" : "asc", // 排序方式           "unit" : "km" // 排序的距离单位       }     }   ] }

这个查询的含义是：

• 指定一个坐标，作为目标点

• 计算每一个文档中，指定字段（必须是geo_point类型）的坐标 到目标点的距离是多少

• 根据距离排序

示例：

需求描述：实现对酒店数据按照到你的位置坐标的距离升序排序

提示：获取你的位置的经纬度的方式：获取鼠标点击经纬度-地图属性-示例中心-JS API 2.0 示例 | 高德地图API

假设我的位置是：31.034661，121.612282，寻找我周围距离最近的酒店。

2.2.分页

elasticsearch 默认情况下只返回top10的数据。而如果要查询更多数据就需要修改分页参数了。elasticsearch中通过修改from、size参数来控制要返回的分页结果：

• from：从第几个文档开始

• size：总共查询几个文档

类似于mysql中的limit ?, ?

1.基本的分页

分页的基本语法如下：

GET /hotel/_search {   "query": {     "match_all": {}   },   "from": 0, // 分页开始的位置，默认为0   "size": 10, // 期望获取的文档总数   "sort": [     {"price": "asc"}   ] }

2.深度分页问题

现在，我要查询990~1000的数据，查询逻辑要这么写：

GET /hotel/_search {   "query": {     "match_all": {}   },   "from": 990, // 分页开始的位置，默认为0   "size": 10, // 期望获取的文档总数   "sort": [     {"price": "asc"}   ] }

这里是查询990开始的数据，也就是 第990~第1000条 数据。

不过，elasticsearch内部分页时，必须先查询 0~1000条，然后截取其中的990 ~ 1000的这10条

查询TOP1000，如果es是单点模式，这并无太大影响。

但是elasticsearch将来一定是集群，例如我集群有5个节点，我要查询TOP1000的数据，并不是每个节点查询200条就可以了。

因为节点A的TOP200，在另一个节点可能排到10000名以外了。

因此要想获取整个集群的TOP1000，必须先查询出每个节点的TOP1000，汇总结果后，重新排名，重新截取TOP1000。

那如果我要查询9900~10000的数据呢？是不是要先查询TOP10000呢？那每个节点都要查询10000条？汇总到内存中？

当查询分页深度较大时，汇总数据过多，对内存和CPU会产生非常大的压力，因此elasticsearch会禁止from+ size 超过10000的请求。

针对深度分页，ES提供了两种解决方案，官方文档：

• search after：分页时需要排序，原理是从上一次的排序值开始，查询下一页数据。官方推荐使用的方式。

• scroll：原理将排序后的文档id形成快照，保存在内存。官方已经不推荐使用。

3.小结

分页查询的常见实现方案以及优缺点：

• from + size：

  • 优点：支持随机翻页

  • 缺点：深度分页问题，默认查询上限（from + size）是10000

  • 场景：百度、京东、谷歌、淘宝这样的随机翻页搜索

• after search：

  • 优点：没有查询上限（单次查询的size不超过10000）

  • 缺点：只能向后逐页查询，不支持随机翻页

  • 场景：没有随机翻页需求的搜索，例如手机向下滚动翻页

• scroll：

  • 优点：没有查询上限（单次查询的size不超过10000）

  • 缺点：会有额外内存消耗，并且搜索结果是非实时的

  • 场景：海量数据的获取和迁移。从ES7.1开始不推荐，建议用 after search方案。

2.3.高亮

1.高亮原理

什么是高亮显示呢？

我们在百度，京东搜索时，关键字会变成红色，比较醒目，这叫高亮显示

高亮显示的实现分为两步：

• 1）给文档中的所有关键字都添加一个标签，例如<em>标签

• 2）页面给<em>标签编写CSS样式

2.实现高亮

高亮的语法：

GET /hotel/_search {   "query": {     "match": {       "FIELD": "TEXT" // 查询条件，高亮一定要使用全文检索查询     }   },   "highlight": {     "fields": { // 指定要高亮的字段       "FIELD": {         "pre_tags": "<em>",  // 用来标记高亮字段的前置标签         "post_tags": "</em>" // 用来标记高亮字段的后置标签       }     }   } }

注意：

• 高亮是对关键字高亮，因此搜索条件必须带有关键字，而不能是范围这样的查询。

• 默认情况下，高亮的字段，必须与搜索指定的字段一致，否则无法高亮

• 如果要对非搜索字段高亮，则需要添加一个属性：required_field_match=false

2.4.总结

查询的DSL是一个大的JSON对象，包含下列属性：

• query：查询条件

• from和size：分页条件

• sort：排序条件

• highlight：高亮条件

3.RestClient查询文档

文档的查询同样适用 RestHighLevelClient对象，基本步骤包括：

• 1）准备Request对象

• 2）准备请求参数

• 3）发起请求

• 4）解析响应

3.1.快速入门

以match_all查询为例

1.发起查询请求

代码解读：

• 第一步，创建SearchRequest对象，指定索引库名

• 第二步，利用request.source()构建DSL，DSL中可以包含查询、分页、排序、高亮等

  • query()：代表查询条件，利用QueryBuilders.matchAllQuery()构建一个match_all查询的DSL

• 第三步，利用client.search()发送请求，得到响应

这里关键的API有两个，一个是request.source()，其中包含了查询、排序、分页、高亮等所有功能

另一个是QueryBuilders，其中包含match、term、function_score、bool等各种查询

2.解析响应

elasticsearch返回的结果是一个JSON字符串，结构包含：

• hits

  ：命中的结果

  • total：总条数，其中的value是具体的总条数值

  • max_score：所有结果中得分最高的文档的相关性算分

  • hits

    ：搜索结果的文档数组，其中的每个文档都是一个json对象

    • _source：文档中的原始数据，也是json对象

因此，我们解析响应结果，就是逐层解析JSON字符串，流程如下：

• SearchHits

  ：通过response.getHits()获取，就是JSON中的最外层的hits，代表命中的结果

  • SearchHits#getTotalHits().value：获取总条数信息

  • SearchHits#getHits()

    ：获取SearchHit数组，也就是文档数组

    • SearchHit#getSourceAsString()：获取文档结果中的_source，也就是原始的json文档数据

3.完整代码

完整代码如下：

@Test void testMatchAll() throws IOException {     // 1.准备Request     SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");     // 2.准备DSL     request.source()         .query(QueryBuilders.matchAllQuery());     // 3.发送请求     SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);      // 4.解析响应     handleResponse(response); }  private void handleResponse(SearchResponse response) {     // 4.解析响应     SearchHits searchHits = response.getHits();     // 4.1.获取总条数     long total = searchHits.getTotalHits().value;     System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");     // 4.2.文档数组     SearchHit[] hits = searchHits.getHits();     // 4.3.遍历     for (SearchHit hit : hits) {         // 获取文档source         String json = hit.getSourceAsString();         // 反序列化         HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);         System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc);     } }

4.小结

查询的基本步骤是：

1. 创建SearchRequest对象

2. 准备Request.source()，也就是DSL。

   ① QueryBuilders来构建查询条件

   ② 传入Request.source() 的 query() 方法

3. 发送请求，得到结果

4. 解析结果（参考JSON结果，从外到内，逐层解析）

3.2.match查询

全文检索的match和multi_match查询与match_all的API基本一致。差别是查询条件，也就是query的部分。

因此，Java代码上的差异主要是request.source().query()中的参数了。同样是利用QueryBuilders提供的方法：

而结果解析代码则完全一致，可以抽取并共享。

完整代码如下：

@Test void testMatch() throws IOException {     // 1.准备Request     SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");     // 2.准备DSL     request.source()         .query(QueryBuilders.matchQuery("all", "如家"));     // 3.发送请求     SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);     // 4.解析响应     handleResponse(response);  }

3.3.精确查询

精确查询主要是两者：

• term：词条精确匹配

• range：范围查询

与之前的查询相比，差异同样在查询条件，其它都一样。

查询条件构造的API如下：

3.4.布尔查询

布尔查询是用must、must_not、filter等方式组合其它查询，代码示例如下：

可以看到，API与其它查询的差别同样是在查询条件的构建，QueryBuilders，结果解析等其他代码完全不变。

完整代码如下：

@Test void testBool() throws IOException {     // 1.准备Request     SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");     // 2.准备DSL     // 2.1.准备BooleanQuery     BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();     // 2.2.添加term     boolQuery.must(QueryBuilders.termQuery("city", "杭州"));     // 2.3.添加range     boolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").lte(250));      request.source().query(boolQuery);     // 3.发送请求     SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);     // 4.解析响应     handleResponse(response);  }

3.5.排序、分页

搜索结果的排序和分页是与query同级的参数，因此同样是使用request.source()来设置。

对应的API如下：

完整代码示例：

@Test void testPageAndSort() throws IOException {     // 页码，每页大小     int page = 1, size = 5;      // 1.准备Request     SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");     // 2.准备DSL     // 2.1.query     request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());     // 2.2.排序 sort     request.source().sort("price", SortOrder.ASC);     // 2.3.分页 from、size     request.source().from((page - 1) * size).size(5);     // 3.发送请求     SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);     // 4.解析响应     handleResponse(response);  }

3.6.高亮

高亮的代码与之前代码差异较大，有两点：

• 查询的DSL：其中除了查询条件，还需要添加高亮条件，同样是与query同级。

• 结果解析：结果除了要解析_source文档数据，还要解析高亮结果

1.高亮请求构建

高亮请求的构建API如下：

上述代码省略了查询条件部分，但是大家不要忘了：高亮查询必须使用全文检索查询，并且要有搜索关键字，将来才可以对关键字高亮。

完整代码如下：

@Test void testHighlight() throws IOException {     // 1.准备Request     SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");     // 2.准备DSL     // 2.1.query     request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("all", "如家"));     // 2.2.高亮     request.source().highlighter(new HighlightBuilder().field("name").requireFieldMatch(false));     // 3.发送请求     SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);     // 4.解析响应     handleResponse(response);  }

2.高亮结果解析

高亮的结果与查询的文档结果默认是分离的，并不在一起。

因此解析高亮的代码需要额外处理：

代码解读：

• 第一步：从结果中获取source。hit.getSourceAsString()，这部分是非高亮结果，json字符串。还需要反序列为HotelDoc对象

• 第二步：获取高亮结果。hit.getHighlightFields()，返回值是一个Map，key是高亮字段名称，值是HighlightField对象，代表高亮值

• 第三步：从map中根据高亮字段名称，获取高亮字段值对象HighlightField

• 第四步：从HighlightField中获取Fragments，并且转为字符串。这部分就是真正的高亮字符串了

• 第五步：用高亮的结果替换HotelDoc中的非高亮结果

完整代码如下：

private void handleResponse(SearchResponse response) {     // 4.解析响应     SearchHits searchHits = response.getHits();     // 4.1.获取总条数     long total = searchHits.getTotalHits().value;     System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");     // 4.2.文档数组     SearchHit[] hits = searchHits.getHits();     // 4.3.遍历     for (SearchHit hit : hits) {         // 获取文档source         String json = hit.getSourceAsString();         // 反序列化         HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);         // 获取高亮结果         Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();         if (!CollectionUtils.isEmpty(highlightFields)) {             // 根据字段名获取高亮结果             HighlightField highlightField = highlightFields.get("name");             if (highlightField != null) {                 // 获取高亮值                 String name = highlightField.getFragments()[0].string();                 // 覆盖非高亮结果                 hotelDoc.setName(name);             }         }         System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc);     } }