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分布式搜索引擎-DSL查询文档
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1、DSL Query的分类
Elasticsearch提供了基于JSON的DSL（Domain Specific Language官网）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
查询语法：
GET /indexName/_search { "query": { "查询类型": { "查询条件": "条件值" } } } 示例：
# 查询所有数据 GET /hotel/_search { "query": { "match_all": { } } } 
1.1、全文检索查询
全文检索查询，会对用户输入内容分词，常用于搜索框搜索：
match查询：全文检索查询的一种，会对用户输入内容分词，然后去倒排索引库检索，语法：
GET /indexName/_search { "query": { "match": { "FIELD": "TEXT" } } } # match查询 GET /hotel/_search { "query": { "match": { "address": "上海" } } multi_match：与match查询类似，只不过允许同时查询多个字段，（查询越多，性能越差）语法：
GET /indexName/_search { "query": { "multi_match": { "query": "TEXT", "fields": ["FIELD1", " FIELD12"] } } } # multi_match GET /hotel/_search { "query": { "multi_match": { "query": "上海", "fields": [ "name", "business", "address" ] } } } 1.2、精确查询
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
# term查询 GET /hotel/_search { "query": { "term": { "city": { "value": "上海" } } } }range：根据值的范围查询
#Range查询 GET /hotel/_search { "query": { "range": { "price": { "gte": 100, "lte": 300 } } } }
gte：大于等于
gt：大于
lte：小于等于
lt：小于
1.3、地理查询
根据经纬度查询，ES官方文档关于地理查询。例如：
geo_bounding_box：查询geo_point值落在某个矩形范围的所有文档
#geo_bounding_box查询 GET /hotel/_search { "query": { "geo_bounding_box": { "location": { "top_left": { "lat": 31.1, "lon": 121.5 }, "bottom_right": { "lat": 30.9, "lon": 121.7 } } } } }geo_distance：查询到指定中心点小于某个距离值的所有文档
#geo_distance查询 GET /hotel/_search { "query": { "geo_distance":{ "distance":"15km", "location":"31.21,121.5" } } }
1.4、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，例如：
- 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。（意思就是可以可控制搜索的结果）
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：
搜索条件的公式：
- 算法1：
算法2
TF_IDF算法（减少关键词打分）：
算法3
BM2.5（不会受词频影响较大）：
1.5、Function Score Query
使用 function score query官方分档，可以修改文档的相关性算分（query score），根据新得到的算分排序。
通过对weight进行值的增加，就可以使得搜素的排名靠的更加前面。
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
1.6、复合查询Boolean Query
布尔查询是一个或多个查询子句的组合。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
看这张图就明白了
说白了就是多个条件进行组合查询。
例如：查询名字中有上海的，并且价格不大于100，距离在31.21,121.5方圆100km的所有酒店
# 条件查询boolean GET /hotel/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "name": "上海" } } ], "must_not": [ { "range": { "price": { "gt": 400 } } } ], "filter": [ { "geo_distance": { "distance": "10km", "location": { "lat": 31.21, "lon": 121.5 } } } ] } } } 2、搜索结果处理
elasticsearch支持对搜索结果排序，默认是根据相关度算分（_score）来排序。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。
注意：在进行结果排序之后，默认的相关度算分就没有什么意义了，所以_score就变成了null。
2.1、排序
测试demo1：实现对分数排降序，对价格升序
#sort排序 GET /hotel/_search { "query": { "match_all": {} }, "sort": [ { "score": "desc" }, { "price": "asc" } ] } 测试2：实现当前位置为基准，按照距离远近升序排序（101.719015,26.568627）
GET /hotel/_search { "query": { "match_all": {} }, "sort": [ { "_geo_distance": { "location": { "lat": "26.568627", "lon": "101.719015" }, "order": "asc", "unit": "km" } } ] } 结果：
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：
# 分页 GET /hotel/_search { "query": { "match_all": {} }, "from": 990, //分页开始的位置，默认为0 "size": 20, //期望获取的文档总数 "sort": [ { "price": "asc" } ] } 问题：这种分页方式不支持ES的集群环境，所以集群情况下就需要使用深度分页。
2.3、深度分页
介绍：
ES是分布式的，所以会面临深度分页问题。例如按price排序后，获取from = 990，size =10的数据：
首先在每个数据分片上都排序并查询前1000条文档。
然后将所有节点的结果聚合，在内存中重新排序选出前1000条文档
最后从这1000条中，选取从990开始的10条文档
如果搜索页数过深，或者结果集（from + size）越大，对内存和CPU的消耗也越高。因此ES设定结果集查询的上限默认是10000。
解决方案：
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：原理将排序数据形成快照，保存在内存，对内存消耗较大。官方已经不推荐使用。
2.4、高亮
- 高亮：就是在搜索结果中把搜索关键字突出显示。
其内部实现的原理：
服务端将搜索结果中的关键字用标签标记出来
在页面中给标签添加css样式
查询语句：
#高亮查询 #默认情况下，搜索字段和高亮字段一直方可 GET /hotel/_search { "query": { "match": { //高亮字段 "name": "上海" } }, "highlight": { "fields": { "name": { "pre_tags": "<em>", //标记高亮的前置标签 "post_tags": "</em>"//标记高亮的后置标签 } } } } 
其中：
下面两个字段是无需指定的，默认高亮标签就是em
"pre_tags": "<em>", "post_tags": "</em>"还有，当高亮字段和匹配字段不一致的时候就要使用
"require_field_match": "false",来进行设置，当然查询字段包含高亮字段，例如：#高亮查询 #默认情况下，搜索字段和高亮字段一直方可 GET /hotel/_search { "query": { "match": { "all": "上海" } }, "highlight": { "fields": { "name": { "require_field_match": "false", //与all字段不相匹配，但包含在all字段 } } } }
