Elasticsearch篇之Search API介绍

1 SearchAPI概览

实现对es中存储的数据进行查询分析，endpoint为_search，如下所示：
在这里插入图片描述
查询主要有两种形式

2 URISearch详解与演示

通过url query参数来实现搜索，常用参数如下：

q指定查询的语句，语法为Query String Syntax
df q中不指定字段时默认查询的字段，如果不指定，es会查询所有字段
sort 排序
timeout 指定超时时间，默认不超时
from、size 用于分页
term 与 phrase
- alfred way 等效于 alfred or way
- “alfred way”词语查询，要求先后排序
泛查询
- alfred 等效于在所有字段中去匹配该term
指定字段
- name:aflred
Group分组设定，使用括号指定匹配的规则
- (quick OR brown)AND fox
- status:(active OR pending) title:(full text search)
  创建索引，生成测试文档

PUT my_index_search
{
  "settings": 
  {
    "number_of_shards": "5",
    "number_of_replicas": "0"
  }
}
POST my_index_search/doc/_bulk
{"index":{"_id": "1"}}
{"username": "alfred way","job": "java engineer","age": 18,"birth": "1990-01-02","isMarried":false}
{"index":{"_id": "2"}}
{"username": "alfred","job": "java senior and java specialist","age": 28,"birth": "1980-05-07","isMarried":true}
{"index":{"_id": "3"}}
{"username": "lee","job": "java and ruby engineer","age": 22,"birth": "1985-08-07","isMarried":false}
{"index":{"_id": "4"}}
{"username": "alfred junior way","job": "ruby engineer","age": 23,"birth": "1989-08-02","isMarried":false}

# 查询所有字段中有alfred的文档
GET my_index_search/_search?q=alfred
# 设置profile可以看具体的查询语句
GET my_index_search/_search?q=alfred
{
  "profile": true
}
GET my_index_search/_search?q=username:alfred
GET my_index_search/_search?q=username:alfred
{
  "profile": true
}
# username:alfred和way是OR的关系
GET my_index_search/_search?q=username:alfred way
{
  "profile": true
}
# PhraseQuery词语的查询
GET my_index_search/_search?q=username:"alfred way"
{
  "profile": true
}
# "description": "username:alfred username:way" 下面描述
GET my_index_search/_search?q=username:(alfred way)
{
  "profile": true
}

布尔操作符
AND(&&) OR(||) NOT(!)
name:(tom NOT lee)
注意大写，不能小写
+ - 分别对应must和must_not
name:(tom +lee -alfred) 或者 name:((lee && !alfred)||(tome && lee && !alfred))
+ 在url中会被解析为空格，要使用encode后才可以，为%2B

GET my_index_search/_search?q=username:alfred AND way
{
  "profile": true
}
GET my_index_search/_search?q=username:(alfred AND way)
{
  "profile": true
}
GET my_index_search/_search?q=username:(alfred NOT way)
{
  "profile": true
}
GET my_index_search/_search?q=username:(alfred +way)
{
  "profile": true
}
GET my_index_search/_search?q=username:(alfred %2Bway)
{
  "profile": true
}

范围查询，支持数值和日期
- 区间写法，闭区间用[]，开区间{}
  - age:[1 TO 10]意为 1<=age<=10
  - age:[1 TO 10}意为 1<=age<10
  - age:[1 TO]意为 age>=1
  - age:{* TO 10]意为age<=10
- 算术符号写法
  - age:>=1
  - age:(>=1 && <=10)或者 age:(+>=1 +<=10)

GET my_index_search/_search?q=username:alfred age:>20
GET my_index_search/_search?q=username:alfred AND age:>20
GET my_index_search/_search?q=birth:(>1980 AND <1990)

通配符查询
？代表1个字符， * 代表0或多个字符
- name:t?m
- name:tom*
- name:t*m
通配符匹配执行效率低，且占用较多内存，不建议使用
如无特殊需求，不要将？/ * 放在最前面

GET my_index_search/_search?q=username:alf*

正则表达式匹配

GET my_index_search/_search?q=username:/[a]?l.*/

模糊匹配fuzzy query
name：roam~1
匹配roam差1个character的词，比如foam、roams等
近似度查询proximity search
“fox quick”~5
以term为单位进行差异比较，比如“quick fox” “quick brown fox”都会被匹配

GET my_index_search/_search?q=username:alfed~1
GET my_index_search/_search?q=job:"java engineer"~2

3 QueryDSL简介

将查询语句通过http request body发送到es，主包含如下参数：

query符合Query DSL 语法的查询语句
from、size
timeout
sort
…
基于JSON定义的查询语言，主要包含如下两种类型：
- 字段类查询
  - 如term、math、range等，只针对某一个字段进行查询
- 符合查询
  - 如bool查询等、包含一个或多个字段类型查询或者复合查询语句

4 字段类查询简介及match-query

字段类查询主要包括以下两类：
全文匹配
- 针对text类型的字段进行全文检索，会对查询语句先进行分词处理，如match、match_phrase等query类型
单词匹配
- 不会对查询语句做分词处理，直接去匹配字段的倒排索引，如term、terms、range等query类型
对字段作全文检索，最基本和常用的查询类型，API实例如下：

GET my_index_search/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "username": "alfred way"
    }
  }
}
# 查看查询语句
GET my_index_search/_search
{
  "profile": true,
  "query": {
    "match": {
      "username": "alfred way"
    }
  }
}

在这里插入图片描述

通过operator参数可以控制单词间的匹配关系，可选项为or和and

GET my_index_search/_search
{
  "profile": true,
  "query": {
    "match": {
      "username": {
        "query": "alfred way",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

通过minmun_should_match参数可以控制需要匹配的单词数

GET my_index_search/_search
{
  "profile": true,
  "query": {
    "match": {
      "job": {
        "query": "java ruby engineer",
        "minimum_should_match": 2
      }
    }
  }
}

5 相关性算分

在这里插入图片描述

相关性算分是指文档与查询语句间的相关度，英文为relevance
- 通过倒排索引可以获取与查询语句相匹配的文档列表
- 本质是一个排序问题，排序的依据是相关性算分
相关性算分的几个重要概念如下：
- Term Frequency(TF)词频，即单词在该文档中出现的次数。词频越高，相关度越高
- Document Frequency(DF)文档频率，即单词出现的文档树
- Inverse Document Frequency(IDF)逆向文档频率，与文档频率相反，简单理解为1/DF。即单词出现的文档数越少，相关度越高
- Field-length Norm文档越短，相关度越高
ES目前主要有两个相关性算分模型，例如：
- TF/IDF模型
- BM25模型 5.x之后的默认模型

6 match-phrase-query

对字段检索，有顺序要求，API示例如下




    
GET my_index_search/_search
{
  "profile": true,
  "query": {
    "match_phrase": {
      "job": {
        "query": "java engineer"
      }
    }
  }
}
GET my_index_search/_search
{
  "profile": true,
  "query": {
    "match_phrase": {
      "job": {
        "query": "engineer java"
      }
    }
  }
}
GET my_index_search/_search
{
  "profile": true,
  "query": {
    "match_phrase": {
      "job": {
        "query": "java engineer",
        "slop": 1
      }
    }
  }
}

GET my_index_search/_search
{
  "profile": true,
  "query": {
    "match_phrase": {
      "job": {
        "query": "java engineer",
        "slop": 2
      }
    }
  }
}

7 query-string-query

在这里插入图片描述

GET my_index_search/_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "default_field": "username",
      "query": "alfred AND way"
    }
  }
}
GET my_index_search/_search
{
  "profile": true,
  "query": {
    "query_string": {
      "fields": [
          "username",
          "job"
        ],
      "query": "alfred OR (java AND ruby)"
    }
  }
}

8 simple-query-string-query

类似Query String，但是会忽略错误的查询语法，并且仅支持部分查询语法
其常用的逻辑符号如下、不能使用AND、OR、NOT等关键词：
- + 代指AND
- | 代指OR
- - 代指NOT

# 必须包含away，可以包含alfred
GET my_index_search/_search
{
  "profile": true,
  "query": {
    "simple_query_string": {
      "query": "alfred +way",
      "fields": ["username"]
    }
  }
}
GET my_index_search/_search
{
  "profile": true,
  "query": {
    "simple_query_string": {
      "query": "alfred +way AND java",
      "fields": ["username"]
    }
  }
}

query_string和simple_query_string的对比

GET my_index_search/_search
{
  "profile": true,
  "query": {
    "query_string": {
      "fields": ["username"],
      "query": "alfred OR (\"java AND ruby)"
    }
  }
}
GET my_index_search/_search
{
  "profile": true,
  "query": {
    "simple_query_string": {
      "query": "alfred +way AND \"java",
      "fields": ["username"]
    }
  }
}

9 term/terms-query

term-query将查询语句作为整个单词进行查询，即不对查询语句做分词处理，如下所示：
terms-query一次传入多个单词进行查询，如下所示：

# term query
GET my_index_search/_search
{
  "profile": true,
  "query": {
    "term": {
      "username": "alfred"
    }
  }
}
GET my_index_search/_search
{
  "profile": true,
  "query": {
    "term": {
      "username": "alfred way"
    }
  }
}
# terms query
GET my_index_search/_search
{
  "profile": true,
  "query": {
    "terms": {
      "username": [
        "alfred",
        "way"
      ]
    }
  }
}

10 range-query

在这里插入图片描述

GET my_index_search/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": 10,
        "lte": 20
      }
    }
  }
}
GET my_index_search/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "birth": {
        "gte": "1980-01-01"
      }
    }
  }
}
GET my_index_search/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "birth": {
        "gte": "now-35y"
      }
    }
  }
}

Elasticsearch篇之Search API介绍

Elasticsearch篇之Search API介绍

1 SearchAPI概览

2 URISearch详解与演示

3 QueryDSL简介

4 字段类查询简介及match-query

5 相关性算分

6 match-phrase-query

7 query-string-query

8 simple-query-string-query

9 term/terms-query

10 range-query

11 复合查询介绍及ConstantScore

12 bool-query

13 count-and-source-filtering