elasticsearch[二]-DSL查询语法：全文检索、精准查询(termrange)、地理坐标查询(矩阵、范围)、复合查询(相关性算法)、布尔查询

ES-DSL查询语法（全文检索、精准查询、地理坐标查询）

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(索引库名称)/_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 /heima/_search
            {
              "query": {
                "match_all": {
                }
              }
            }
            

            其它查询无非就是查询类型、查询条件的变化。

            1.2. 全文检索查询

            1.2.1. 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

                例如京东：

                

                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。

                1.2.2. 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"]
                      }
                    }
                  }
                  

                  1.2.3. 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。

                  1.2.4. 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

                      1.3.1.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"
                            }
                          }
                        }
                      }
                      

                      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：

                      

                      1.3.2.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：

                      

                      1.3.3. 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

                        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：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/geo-queries.html

                        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：

                          

                          1.4.1. 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
                                  }
                                }
                              }
                            }
                          }
                          

                          这种并不符合 “附近的人” 这样的需求，所以我们就不做了。

                          1.4.2. 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：

                          我们先搜索陆家嘴附近 15km 的酒店：

                          

                          发现共有 47 家酒店。

                          然后把半径缩短到 3 公里：

                          

                          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

                            1.5.1. 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，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

                              1.5.2. 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、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 “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
                                              }
                                            }
                                          }
                                          

                                          测试，在未添加算分函数时，如家得分如下：

                                          

                                          添加了算分函数后，如家得分就提升了：

                                          

                                          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

                                            1.5.3. 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": "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

                                                    参考链接：https://www.cnblogs.com/DeryKong/p/17002533.html