Elasticsearch 6.x版本全文检索学习之Search API
Elasticsearch 6.x版本全文检索学习之Search API。
1）、Search API，实现对es中存储的数据进行查询分析，endpoind为_search，如下所示。
方式一、GET /_search，对es中所有的数据进行查询。
方式二、GET /my_index/_search，针对单个索引的数据进行查询。
方式三、GET /my_index1,my_index2/_search，针对两个索引的数据进行查询。
方式四、GET /my_*/_search，指定索引查询，可以一次查询多个。
2）、查询的主要有两种形式。
形式一、URI Search。a、优点，操作简便，方便通过命令行测试。b、缺点，仅包含部分查询语法。案例如下：
GET /test_search_index/_search?q=username:al*
形式二、Request Body Search。a、es提供完备的查询语法Query DSL语法(Domain Specific Language)。案例如下：
GET /test_search_index/_search { "query": { "term": { "username": { "value": "alfred" } } } }
1、URI Search。通过url query参数来实现搜素，常用参数如下。
1）、q指定查询的语句，语法为Query String Syntas，q是关键字，后面跟的是查询的内容。
a）、term单词查询与phrase词语查询。语法一、比如，alfred way这种term查询等效于alfred OR way，包含两个单词中的一个就说明此文档是符合查询需求的。语法二、比如，如果要做词语查询，需要使用双引号将单词包含起来，"alfred way"这种phrase词语查询，要求先后顺序。
b）、泛查询。案例，alfred等效于在所有字段去匹配该term。
c）、指定字段。案例，name:alfred。2）、df q中不指定字段时候默认查询的字段，如果不指定，es会查询所有字段。
3）、sort排序。
4）、timeout指定超时时间，默认不超时。
5）、from，size用于分页。
6）、Group分组设定，使用括号指定匹配的规则。括号的概念，是将值做一个分组，OR和AND是布尔操作符。括号制定了匹配的优先级。
a）、案例，(quick OR brown) AND fox。这个方式的意思是值先判断前面括号内的，再判断后面的。
b）、案例，status:(active OR pending)。括号的另一个概念，就是将关键字作为一个整体，返回status是active或者pending的所有文档。
c）、案例，status:active OR pending。如果不加括号的意思是，status的值是active的，或者所有文档有pending值的文档。
d）、案例，title:(full text search)。类比上面即可。
7）、GET /test_search_index/_search?q=alfred&df=username&sort=age:asc&from=1&size=10&timeout=1s
解释:查询username字段包含alfred的文档，结果按照age升序排列，返回第1~3个文档，如果超过1s没有结束，则以超时结束。
泛查询的使用如下所示： 
根据指定字段进行查询、term与phrase词语、Group分组设定。
2、elasticsearch的布尔操作符。
a、AND(&&)、OR(||)、NOT(!)。操作符必须，注意大写，不能小写。
举例：name:(tom NOT lee)。name里面不要有lee的，但是可以包含tom的。
b、+、-分别对应must和must_not。+在url中会被解析为空格，要使用encode后的结果才可以，为%2B，使用%2B一定是must的查询。
举例：name:(tom + lee - alfred)。返回，一定包含lee，一定不包含alfred，可以包含tom的文档。
name:((lee && !alfred) || (tom && lee && !alfred))。和上面一样效果的。
3、elasticsearch的范围查询，支持数值和日期。
1）、区分写法，闭区间用[]，开区间用{}。
举例如下所示。
a）、age:[1 TO 10]，意为1<=age<=10。
b）、age:[1 TO 10}，意为1<=age<10。
c）、age:[1 TO * ]，意为age>=1。
d）、age:[* TO 10]，意为age<=10。2）、算数符合写法。
举例如下所示。
age:>1
age:(>=1&&<=10)或者age:(+>=1 +<=10)。
4、elasticsearch的通配符查询。
1）、?代表1个字符，*代表0或者多个字符。
举例如下所示。
name:t?m。
name:tom*。
name:t*m。2）、通配符匹配执行效率低，且占用较多内存，不建议使用。如果无特殊需求，不要将?/*放在最前面，如果放到最前面，可能会导致系统崩溃。
3）、正则表达式匹配。
举例如下所示：name:/[mb]oat/。返回所有包含moat的文档或者包含boat的文档。
5、elasticsearch的模糊匹配fuzzy query、近似度查询proximity search。
1）、模糊匹配fuzzy query。
举例如下所示。
name:roam~1，含义是，匹配与roam差1个character的词，比如foam、roams等等。
2）、近似度查询proximity search。举例如下所示。
"fox quick"~5，含义是，以term为单位进行差异比较，比如"quick fox"、"quick brown fox"都会被匹配。
6、Request Body Search，将查询语句通过http request body发送到elasticsearch（重点学习），主要包含如下参数。query符合Query DSL语法的查询语句。包含query、from、size、timeout、sort等等关键查询参数。
1）、基于JSON定义的查询语句，主要包含如下两种类型。
a、字段类查询，如term（针对词的查询）、match（针对全文检索的查询）、range（针对范围的查询）等等，只针对某一个字段进行查询。
b、复合查询，如bool查询（符合查询关键字）等等，包含一个或者多个字段类查询或者复合查询语句。
2）、字段类查询主要包含以下两类，进行查询操作的时候，可以使用Get，也可以使用Post。
a、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，然后拿着分词结果去es中存倒排索引的term匹配，如match、match_phrase（词语查询）等等query类型。
b、单词匹配，不会对查询语句做分词处理，直接拿着查询语句的内容去匹配字段的倒排索引，如term、terms、range等等类型。
3）、Query DSL复合查询，复合查询是指包含字段类查询或者复合查询的类型，主要包括以下几类。
方式一、constant_score query。
该查询将其内部的查询结果文档得分都设定为1或者boost的值。多用于结合bool查询实现自定义得分。
方式二、bool query。
布尔查询由一个或者多个布尔子句组成，主要包含如下4个。
a、filter只过滤符合条件的文档，不计算相关性得分。
b、must文档必须符合must中的所有条件，会影响相关性得分。
c、must_not文档必须不符合must_not中的所有条件。
d、should文档可以符合should中的条件，会影响相关性得分。
方式三、dis_max query。
方式四、function_score query。
方式五、boosting query。
Match Phrase Query（词语类查询，与Match Query的区别就是待查询的语句分词以后，es去匹配的时候，对分词后的term即词语有顺序要求的），对字段作检索，有顺序要求，API示例如下所示：
Query String Query，类似于URI Search中的q参数查询。
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，不能使用AND、OR、NOT等关键词。可以使用+代指AND、|代指OR、-代指NOT。
Term Query，Terms 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。
Range Query，范围查询主要针对数值和日期类型。
针对日期提供的一种更友好的计算方式。
a、now - 1d。基准日期，也可以是具体的日期，比如2019-01-01，使用具体日期的时候要用||做隔离。
计算公式，主要有如下3种方式。+1h是加1个小时。-1d是减1天。/d是将时间舍入到天。
b、单位主要有如下几种。
y是years，M是months，w是weeks，d是days，h是hours，m是minues，s是seconds。
7、Query DSL复合查询，复合查询是指包含字段类查询或者复合查询的类型，主要包括以下几类。
1）、constant_score query。
该查询将其内部的查询结果文档得分都设定为1或者boost的值。多用于结合bool查询实现自定义得分。2）、bool query。
布尔查询由一个或者多个布尔子句组成，主要包含如下4个。
a、filter只过滤符合条件的文档，不计算相关性得分。
b、must文档必须符合must中的所有条件，会影响相关性得分。
c、must_not文档必须不符合must_not中的所有条件。
d、should文档可以符合should中的条件，会影响相关性得分。3）、dis_max query。
4）、function_score query。
5）、boosting query。
constant_score query。该查询将其内部的查询结果文档得分都设定为1或者boost的值。多用于结合bool查询实现自定义得分。
bool query。布尔查询由一个或者多个布尔子句组成，主要包含如下4个。
filter、must、must_not、should，支持数组的，可以传条件进去，match query，term query，terms query，score query等等查询方式。
must_not,关键词，查询job中包含java关键词，但不包含ruby关键词的文档列表。
should，关键词，should使用分两种情况。
a、bool查询中只包含should，不包含must查询。只包含should时，文档必须满足至少一个条件。
minimum_should_match可以控制满足条件的个数或者百分比。
b、bool查询中同时包含should和must的查询。
同时包含should和must的时候，文档不必满足should中的条件，但是如果满足条件，会增加相关性得分。
bool查询中同时包含should和must的查询，同时包含should和must的时候，文档不必满足should中的条件，但是如果满足条件，会增加相关性得分。
Query Context和Filter Context的区别。当一个查询语句位于Query或者Filter上下文时，es执行的结果会不同。
must下的query上下文，会进行相关性算分。需要做相关性算分、需要做全文检索的的可以放到query里面。
filter下的filter上下文，不会影响算分，只会过滤符合条件的文档。不需要做相关性算分的可以放到filter里面，
8、count api，获取符合条件的文档数，endpoint为_count。Source Filter过滤返回结果中_source中的字段，可以减少网络IO，主要有如下几种方式。
作者：别先生
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