ElasticSearch使用(三)

首先从ES的支持的字段说起，ES文档中字段有多种类型 官方文档。

这几个比较常用:

text,keyword,integer,float,boolean,object,geo_point(地理坐标),geo_shape(描述地理区域)，date.

注：不要以为date只能表示 2015-01-01 这种类型，2015/01/01 12:10:30这种类型也一样可以，不像MySQL里面时间还分很多种细分的类型，ES就一个date类型。

注意：这里没有列出array，在ES中，array不是一种单独的类型，但是你可以往ES里面存数组，这个地方有点难以理解，
举个例子： 文档里面我要定义一个字段叫 friends ,用来存储用户的朋友列表，
用 text 类型定义字段：

'friends' => [
    'type' => 'text'
]

　　

看似这仅仅定义了一个text类型的字段，并不是我们想要的数组，重点解释来了，虽然我们的friends是字符串类型，但是
我们在存入数据的时候 往 friends里面存储两个或者三个字符串，他就变成数组了！
其实这句话描述还是不准确，不是从字符串变成数组，而是多个字符串组成了一个数组！

插入数据：

$this->putDoc([
    'first_name' => $this->faker->name,
    'last_name' => $this->faker->name,
    'age' => $this->faker->numberBetween(20,80),
    'height' => (float)($this->faker->numberBetween(160,200)/100),
    'friends' => [
        $this->faker->name(),
        $this->faker->name(),
        $this->faker->name(),
        $this->faker->name()
    ]
]);

这个putDoc来得有点突然是不是？因为这是延续上一篇文章的续集，请看上一篇文章 使用PHP操作ElasticSearch。

注意：faker是用来随机生成数据的，详细信息参考谷歌。

你看，friends明明是 text 类型，但是我在插入的时候插入了多条数据，他变成了一个字符串类型的集合，前面我说他是数组，这个地方
我把他说成是集合，这回更准确了，因为数组在ES中查询是不能保证顺序的，所以集合更准确，官方文档中也表示他更像集合
再说一下object,模板里面这样定义:

'info' => [
    'type' => 'object',
    'properties' => [
        'country' => [
            'type' => 'text',
            'analyzer' => 'ik_max_word'
        ],
        'sex' => [
            'type' => 'keyword'
        ]
    ]
]

这里定义了一个对象文档，指定了下面两个属性的基本信息，但是不代表这个对象就只能存储两个属性，
比如我还可以在添加文档的时候往里面添加一个skin 肤色的字段，完全没有问题，只不过这里定义的两个
字段我们设置了类型和具体的analyzer,没有在这里定义，但是我们实际上添加了的字段比如skin，ES会
自动设置正确的类型，以及默认的analyzer.

存入数据：

'info' => [
    'country' => ['中国','印度','法国','英国','瑞士','刚果共和国'][random_int(0,5)],
    'sex' => ['男','女'][random_int(0,1)],
    'skin' => ['白','黑','黄'][random_int(0,2)],
]

还有一个keyword，他和text都表示字符串，区别在于 keyword里面的值不会被分词器分词，text里面的值会被分词器智能拆分，
记住这一点，这一点非常重要，后面还会讲到这个区别。

在定义text字段的时候 analyzer和index你需要清楚的地方：

'last_name' => [
    'type' => 'text',
    //'analyzer' => 'standard', // 这个地方不设置analyzer会默认standard
    //'index' => false
]

 

analyzer不设置analyzer会默认standard
对于老版本的 ES，这里的index允许设置为 analyzed/not_analyzed/no，
大部分网络上的文章都是这样讲的，但是，最新版本已经移除了这些选项，
现在只能是 true或false，所以我建议当你有一点基础后，通读一下官方最新文档，虽然是英文的
如果这里设置为false,这个字段不加入索引，不能在查询条件中出现，默认为true
等一下，这里突然发现有点不对劲，以前可以设置 分析/不分析/不索引，现在只能设置索引和不索引了，
如果想实现索引且不分析，那keyword类型刚好符合，而text字段是为分析而生的。

ES中的搜索分两个概念，匹配和过滤
匹配通常针对的是 text 类型的字段，而过滤针通常对的精确的类型，比如 integer,keyword,date等，
之所以加了通常二字，说明他们之间没有明确的规定，匹配可以去匹配data,integer等类型，过滤也可以去过滤text字段，
通过匹配的方式去找精确类型通常不会出现什么问题，通过过滤去找text类型的数据通常会得到意外的结果。
谨记：如果没有特殊情况，匹配针对text类型,过滤针对其他类型，
但是对于精确类型使用过滤的性能通常比匹配更高，所以能使用过滤的地方都过滤。
注意：这里要区别一下MySQL中的过滤概念，MySQL中的过滤是对查找后的数据进行过滤，而在ES中，过滤和匹配都等同于MySQL中的查找，
匹配适合查找模糊数据，过滤适合查找精确数据而已。
为了简化代码，下面的搜索都基于一下这份代码，更改的部分只是 $query:

$params = [
    'index' => $this->index,
    'type' => $this->type,
    'body' => array_merge([
        'from' => $from,
        'size' => $size
    ],$query)
];

常用的过滤：
term(精确查找)
查找倪玲为44的数据

$query = [
    'query' => [
        'term' => [
            'age' => 44
        ]
    ]
];

terms(精确查找多个字段)
查找年龄为 44或55或66的数据

$query = [
    'query' => [
        'terms' => [
            'age' => [44,55,66]
        ]
    ]
];

range(范围查找),

$query = [
    'query' => [
        'range' => [
            'age' => [
                'gt' => 43,
                'lt' => 45
            ]
        ]
    ]
];

exists(等同于MySQL中的 is not null),
查找存在age属性的文档

 

$query = [
    'query' => [
        'exists' => [
            'field' => 'age'
        ]
    ]
];

missing(等同于 MySQL中的 is null),
注意：这个过滤方法在2.x版本就废弃了，请使用 must_not 嵌套 exists 来实现
bool(用来组合其他过滤条件，包含 must,must_not,should操作)

$query = [
    'query' => [
        'bool' => [
            'should' => [
                'range' => [
                    'height' => ['gt' => 1.8]
                ]
            ],
            'must_not' => [
                'term' => [
                    'info.sex' => '女'
                ]
            ],
            'must' => [
                [
                    'term' => [
                        'info.country' => '法国'
                    ]
                ],
                [
                    'term' => [
                        'info.skin' => '白'
                    ]
                ]
            ]
        ]
    ]
];

上面这个查询的意思是，身高应该大于1.8,性别不能是女，国家是法国且肤色是黑色。
这里country实际上是text类型，但是我任然通过过滤的方法找到了正确的值，但是这种方式是非常危险的，
这里之所以找到了正确的值，是因为country类型很简单，碰巧
analyzer（这里用的ik，如果是standard就没那么好运了）没有对其进行拆分。

常用的查询：
match(匹配一个字段)

$query = [
    'query' => [
        'match' => [
            'height' => '1.8'
        ]
    ]
];

match_all(匹配所有文档，相当于没有条件)
等于是 $query = []
multi_match(匹配多个字段)
匹配姓和名里面包含 'Riley Libby Preston' 的数据

$query = [
    'query' => [
        'multi_match' => [
            'query' => 'Riley Libby Preston',
            'fields' => ['first_name','last_name']
        ]
    ]
];

bool(用来组合其他匹配条件，包含 must,must_not,should操作)

$query = [
    'query' => [
        'bool' => [
            'should' => [
                'match' => [
                    'height' => '1.8'
                ]
            ],
            'must_not' => [
                'match' => [
                    'info.sex' => '男'
                ]
            ]
        ]
    ]
];

在实际使用中，匹配和过滤都是混合搭配使用的，比如：

$query = [
    'query' => [
        'bool' => [
            'should' => [
                'match' => [
                    'height' => '1.8'
                ]
            ],
            'must_not' => [
                'term' => [
                    'info.sex' => '女'
                ]
            ],
            'must' => [
                [
                    'match' => [
                        'info.country' => '法国'
                    ]
                ],
                [
                    'match' => [
                        'info.skin' => '白'
                    ]
                ]
            ]
        ]
    ]
];

match时常会出现一些怪异的现象，如果你不清楚你用的analyzer，比如这个例子：

$query = [
    'query' => [
        'bool' => [
            'must' => [
                [
                    'match' => [
                        'last_name' => 'Hamill'
                    ]
                ],
                [
                    'match' => [
                        'info.country' => '法国'
                    ]
                ]
            ]
        ]
    ]
];

这个查询的需求是选出last_name中匹配到Hamill并且国家匹配到法国的结果，但是查询的结果是这样的，
last_name 的中包含 Hamill，在我们意料之中，但是 country出现了英国，法国等很多国家，这个太意外了，
现在来改造一下这个 $query,很小的改造，只需要把法国改成法，再次查询，这次的结果完美的实现了我们的需求。
原因在于：
文档中的法国二字被analyzer拆分成 (法，国) 存储在索引中，同理，英国被拆分为 (英，国)，
现在你搜索法国的时候，你的这个搜索词默认会被拆分成 (法，国),然后拿着这两个词去分别查找，
第一个法可以匹配所有法国，第二个国字可以匹配到英国，美国等所有包含国字的结果。
现在你知道结果的形成原因了。
这个很大程度上上取决于你使用的analyzer，不同的analyzer分词的策略不一样，所以你有必要先搞明白你用的分词器
他的大概分词策略，上面这个例子没有指定analyzer，是ES默认的分词器在起作用，当我指定analyzer为 ik_max_word后，情况
发生了变化，这个时候法国被当成了一个整体，没有被拆分。
可以通过简单的测试来看看具体分词器的分词方式：

$params = [
    'body' => [
        'analyzer' => 'ik_max_word', //默认 standard
        'text' => '我在广场吃着炸鸡'
    ]
];
return $this->EsClient->indices()->analyze($params);

默认分词器standard会把这句话简单的拆分成单个字，而ik相对就更懂中文一点，拆分出来的词更有语义化，
大部分的analyzer对英文的分词都基于空格拆分