ES的查询上下文、评分、元数据

一、元数据

1、从索引中查询出的结果可以称之为元数据，如下图

 2、可以禁止元数据的展示（一般不使用）

使用如下代码查询后，元数据将不再展示

GET product/_search
{
  "_source": false,
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

好处：节省存储开销

坏处：不支持update、update_by_query、reindex API

3、数据源过滤器

第一种：使用下图这种形式设置索引mapping，查询结果中只会包含name和price，不会包含desc和tags

PUT product1
{
  "mappings": {
    "_source": {
      "includes": [
        "name",
        "price"
      ],
      "excludes": [
        "desc",
        "tags"
      ]
    }
  }
}

第二种：在查询时指定include和exclude字段

GET product/_search
{
  "_source": {
    "includes": [
      "name"
    ],
    "excludes": [
      "age"
    ]
  },
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

 二、全文检索

1、match：根据字段进行匹配。select * from table where name = '';

2、match_all：无条件匹配。select * from table;

3、multi_match：从指定“字段中匹配。select * from table where name=shouji and age=shouji;

GET product/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "shouji",
      "fields": ["name","age"]
    }
  }
}

4、match_phrase：会被分词

　　被检索字段必须包含match_phrase中的所有词项并且顺序必须相同

　　被检索字段包含的match_phrase中的词项之间不能有其他问题

GET product/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "name": "my name"
    }
  }
}

如上代码：查询的name字段必须为my name，不能为my xx name、name my

三、精准查询

term：搜索词不会被分词

1、如下图查询没有结果是因为：搜索词没有被分词，所以my name lyc被当成一个整体。但是索引中my name lyc被分成了my、name、lyc。所有没有匹配记录

 2、如下图就有结果，因为搜索词没有被分词，而索引中name字段取了keyword，也不会被分词。所以有匹配结果

 3、terms

GET product/_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "tags": [
        "lowbee",
        "gongjiaoka"
      ]
    }
  }
}

4、range：范围查询

GET product/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "gte": 10,
        "lte": 20
      }
    }
  }
}

四、过滤器

作用：筛选数据，不会计算相关度评分，提高效率

　　　而query则是会计算相关度评分的

若数据量非常大的时候使用filter会降低性能开销

五、组合查询（bool query）

1、must：所有条件都必须符合相当于sql中的and

使用下面代码查询出的结果有相关度评分

GET product/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "name": "lyc"
          }
        }
      ]
    }
  }
}   

2、filter：将上图中must替换为filter。替换后查出的结果相关度评分为0。

3、must_not：所有条件都不符合的结果

4、should：或者，相当于sql中的or

5、must与filter组合使用

下面代码为must与filter组合使用，若样本很多时，可以先使用filter进行过滤(filter不计算相关度分数，节省了性能消耗)，之后再使用match计算相关度评分。

GET product/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "name": "lyc"
          }
        }
      ],
      "filter": [
        {
          "range": {
            "age": {
              "gte": 10
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

6、should与filter或must组合使用时

　　minimum_should_match：若没有这个参数，should条件可以被忽略(不匹配)。后面的数字表示需要有几个should满足条件(若组合查询有must或者filter时该参数默认为0；若只有should，该参数默认为1；若需要满足其他场景，该参数需要手动设置)

GET product/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "range": {
            "age": {
              "gte": 10
            }
          }
        }
      ],
      "should": [
        {
          "match_phrase": {
            "name": "my name"
          }
        }
      ],
      "minimum_should_match": 1  
    }
  }
}