认知ElasticSearch搜索引擎（二）
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match_query
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multi_match_query
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ids
-
range
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term
-
geo_distance
-
geo_bounding_box
-
bool
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function_score
-
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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
GET /indexName/_search
{
"query": {
"match": {
"FIELD": "TEXT"
}
}
}
mulit_match语法如下：
GET /indexName/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "TEXT",
"fields": ["FIELD1", " FIELD12"]
}
}
}
2.精准查询：
term：根据词条精确值查询
range：根据值的范围查询
// term查询
GET /indexName/_search
{
"query": {
"term": {
"FIELD": {
"value": "VALUE"
}
}
}
}
// 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
}
}
}
}
// 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
}
}
}
}
}
// geo_distance 查询
GET /indexName/_search
{
"query": {
"geo_distance": {
"distance": "15km", // 半径
"FIELD": "31.21,121.5" // 圆心
}
}
}
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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
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
语法：
function score 查询中包含四部分内容：
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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)
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过滤条件：filter部分，符合该条件的文档才会重新算分
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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
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weight：函数结果是常量
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field_value_factor：以文档中的某个字段值作为函数结果
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random_score：以随机数作为函数结果
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script_score：自定义算分函数算法
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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：
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multiply：相乘
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replace：用function score替换query score
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其它，例如：sum、avg、max、min
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function score的运行流程如下：
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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）
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2）根据过滤条件，过滤文档
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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）
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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：
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过滤条件：决定哪些文档的算分被修改
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算分函数：决定函数算分的算法
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运算模式：决定最终算分结果
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：
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原始条件：不确定，可以任意变化
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过滤条件：brand = "如家"
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算分函数：可以简单粗暴，直接给固定的算分结果，weight
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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
}
}
}
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：
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must：必须匹配每个子查询，类似“与”
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should：选择性匹配子查询，类似“或”
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must_not：必须不匹配，不参与算分，类似“非”
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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。
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 } }}
]
}
}
}
GET /indexName/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": [
{
"FIELD": "desc" // 排序字段、排序方式ASC、DESC
}
]
}
GET /indexName/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": [
{
"_geo_distance" : {
"FIELD" : "纬度，经度", // 文档中geo_point类型的字段名、目标坐标点
"order" : "asc", // 排序方式
"unit" : "km" // 排序的距离单位
}
}
]
}
elasticsearch 默认情况下只返回top10的数据。而如果要查询更多数据就需要修改分页参数了。elasticsearch中通过修改from、size参数来控制要返回的分页结果：
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from：从第几个文档开始
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size：总共查询几个文档
GET /hotel/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"from": 0, // 分页开始的位置，默认为0
"size": 10, // 期望获取的文档总数
"sort": [
{"price": "asc"}
]
}
GET /hotel/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"from": 990, // 分页开始的位置，默认为0
"size": 10, // 期望获取的文档总数
"sort": [
{"price": "asc"}
]
}
GET /hotel/_search
{
"query": {
"match": {
"FIELD": "TEXT" // 查询条件，高亮一定要使用全文检索查询
}
},
"highlight": {
"fields": { // 指定要高亮的字段
"FIELD": {
"pre_tags": "<em>", // 用来标记高亮字段的前置标签
"post_tags": "</em>" // 用来标记高亮字段的后置标签
}
}
}
}
注意：
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高亮是对关键字高亮，因此搜索条件必须带有关键字，而不能是范围这样的查询。
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默认情况下，高亮的字段，必须与搜索指定的字段一致，否则无法高亮
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如果要对非搜索字段高亮，则需要添加一个属性：required_field_match=false
