ES-DSL查询

时间：2024-12-07 07:06:07

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"
      }
    }
  }
}

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
      }
    }
  }
}

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
        }
      }
    }
  }
}

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
    }
  }
}

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
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 "虹桥茂业"，结果如下：


[
  {
    "_score" : 17.850193,
    "_source" : {
      "name" : "虹桥茂业酒店真不错",
    }
  },
  {
    "_score" : 12.259849,
    "_source" : {
      "name" : "外滩茂业酒店真不错",
    }
  },
  {
    "_score" : 11.91091,
    "_source" : {
      "name" : "迪士尼茂业酒店真不错",
    }
  }
]

在elasticsearch中，早期使用的打分算法是TF-IDF算法

在后来的5.1版本升级中，elasticsearch将算法改进为BM25算法

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
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。

以某度为例，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。

要想认为控制相关性算分，就需要利用elasticsearch中的function score 查询了。

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

 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
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 } }}
      ]
    }
  }
}
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

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