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elasticsearch之DSL-查询

卑微幻想家
2022-01-19 / 0 评论 / 0 点赞 / 235 阅读 / 9,146 字 / 正在检测是否收录...
温馨提示:
本文最后更新于 2022-03-24,若内容或图片失效,请留言反馈。部分素材来自网络,若不小心影响到您的利益,请联系我们删除。

Elasticsearch 提供了基于 JSON 的 DSL(Domain Specific Language)来定义查询。常见的查询类型包括:

查询所有:查询出所有数据,一般测试用。例如:match_all

全文检索(full text)查询:利用分词器对用户输入内容分词,然后去倒排索引库中匹配。例如:

  • match_query
  • multi_match_query

精确查询:根据精确词条值查找数据,一般是查找 keyword、数值、日期、boolean 等类型字段。例如:

  • ids
  • range
  • term

地理(geo)查询:根据经纬度查询。例如:

  • geo_distance
  • geo_bounding_box

复合(compound)查询:复合查询可以将上述各种查询条件组合起来,合并查询条件。例如:

  • bool
  • function_score
// 查询所有
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match_all": {
    }
  }
}
全文检索

使用场景:全文检索查询的基本流程如下:

  • 对用户搜索的内容做分词,得到词条
  • 根据词条去倒排索引库中匹配,得到文档id
  • 根据文档id找到文档,返回给用户

比较常用的场景包括:

  • 商城的输入框搜索
  • 百度输入框搜索

因为是拿着词条去匹配,因此参与搜索的字段也必须是可分词的text类型的字段。

常见的全文检索查询包括:

  • match 查询:单字段查询
  • 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

match 查询语法如下:

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "FIELD": "TEXT"
    }
  }
}

mulit_match 查询语法如下:

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "TEXT",
      "fields": ["FIELD1", " FIELD12"]
    }
  }
}

因为我们将 brand、name、business 值都利用 copy_to 复制到了 all 字段中,你根据三个字段搜索,和根据 all字段搜索效果是一样的。

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "all": "7天酒店"
    }
  }
}
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "7天酒店",
      "fields": ["brand","name"]
    }
  }
}

搜索字段越多,对查询性能影响越大,因此建议采用 copy_to 将多个字段合并为一个,然后使用单字段查询的方式。

精准查询

精确查询一般是查找 keyword、数值、日期、boolean 等类型字段。所以不会对搜索条件分词。

  • term:根据词条精确值查询
  • range:根据值的范围查询
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"
      }
    }
  }
}

示例:

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "brand": {
        "value": "7天酒店"
      }
    }
  }
}
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
      }
    }
  }
}

精确查询常见的有哪些?

  • term 查询:根据词条精确匹配,一般搜索 keyword 类型、数值类型、布尔类型、日期类型字段
  • range 查询:根据数值范围查询,可以是数值、日期的范围
地理坐标查询

地理坐标查询,其实就是根据经纬度查询,官方文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/geo-queries.html

常见的使用场景包括:

  • 携程:搜索我附近的酒店
  • 滴滴:搜索我附近的出租车
  • 微信:搜索我附近的人
矩形范围查询

img

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。

// 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

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:

img

// geo_distance 查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "geo_distance": {
      "distance": "15km", // 半径
      "FIELD": "31.21,121.5" // 圆心
    }
  }
}

示例:

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "geo_distance": {
      "distance": "15km", 
      "location": "31.21,121.5" 
    }
  }
}

排序

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "_geo_distance" : {
          "location": "31.034661,121.612282", //圆心
          "order" : "asc", //排序
          "unit" : "km" //单位
      }
    }
  ]
}

结果为:

"hits" : [
    {
        "_index" : "hotel",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2056298828",
        "_score" : null,
        "_source" : {
            ...
        },
        "sort" : [
            4.8541199685347785 //这里的结果为离圆心的距离
        ]
    },

注意:输出结果中的 sort 为距离,比较常用。

排序完成后,页面还要获取我附近每个酒店的具体距离值,这个值在响应结果中是独立的:

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。

  • 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 "虹桥如家",结果如下:

[
  {
    "_score" : 17.850193,
    "_source" : {
      "name" : "虹桥如家酒店真不错",
    }
  },
  {
    "_score" : 12.259849,
    "_source" : {
      "name" : "外滩如家酒店真不错",
    }
  },
  {
    "_score" : 11.91091,
    "_source" : {
      "name" : "迪士尼如家酒店真不错",
    }
  }
]

elasticsearch 早期使用的打分算法是 TF-IDF 算法,公式如下:

img

在后来的5.1版本升级中,elasticsearch 将算法改进为 BM25 算法,公式如下:img

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:

img

算分函数查询

根据相关度打分是比较合理的需求,但有时候也不能够满足我们的需求。

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,而是谁给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。

img

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
    • 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. 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

例如:我们给“如家”这个品牌的酒店排名靠前一些

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": 10 // 算分权重为10
        }
      ],
      "boost_mode": "sum" // 加权模式,求和
    }
  }
}

测试,在未添加算分函数时,如家得分如下

img

添加了算分函数后,如家得分就提升了

img

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
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 } }}
      ]
    }
  }
}

需求:搜索名字包含“如家”,价格不高于 400,在坐标 31.21,121.5 周围 10km 范围内的酒店。

  • 名称搜索,属于全文检索查询,应该参与算分,放到 must 中
  • 价格不高于 400,用 range 查询,属于过滤条件,不参与算分,放到 must_not 中
  • 周围 10km 范围内,用 geo_distance 查询,属于过滤条件,不参与算分,放到 filter 中

img

bool 查询的几种逻辑关系

  • 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
搜索结果处理
排序

elasticsearch 默认是根据相关度算分(_score)来排序,但是也支持自定义方式对搜索结果排序。可以排序字段类型有:keyword 类型、数值类型、地理坐标类型、日期类型等

keyword、数值、日期类型排序的语法基本一致。

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "FIELD": "desc"  // 排序字段、排序方式ASC、DESC
    }
  ]
}

排序条件是一个数组,也就是可以写多个排序条件。按照声明的顺序,当第一个条件相等时,再按照第二个条件排序。

需求描述:酒店数据按照用户评价(score)降序排序,评价相同的按照价格(price)升序排序

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "score": {
        "order": "desc"
      },
      "price": {
        "order": "asc"
      }
    }
  ]
}

地理坐标排序略有不同

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
      }
    }
  ]
}

示例

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "_geo_distance" : {
          "location": "31.034661,121.612282", 
          "order" : "asc", 
          "unit" : "km" 
      }
    }
  ]
}

获取你的位置的经纬度的方式:https://lbs.amap.com/demo/jsapi-v2/example/map/click-to-get-lnglat

假设我的位置是:31.034661,121.612282,寻找我周围距离最近的酒店。

img

分页

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 通过修改 from、size 参数来控制要返回的分页结果:

  • from:从第几个文档开始
  • size:总共查询几个文档

类似于mysql中的limit ?, ?

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"}
  ]
}

现在,我要查询990~1000的数据,查询逻辑要这么写

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"}
  ]
}

这里是查询990开始的数据,也就是 第990~第1000条 数据。

注意:elasticsearch 内部分页时,必须先查询 0~1000条,然后截取其中的 990 ~ 1000 的这10条

img

查询TOP1000,如果 es 是单点模式,这并无太大影响。

但是 elasticsearch 将来一定是集群,例如我集群有5个节点,我要查询 TOP1000 的数据,并不是每个节点查询200条就可以了。节点A的 TOP200,在另一个节点可能排到10000名以外了。

因此要想获取整个集群的 TOP1000,必须先查询出每个节点的 TOP1000,汇总结果后,重新排名,重新截取 TOP1000。

img

当查询分页深度较大时,汇总数据过多,对内存和CPU会产生非常大的压力,因此 elasticsearch 会禁止from+ size 超过10000的请求。

针对深度分页,ES提供了两种解决方案,官方文档

  • search after:分页时需要排序,原理是从上一次的排序值开始,查询下一页数据。官方推荐使用的方式。
  • scroll:原理将排序后的文档id形成快照,保存在内存。官方已经不推荐使用。

分页查询的常见实现方案以及优缺点

  • from + size
    • 优点:支持随机翻页
    • 缺点:深度分页问题,默认查询上限(from + size)是10000
    • 场景:百度、京东、谷歌、淘宝这样的随机翻页搜索
  • after search
    • 优点:没有查询上限(单次查询的size不超过10000)
    • 缺点:只能向后逐页查询,不支持随机翻页
    • 场景:没有随机翻页需求的搜索,例如手机向下滚动翻页
  • scroll
    • 优点:没有查询上限(单次查询的size不超过10000)
    • 缺点:会有额外内存消耗,并且搜索结果是非实时的
    • 场景:海量数据的获取和迁移。从ES7.1开始不推荐,建议用 after search方案。

高亮

我们在百度,京东搜索时,关键字会变成红色,比较醒目。

高亮显示的实现分为两步:

  • 1)给文档中的所有关键字都添加一个标签,例如<em>标签
  • 2)页面给<em>标签编写CSS样式
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:

  • 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。
  • 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
  • 如果要对非搜索字段高亮,则需要添加一个属性:required_field_match=false

img

总结

img

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