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四.全文检索ElasticSearch经典入门-字符串查询&批量查询&DSL查询过滤&乐观锁

飞熊 • • 后端开发 • 阅读 265

有时候，不是因为你没有能力，也不是因为你缺少勇气，只是因为你付出的努力还太少，所以，成功便不会走向你。而你所需要做的，就是坚定你的梦想，你的目标，你的未来，然后以不达目的誓不罢休的那股劲，去付出你的努力，成功就会慢慢向你靠近。

导读：本篇文章讲解 四.全文检索ElasticSearch经典入门-字符串查询&批量查询&DSL查询过滤&乐观锁，希望对大家有帮助，欢迎收藏，转发！站点地址：www.bmabk.com，来源：原文

前言

上一章节我们学习的是ElasticSearch的基础操作，在实际的开发中可不只是CURD那么简单，往往伴随着复杂的搜索场景，本篇文章我们将学习如何在ElasticSearch中进行复杂的全文检索。

简单查询

查询所有数据可以使用 GET _search ,查询某个索引库中的所有数据可以使用 GET index/_search

GET orders/_search

携带分页条件

GET orders/_search?size=2&from=2

size是每页条数； from是跳过的条数，和mysql的limit是一样的含义，效果如下：

携带查询参数可以通过 q= ,比如查询count为1的

GET orders/_search?q=count:1&size=10&from=0

需要带排序条件通过 sort=列:desc 指定 desc是倒排，正排是asc ，比如按在价格倒排

GET orders/_search?q=count:1&sort=amount:desc&size=10&from=0

下面是URL中可以携带的参数
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

批量查询

批量查询很重要,对相比单个查询来说，批量查询性能更高。第一种批量查询可以同时查询多个索引库中的文档

GET _mget
{
    "docs" : [
        {
            "_index" : "orders",
            "_type" : "_doc",
            "_id" : 1
        },
        {
            "_index" : "goods",
            "_type" : "_doc",
            "_id" : 1,
            "_source": ["id","title","amount"]
        }
    ]
}

这里的_source 指的是查询的列 ，查询效果如下
在这里插入图片描述
第二种批量获取方式是获取同一个索引库中的多个文档

GET orders/_doc/_mget
{
	"ids" : [ 1, 2 ]
}

查询效果如下
在这里插入图片描述

版本号控制

ES利用_version 版本号来解决线程并发导致数据丢失问题。需要修改数据时需要指定想要修改文档的version号，如果该版本不是当前版本号，请求将会失败

ElasticSearch中有内部版本号和外部版本号之分。使用内部版本号是要求指定的version字段和当前的version号相同。但在使用外部版本号时要求当前version号小于指定的版本号。如果请求成功，外部版本号作为文档新的version号进行存储。详细参见:连接

外部版本号：

PUT /orders/_doc/2?version=5&version_type=external

内部版本号：

PUT /orders/_doc/1?version=1

新版本使用_seq_no和_primary_term来代替version处理并发问题,比如有如下数据

{
  "_index" : "orders",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 16,
  "_seq_no" : 17,
  "_primary_term" : 3,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "id" : 1,
    "title" : "买了1个罗技鼠标",
    "amount" : 200.0,
    "count" : 1,
    "status" : 1
  }
}

修改的时候使用乐观锁控制 ，如果版本号错误，会出现 “version_conflict_engine_exception”错误

PUT orders/_doc/1?if_primary_term=3&if_seq_no=17
{
  "id":1,
  "title":"买了1个罗技鼠标",
  "amount":200.00,
  "count": 1,
  "status":1
}

DSL查询与DSL过滤

对于简单查询，使用查询字符串比较好，但是对于复杂查询，由于条件多，逻辑嵌套复杂，查询字符串不易组织与表达，且容易出错，因此推荐复杂查询通过DSL使用JSON内容格式的请求体代替。

DSL查询是由ES提供丰富且灵活的查询语言叫做DSL查询(Query DSL),它允许你构建更加复杂、强大的查询。DSL(Domain Specific Language特定领域语言)以JSON请求体的形式出现。DSL主要分为查询DSL（query DSL）和过滤DSL（filter DSL）。

一条查询语句会计算每个文档与查询语句的相关性，会给出一个相关性评分 _score ，并且 按照相关性对匹配到的文档进行，查询语句同时匹配文档，计算相关性，所以更耗时，且不缓存。

一条过滤语句会询问每个文档的字段值是否包含着特定值，它不会去计算任何分值也不关心排序，因此效率会高一点，过滤结果可以缓存并应用到后续请求，过滤语句可有效地配合查询语句完成文档过滤。另外，经常使用过滤器，ES会自动的缓存过滤器的内容，这对于查询来说，会提高很多性能。

看到这里可能还是不太理解DSL查询与DSL过滤的具体区别，我们来举个例子
在这里插入图片描述
我们可以把京东的列表搜索功能分为两部分，第一部分是“关键词”搜索 ； 第二部分是下方的各种条件。那么使用DSL应该怎么做呢？

我们可以把下方的所有条件直接使用DSL过滤来做，因为DSL过滤更像是精品匹配，有或者没有且性能好。对于关键字搜索部分我们通常是放入到 DSL查询部分来做，因为我们通常可以根据关键字进行相关性排序。

一个常用的相对完整的DSL查询

案例：查询索引库orders 中 title包含鼠标的商品，查询第 1 页，每页10条，按照amount 倒排序

GET /orders/_doc/_search
{
	"query": {
   		"match": {
   		  "title":"鼠标"
   		}
	},
	"from": 0, 
	"size": 10,
	"_source": ["id", "title", "amount","count"],
	"sort": [{"amount": "desc"}]
}
  • match : ES的一种查询方式，叫标准匹配，会把搜索的关键字分词后再进行匹配，效果如同： where title = 鼠 or title = 标

DSL查询和DSL综合案例

数据准备,写入两条订单数据

PUT orders/_doc/1
{
  "id":1,
  "title":"买了1个罗技鼠标",
  "amount":200.00,
  "count": 1,
  "status":1
}
PUT orders/_doc/2
{
  "id":2,
  "title":"买了2个华为鼠标",
  "amount":100.00,
  "count": 2,
  "status":1
}

案例：查询索引库orders 中 title包含鼠标的商品，amount在 100 到 200 之间 ， 状态status为 1的，查询第 2 页，每页10条，按照amount 倒排序

GET /orders/_doc/_search
{
	"query": { 
		"bool": {
			"must": [{
				"match": {
					"title": "鼠标"
				}
			}],
			"filter": [{
		        "range":{
		            "amount":{
		                "gte":100,
		                "lte":200
		            }
		        }
			},
			{
				"term": {
					"status": 1
				}
			}]
		}
	},
	"from": 10,
	"size": 10,
	"sort": [{
		"amount": "desc"
	}]
}

  • bool :代表的是组合查询，把多种查询方式组合到一起，bool下面包含了must和filter；must和filter里面都可以包含多个查询条件

  • must ： bool组合了must和filter , must中的语句是DSL查询，filter中的语句是DSL过滤。must代表其中的条件是必须满足，还可以把must指定为 should 和 must_not；这个位置的语句会进行相关性计算，且按照分数排序，一般会把关键字查询放到这里。

    should下面会带一个以上的条件，至少满足一个条件，这个文档就符合should

    must_not : 文档必须不匹配条件

  • filter : 过滤，里面的查询语句不会处理相关性等，但是会对查询的结果进行缓存，性能好

  • range : 指的是范围 ；get是大于等于 ；let是小于等于

  • term ：词元匹配，可以理解为精准匹配，可以用于字符串，数字等类型

  • from : 第2页应该是 （2 – 1 ）* 每页条数10

DSL中的查询条件

在上面综合案例中我们用到了4种查询方式：bool ；match ;range ;term ，在ES中还有很多的查询方式来满足我们各种需求

  • 全匹配（match_all）：普通搜索(匹配所有文档)
GET _search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match_all": {}
        }
      ],
      "filter": {
        ...
      }
    }
  }
}
  • 标准查询（match和multi_match）

标准查询，可以理解为,分词查询有点像模糊匹配(like),但又不像,它会对查询的内容进行分词后，得到多个单词，分别带着多个单词去检索ES库，只要有一个单词能查出结果，整个查询就有结果。不管你需要全文本查询还是精确查询基本上都要用到它。

如下面的搜索会对Steven King分词，并找到包含Steven或King的文档，然后给出排序分值。

{
	"query": {
		"match": {
			"fullName": "Steven King"		
		}
	}
}

注意：上面效果如同 where fullName = "Steven" or fullName = "King" ； multi_match 查询允许你做 match查询的基础上同时搜索多个字段：

{
	"query": {

		"multi_match": {

			"query": "Steven King",

			"fields": ["fullName", "title"]

		}
	}
}

上面效果如同：where fileName = Steven or fileName = title or King = fullName or King = title

单词搜索与过滤（Term和Terms）

单词/词元查询 ， 可以理解为等值查询，字符串，数字等都可以使用它，把查询的内容看成一个整体去检索ES库

{
    "query": {
        "bool": {
            "must": {
                "match_all": {
                    
                }
            },
            "filter": {
                "term": {
                    "username": "Steven King"
                }
            }
        }
    }
}

上面效果如同：where username = "Steven King"

提示：上面的“Steven King”会被当成一个词去username中匹配，它跟match不同的地方在于match会把“Steven King”分成“steven”和“king”分别去username中查询。

Terms支持多个字段查询

{
    "query": {
        "terms": {
            "username": [
                "jvm",
                "hadoop",
                "lucene"
            ],
            "minimum_match": 1
        }
    }
}

提示：minimum_match:至少匹配个数，默认为1 ，也就是说username中至少出现三个单词中的一个。

组合条件搜索与过滤（Bool）

组合搜索bool可以组合多个查询条件为一个查询对象，查询条件包括must、should和must_not。

例如：查询爱好有美女，同时也有喜欢游戏或运动，且出生于1990-06-30及之后的人。

{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {
                    "term": {
                        "hobby": "美女"
                    }
                }
            ],
            "should": [
                {
                    "term": {
                        "hobby": "游戏"
                    }
                },
                {
                    "term": {
                        "hobby": "运动"
                    }
                }
            ],
            "must_not": [
                {
                    "range": {
                        "birth_date": {
                            "lt": "1990-06-30"
                        }
                    }
                }
            ],
            "filter": [
                ...
            ]
        }
    }
}

上面案例如同：Hobby=美女 and （hobby=游戏 or hobby=运动) and birth_date >= 1990-06-30

提示： 如果 bool 查询下没有must子句，那至少应该有一个should子句。但是 如果有 must子句，那么没有 should子句也可以进行查询。

范围查询与过滤（range）

range过滤允许我们按照指定范围查找一批数据

{
    "query": {
        "range": {
            "age": {
                "gte": 20,
                "lt": 30
            }
        }
    }
}

上例中查询年龄大于等于20并且小于30。gt:> gte:>= lt:< lte:<=

存在和缺失过滤器（exists和missing）

{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {
                    "match_all": {
                        
                    }
                }
            ],
            "filter": {
                "exists": {
                    "field": "gps"
                }
            }
        }
    }
}

提示：exists和missing只能用于过滤结果。

前匹配搜索与过滤（prefix）

和term查询相似，前匹配搜索不是精确匹配，而是类似于SQL中的like ‘key%’

{
    "query": {
        "prefix": {
            "fullName": "王"
        }
    }
}

提示：上例即查询姓王的所有人。

通配符搜索（wildcard）

使用*代表0~N个，使用?代表1个。

{
    "query": {
        "wildcard": {
            "fullName": "王*锤"
        }
    }
}

文章到这里就结束了，喜欢的话请给个好评，你的鼓励是我最大的动力，评论过百，我就是秃头也出下章。

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