Elasticsearch（ES）的DSL语法与搜索

今日目标

掌握DSL查询文档

在前面的学习中，已经完成海量数据导入ES，实现了ES基本的存储功能，但是我们知道ES最擅长的还是搜索、数据分析。所以将继续带领大家研究一下ES的数据搜索功能。

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RestClient操作 Elasticsearch（ES）索引库和文档

elasticsearch的查询依然是基于JSON风格的DSL来实现的。

1. DSL查询分类

Elasticsearch提供了基于JSON的DSL（https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl.html）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

查询的语法：

GET /{索引}/_search
{
  "q+uery": {
    "查询类型": {
      "查询条件": "条件值"
    }
  }
}

查询所有示例：

查询类型为match_all
没有查询条件

// 查询所有
GET /{索引}/_search
{
  "query": {
    "match_all": {
    }
  }
}

其它查询无非就是查询类型、查询条件的变化

2.全文检索查询

2.1.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

ES全文检索常用的场景包括

全文检索查询在许多应用程序中都有广泛的使用场景，因为它可以帮助用户快速找到包含特定文本的文档或数据。以下是一些常见的全文检索查询使用场景：

1.搜索引擎：全文检索是搜索引擎的核心功能，用于在大型文档集合中查找与用户查询相关的文档。搜索引擎如Google、Bing和Elasticsearch都使用全文检索来实现高效的搜索功能。
2.商城搜索输入框：在线商店使用全文检索来使用户能够轻松找到他们想要的产品。用户可以搜索商品名称、描述、价格范围等信息。
3.社交媒体：社交媒体平台使用全文检索来查找用户的帖子、文章和评论。用户可以搜索特定话题、用户名或内容。
4.新闻门户：新闻门户网站使用全文检索来使用户能够快速找到他们感兴趣的新闻文章。用户可以搜索标题、作者、日期范围等信息。
5.博客平台：博客平台使用全文检索来使读者能够搜索博客文章。用户可以搜索博客标题、标签、内容等。
6.文档管理：企业文档管理系统使用全文检索来帮助员工快速找到需要的文档。用户可以搜索文件名、关键字、文档类型等。

2.2.基本语法

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 /{索引}/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "FIELD": "TEXT"
    }
  }
}

mulit_match语法如下

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

2.3.示例

match查询示例

## match 查询
GET /wineshop/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "business": "公园"
    }
  }
}

结果:

multi_match查询示例

## multi_match 查询
GET /wineshop/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "上海",
      "fields": ["business","city","name"]
    }
  }
}

结果

2.4.总结

match和multi_match的区别：

match：根据一个字段查询
multi_match：根据多个字段查询，参与查询字段越多，查询性能越差

3.精准查询

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

term：根据词条精确值查询
range：根据值的范围查询

3.1. term查询

Term Query：精确匹配一个术语，不进行分析，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 /{索引}/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "FIELD": {
        "value": "VALUE"
      }
    }
  }
}

term查询示例

## term查询
GET /wineshop/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "city": {
        "value": "北京上海"
      }
    }
  }
}

结果:

3.2. range查询

Range Query：用于查找在指定范围内的值，例如日期范围或数字范围。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。语法说明：

// range查询
GET /{索引}/_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
      }
    }
  }
}

range查询示例

## range 查询
GET /wineshop/_search
{
"query": {
  "range": {
    "price": {
      "gte": 500,
      "lte": 2000
    }
  }
}

结果:

3.3.总结

常见精确查询

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

4.地理坐标查询

所谓的地理坐标查询，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：

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

4.1.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。

geo_bounding_box查询语法如下：

// geo_bounding_box查询
GET /{索引}/_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
        }
      }
    }
  }
}

这种并不符合“附近的人”这样的需求，所以我们就不做了。

4.2.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：geo_distance语法说明

// geo_distance 查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "geo_distance": {
      "distance": "2km", // 半径
      "FIELD": "31.21,121.5" // 圆心
    }
  }
}

示例，我们先搜索陆家嘴附近15km的酒店：

获取经纬度： https://api.map.baidu.com/

## geo_distance 查询
GET /wineshop/_search
{
  "query": {
    "geo_distance": {
      "distance": "15km", //半径
      "location": "31.242201,121.509106"  //圆心
    }
  }
}

结果：

发现共有51家酒店

5.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

5.1. 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",
    }
  }
]

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

5.2.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.语法说明:

##算分函数查询
GET /wineshop/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {"match": {
        "all": "外滩"
      }},
      "functions": [
        {
          "filter": {"term": {"id": "1"}},
          "weight": 10
        }
      ],
      "boost_mode": "multiply"
    }
  }
}

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

示例

需求：给“七天”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：

原始条件：不确定，可以任意变化
过滤条件：brand = “七天”
算分函数：可以简单粗暴，直接给固定的算分结果，weight
运算模式：比如求和因此最终的DSL语句如下：

GET /wineshop/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        
        "match": {
          "all": "外滩"
        }
      }, // 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": "七天"
            }
          },
          "weight": 2 // 算分权重为2
        }
      ],
      "boost_mode": "sum" // 加权模式，求和
    }
  }
}

结果

小结

function score query定义的三要素

过滤条件：哪些文档要加分
算分函数：如何计算function score
加权方式：function score 与 query score如何运算

6. 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

注意：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 /wineshop/_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 } }}
      ]
    }
  }
}

示例

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

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


GET /wineshop/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {
          "name": "如家"
        }}
      ],
      "must_not": [
        {"range": {
          "price": {
            "gt": 400
          }
        }}
      ],
      "filter": [
        {"geo_distance": {
          "distance": "10km",
          "location": {
            "lat": 31.21,
            "lon": 121.5
          }
        }}
      ]
    }
  }
}