DSL查询分类
- 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
全文检索查询
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
- 无条件查询全部
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GET /indexName/_search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
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GET /hotel/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "如家"
}
}
}
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GET /hotel/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "上海如家",
"fields": ["brand","business","name"]
}
}
}
如何避免multi_match查询字段过多导致的性能问题？
- 使用copy_to关键字，将需要查询的字段设置到一个统一的字段即可。
示例：
在新建索引的时候添加一个字段，在把该字段使用copy_to关键字设置到其他字段中即可。
精准查询
term：根据词条精确值查询
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GET /hotel/_search
{
"query": {
"term": {
"city": {
"value": "北京"
}
}
}
}
范围查询
range：根据值的范围查询
- gte代表大于等于，gt则代表大于
- lte代表小于等于，lt则代表小于
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GET /hotel/_search
{
"query": {
"range": {
"price": {
"gte": 100,
"lte": 200
}
}
}
}
地理坐标查询
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。
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GET /indexName/_search
{
"query": {
"geo_distance": {
"distance": "15km", // 半径
"FIELD": "31.21,121.5" // 圆心
}
}
}
算分函数查询
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。例如百度搜索的广告。
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。
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
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
示例：
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GET /hotel/_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": "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：
- 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
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
示例：
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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 } }}
]
}
}
}