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ElasticSearch下

article 2025/1/18 21:11:49

DSL查询

  1. 叶子查询：在特定字段里查询特定值，属于简单查询，很少单独使用
  2. 复合查询：以逻辑方式组合多个叶子查询或更改叶子查询的行为方式
    • 在查询后还可以对查询结果做处理：
      • 排序：按照1个或多个字段做排序
      • 分页：根据from或size做分页，类似MySQL
      • 高亮：对搜索结果中的关键字添加特殊样式
      • 聚合：对搜索结果做数据统计以形成报表

基本语法

GET /{索引库名}/_search
{
  "query": {
    "查询类型": {
      "查询条件": "条件值"
    }
  }
}

【例】：

GET /items/_search 
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

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叶子查询

1. 全文检索查询

利用分词器对用户输入内容分词，然后去词条列表中匹配，默认按照匹配度排序。例如：match_query、multi_match_query

match查询（常用）：会对用户输入的内容分词，然后去倒排索引检索，语法：

GET /{索引库名}/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "字段名": "搜索条件"
    }
  }
}

【例】：搜索“脱脂牛奶”

GET /items/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "脱脂牛奶"
    }
  }
}

multi_match查询：与match查询类似，只不过允许查询多个字段，参与查询的字段越多，性能越差。语法：

GET /{索引库名}/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "搜索条件",
      "fields": ["字段1", "字段2"]
    }
  }
}

2. 精确查询

不对用户输入的内容做分词，直接精确匹配，一般是查找keyword、数值、日期、布尔等类型。例如：ids、range、term

term查询（常用）：

GET /{索引库名}/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "字段名": {
        "value": "搜索条件"
      }
    }
  }
}

【例】：查询“牛奶”分类下的商品

GET /items/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "category": {
        "value": "牛奶"
      }
    }
  }
}

range查询：

GET /{索引库名}/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "字段名": {
        "gte": {最小值},
        "lte": {最大值}
      }
    }
  }
}

【例】：查询价格≥5k，≤1w

GET /items/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "gte": 500000,
        "lte": 1000000
      }
    }
  }
}

ids查询：
【例】：查询id为1861099和1861100的商品

GET /items/_search
{
  "query": {
    "ids": {
      "values": ["1861099", "1861100"]
    }
  }
}

3. 地理查询

用于搜索地理位置。例如：geo_distance、geo_bounding_box

复合查询

1. bool查询

基于逻辑运算组合叶子查询，实现组合条件，例如：bool

  1. must：必须匹配每个子查询（“与”）
  2. should：选择性匹配子查询（“或”）
  3. must_not：必须不匹配，不参与算分（“非”）
  4. filter：必须匹配，不参与算分（“与”）
GET /索引库名/_search {
	"query": {
		bool查询条件: {
			叶子查询
		}
	}
}

用户在输入框搜索“手机”，在底下：品牌选择“华为”，价格选择“1600以上元”。
在这里插入图片描述

GET /items/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "name": "手机"
          }
        }
      ],
      "filter": [
        {
          "term": {
            "brand": "华为"
          }
        },
        {
          "range": {
            "price": {
              "gte": 160000
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

2. 算分函数查询

基于某种算法修改查询时的文档相关性算分，从而改变文档排名。例如：function_score、dis_max

排序和分页

排序

es默认根据相关度算分（_score）来排序，也可以指定字段排序。可以排序的类型有：keyword、数值、地理坐标、日期。

GET /索引库名/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "排序字段": {
        "order": "排序方式asc和desc"
      }
    }
  ]
}

【例】：搜索“脱脂牛奶”，结果按照销量排序，销量一样按照价格升序排列

GET /items/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "脱脂牛奶"
    }
  },
  "sort": [
    {
      "sold": "desc"
    },
    {
      "price": "asc"
    }
  ]
}

分页

es默认只返回前10的数据，如果查询更多数据就需要修改分页参数。

  • from：从第几个文档开始
  • size：总共查询几个文档
    【例】：搜索“脱脂牛奶”，查询出销量前10的商品，销量一样时按照价格升序
GET /items/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "脱脂牛奶"
    }
  },
  "from": 0, // 分页开始的位置，默认为0
  "size": 10, // 每页文档数量，默认10
  "sort": [
    {
      "sold": "desc"
    },
    {
      "price": "asc"
    }
  ]
}
深度分页问题

es中from + size不能超过1w条，因为太深了会有深度分页问题。
【产生原因】因为es存储的数据很多，所以es数据一般会采用分片存储，把一个索引中的数据分成N份，存储到不同的节点上。查询时需要汇总各个分片的数据。查询的页码越深，从每个分片差的数据量越多，内存压力越大，性能越差。
【解决办法】search after模式：分页时需要排序，原理是在上一次排序后，会记住上一次的排序值，下一次排序时，就会直接从上一次排序值开始，查询下一页数据。

  • 优点：没有查询上限，支持深度分页
  • 缺点：只能向后逐页查询，不能随即翻页
  • 场景：数据迁移，手机滚动查询

高亮显示

在搜索结果中，把搜索结果突出显示
【原理】：
1. 高亮词条都加了<em>标签，标签上都添加了红色样式
2. 倒排索引在分词的时候，会把词条列表进行分词，还会记录词条在文档中的位置
在这里插入图片描述

GET /{索引库名}/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "搜索字段": "搜索关键字"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "高亮字段名称": {
        "pre_tags": "<em>", // 高亮的前置标签
        "post_tags": "</em>" // 高亮的后置标签
      }
    }
  }
}

一般搜哪个字段，就对哪个字段做高亮，标签可以不加，默认是em

【例】：

GET /items/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "脱脂牛奶"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "name": {}
    }
  }
}

在这里插入图片描述

JavaRestClient查询

基本语法

  1. 构建并发起请求
    在这里插入图片描述
  2. 解析查询结果
    在这里插入图片描述
@Test
void testSearch() throws IOException {
    // 1. 创建Request对象
    SearchRequest request = new SearchRequest("items");
    // 2. 配置Request参数
    request.source()
            .query(QueryBuilders.matchAllQuery());
    // 3. 发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4. 解析结果
    SearchHits searchHits = response.getHits();
    long total = searchHits.getTotalHits().value; // 查询的总条数
    SearchHit[] hits = searchHits.getHits(); // 查询的结果数组
    for(SearchHit hit : hits) {
        String json = hit.getSourceAsString();// 得到source
        System.out.println(json);
    }
}

叶子查询

全文检索查询

在这里插入图片描述

精确查询

在这里插入图片描述

复合查询

布尔查询

在这里插入图片描述
【例】：搜索关键字为“脱脂牛奶”，品牌为“德亚”，价格低于300元

@Test
void testSearch() throws IOException {
    // 1. 创建Request对象
    SearchRequest request = new SearchRequest("items");
    // 2. 配置Request参数
    request.source().query(
            QueryBuilders.boolQuery()
                    .must(QueryBuilders.matchQuery("name", "脱脂牛奶"))
                    .filter(QueryBuilders.termQuery("brand", "德亚"))
                    .filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").lt(30000))
    );
    // 3. 发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4. 解析结果
    parseResponseResult(response); // 对上边解析response的步骤进行了封装
}

排序和分页

在这里插入图片描述

@Test 
void testSortAndPage() throws IOException {
    SearchRequest request = new SearchRequest("items");
    int pageNo = 1, pageSize = 5;
    request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery()) // query条件
            .from((pageNo - 1) * pageSize).size(pageSize) // 分页条件(分页开始的位置, 每页文档数量)
            .sort("sold", SortOrder.DESC)
            .sort("price", SortOrder.ASC); // 排序条件(排序字段, 排序方式)
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    parseResponseResult(response);
}

高亮显示

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高亮显示的结果解析：
在这里插入图片描述

@Test
void testHighLight() throws IOException {
    SearchRequest request = new SearchRequest("items");
    request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("name", "脱脂牛奶")) // 查询条件
            .highlighter(SearchSourceBuilder.highlight().field("name")); // 高亮条件
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    parseResponseResult(response);
}

由于高亮的结果不是在source里的，所以parseResponseResult()方法需要添加对高亮的处理：

private static void parseResponseResult(SearchResponse response) {
   SearchHits searchHits = response.getHits();
   long total = searchHits.getTotalHits().value; // 查询的总条数
   SearchHit[] hits = searchHits.getHits(); // 查询的结果数组
   for(SearchHit hit : hits) {
       String json = hit.getSourceAsString();// 得到source
       ItemDoc itemDoc = BeanUtil.copyProperties(json, ItemDoc.class);

       // ===处理高亮结果===
       Map<String, HighlightField> hfs = hit.getHighlightFields();
       if(hfs != null && !hfs.isEmpty()) {
           // 根据高亮字段名获取高亮结果
           HighlightField hf = hfs.get("name");
           // 获取高亮结果后，用高亮结果覆盖非高亮结果
           String hfName = hf.getFragments()[0].string(); // 高亮结果
           itemDoc.setName(hfName); // 覆盖非高亮结果
       }
       System.out.println(itemDoc);
   }
}

数据聚合

聚合可以实现对文档数据的统计、分析、运算，聚合常见的有：

  1. 桶聚合：用来对文档做分组
    • TermAggregation（term）：按照文档字段值分组
    • Date Histogram：按照日期阶梯分组，例如：一周为一组，或一月为一组
  2. 度量聚合：用来计算一些值，如：最大值、最小值、平均值
    • Avg：求平均值
    • Max：求最大值
    • Min：求最小值
    • Stats：同时求max、min、avg、sum
  3. 管道聚合：其他聚合结果为基础做聚合，聚合的数据是其他聚合的结果

参与聚合的字段必须是Keyword、数值、日期、布尔类型的字段

DSL聚合

【例1】：统计所有商品中的商品分类

# select count(1) "categroyAgg" from items group by category
GET /items/_search
{
  "query": {"match_all": {}}, // 如果使用"match_all"，可以省略
  "size": 0, // 如果不设置size，默认为10，不仅会返回聚合结果，还会返回搜索结果，增加网络传输的负担
  "aggs": { // 定义聚合
    "categroyAgg": { // 给聚合起个名字
      "terms": { // 聚合的类型，按照分类聚合，所以选择term
        "field": "category", // 参与聚合的字段
        "size": 5 // 希望获取的聚合结果数量
      }
    }
  }
}

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【例2】：统计手机的品牌，每个品牌价格的最小值、最大值、平均值

GET /items/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "category": "手机"
    }
  },
  "size": 0,
  "aggs": {
    "brandAgg": {
      "terms": {
        "field": "brand"
      },
      "aggs": {
        "price_stats": {
          "stats": {
            "field": "price"
          }
        }
      }
    }
  }
}

在这里插入图片描述

JavaRestClient聚合

在这里插入图片描述
解析聚合结果：
在这里插入图片描述

@Test
void testAgg() throws IOException {
    SearchRequest request = new SearchRequest("items");
    String brandAggName = "brandAgg";
    request.source()
            .size(0) // 不返回文段，只返回聚合结果
            .aggregation(AggregationBuilders.terms(brandAggName) // 聚合类型、聚合名称
                    .field("brand") // 聚合字段
                    .size(20) // 聚合返回结果
            );
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 解析结果
    Aggregations aggregations = response.getAggregations();
    // 根据聚合名称获取对应的聚合
    Terms terms = aggregations.get(brandAggName); // 这里用了向下转型（Aggregation：父、Terms：子）
    // 获取buckets
    List<? extends Terms.Bucket> buckets = terms.getBuckets();
    // 遍历每一个bucket
    for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
        System.out.println("brand:" + bucket.getKeyAsString());
        System.out.println("count:" + bucket.getDocCount());
    }
}

http://www.kler.cn/a/508343.html

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