1 term query - 索引词检索
1.1 term query - 不分词检索
term query: 把检索串当作一个整体来执行检索, 即不会对检索串分词.
term是完全匹配检索, 要用在不分词的字段上, 如果某个field在映射中被分词了, term检索将不起作用.
所以, 不分词的field, 要在mapping中设置为不分词.
—— ES 5.x之后, 为每个text类型的字段新增了名为keyword的子字段, 是不分词的, 默认保留256个字符.
—— 可以使用keyword字段进行term检索. 示例:
GET shop/_search{ "query": { "term": { "name.keyword": "Java编程思想" } }}
1.2 terms query - in检索
terms, 相当于多个term检索, 类似于SQL中in关键字的用法, 即在某些给定的数据中检索:
GET shop/_search{ "query": { "terms": { "name.keyword": [ "Java编程思想", "Java并发编程的艺术" ] } }}
2 prefix query - 前缀检索
prefix query, 就是前缀检索. 比如商品name中有多个以"Java"开头的document, 检索前缀"Java"时就能检索到所有以"Java"开头的文档.
—— 扫描所有倒排索引, 性能较差.
GET shop/_search{ "query": { "prefix": { "name": "java" } }}
3 wildcard query - 通配符检索
扫描所有倒排索引, 性能较差.
GET shop/_search{ "query": { "wildcard": { "name": "ja*" } }}
4 regexp query - 正则检索
扫描所有倒排索引, 性能较差.
GET shop/_search{ "query": { "regexp": { "name": "jav[a-z]*" } }}
5 fuzzy query - 纠错检索
fuzziness的默认值是2 —— 表示最多可以纠错两次.
说明: fuzziness的值太大, 将削弱检索条件的作用, 也就是说纠错次数太多, 就会导致限定检索结果的检索条件被改变, 失去了限定作用.
示例: 检索name中包含"Java"的文档, Java中缺失了一个字母a:
GET shop/_search{ "query": { "match": { "name": { "query": "Jav", "fuzziness": 1, "operator": "and" } } }}
6 boost评分权重 - 控制文档的优先级别
通过boost参数, 令满足某个条件的文档的得分更高, 从而使得其排名更靠前.
GET shop/_search{ "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "name": "编程思想"} } ], "should": [ { "match": { "name": { "query": "艺术", "boost": 2 // 提升评分权重 } } } ] } }}
7 dis_max的用法 - best fields策略
一般检索中, 检索条件会被分词, bool检索构建多个子检索 (must | must_not | should | filter), 这些子检索可能会包含多个field. 这时:
多个子检索的field各自匹配少量关键字的文档的分数 > 某个子检索的field匹配大量关键字的文档的分数.
7.1 dis_max的提出
如果我们希望检索结果中 (检索串被分词后的) 关键字匹配越多, 这样的文档就越靠前, 而不是多个子检索中匹配少量分词的文档靠前.
? 此时可以使用dis_max和tie_breaker.
tie_breaker的值介于0~1之间, Elasticsearch将 bool检索的分数 * tie_breaker的结果与dis_max的最高分进行比较, 除了取dis_max的最高分以外, 还会考虑其他的检索结果的分数.
7.2 使用示例
为了增加精准度, 常用的是配合boost、minimum_should_match等参数控制检索结果.
GET shop/_search{ "query": { "dis_max": { "queries": [ { "match": { "name": "虚拟机" } }, { "match": { "desc": "经典" } } ], "tie_breaker": 0.2 // 对同时满足的文档的分值进行提升 } }}GET shop/_search{ "query": { "dis_max": { "queries": [ { "match": { "name": { "query": "虚拟机", "minimum_should_match": "50%", "boost": 2 } } }, { "match": { "desc": { "query": "经典", "minimum_should_match": "50%", "boost": 3 } } } ], "tie_breaker": 0.3 } }}
8 exist query - 存在检索, 已过期
这是Elasticsearch 2.x中的API, 后续版本不再支持.
9 复杂检索的使用范例
9.1 多条件过滤 - 包含
检索出版时间在2012-07之后, 且至少满足下述条件中一个的文档:
a. 名称(name)中包含"并发";
b. 描述(desc)中包含"java";
c. 出版社(publisher)名称中不包含"电子".
GET shop/_search{ "query": { "bool": { "filter": { // 按时间过滤 "range": { "date": {"gte": "2012-07"} } }, "should": [ // 可匹配, 可不匹配 { "match": { "name": "并发" } }, { "bool": { "must": { // 必须匹配 "match": { "desc": "java" } }, "must_not": { // 不能匹配 "match": { "publisher": "电子" } } } } ], "minimum_should_match": 1 // 至少满足should中的一个条件 } }, // 自定义排序 "sort": [ { "price": { "order": "desc" } } ]}
注意: 排序的字段最好是数字, 或日期, 因为字符串字段会被分词, ES会通过分词后的某个词去排序, 结果难以预测.
9.2 多条件拼接 - 包含+范围+排序
匹配检索: name中包含"java"却不包含"虚拟机";
范围检索: 价格大于50、小于80;
结果排序: 按照价格升序排序.
GET shop/_search{ "query": { "bool": { "must": { // 必须匹配 "match": { "name": "java" } }, "must_not": { // 必须不匹配 "match": { "name": "虚拟机" } }, "filter": { "range": { "price": { "gte": 40, "lte": 80, "boost": 2.0 // 设置得分的权重值(提升值), 默认是1.0 } } } } }}
关于范围检索的使用, 请参考下篇文章: ES 22 - Elasticsearch对数值或日期类型进行范围检索
9.3 定制检索结果的排序规则
(1) 默认排序规则:
ES默认是按检索结果的分值(_score)降序排列的.
某些情况下, 可能存在无实际意义的_score, 比如filter时所有_score的值都相同:
GET website/_search{ "query": { "bool": { "filter": { "term": { "author_id": 5520 // 此时所有符合条件的_score都为0 } } } }}// 或通过constant_score过滤: GET website/_search{ "query": { "constant_score": { "filter": { "term": { "author_id": 5520 // 此时所有符合条件的_score都为1 } } } }}
(2) 定制排序规则:
GET website/_search{ "query": { "constant_score": { "filter": { "term": { "author_id": 5520 } } } }, "sort": [ { "post_date": { "order": "asc" } } ]}
版权声明
作者: 马瘦风(https://healchow.com)
出处: 博客园 马瘦风的博客(https://www.cnblogs.com/shoufeng)
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