SDL语句查询
查询的基本语法
GET /indexName/_search
{
"query": {
"查询类型": {
"查询条件": "条件值"
}
}
}根据文档id查询
#查询文档
GET hotel/_doc/36934查询所有
会弹出该索引库下所有文档// 查询所有
GET /indexName/_search
{
"query": {
"match_all": {
}
}
}全文检索查询（搜索框）
参与搜索的字段必须是可分词的text类型的字段。
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- 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- 商城的输入框搜索
- 百度输入框搜索
单字段查询（match查询）
GET /indexName/_search
{
"query": {
"match": {
"FIELD": "TEXT"
}
}
}
多字段查询
备注：字段必须是text类型，可以分词类型！！！！
查找keyword、数值、日期、boolean等会报错！！！
如果放入精确类型的字段，会报错！！！！！
GET /indexName/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "TEXT",
"fields": ["FIELD1", " FIELD12"]
}
}
}
GET /hotel/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "外滩豫园如家四川四平",
"fields": ["brand","name","business"]
}
}
}
精准查询
精确查询一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段(非text)。所以不会对搜索条件分词。
term查询（精确查询）
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。
如果输入1234，会完全匹配1234，
123，12345，12，1等都无法匹配到
GET /indexName/_search
{
"query": {
"term": {
"FIELD": {
"value": "VALUE"
}
}
}
}
# term查询
GET /hotel/_search
{
"query": {
"term": {
"business": {
"value": "豫园"
}
}
}
}
range查询（范围查询（数值用））
范围查询，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。
// range查询
GET /indexName/_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
}
}
}
}
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
矩形范围查询
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。
GET hotel/_search
{
"query":{
"geo_bounding_box":{
"location":{
"top_left": {
"lat": 31.1,
"lon": 121.5
},
"bottom_right":{
"lat": 30.9,
"lon": 121.7
}
}
}
}
}
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。
GET /indexName/_search
{
"query": {
"geo_distance": {
"distance": "15km", // 半径
"FIELD": "31.21,121.5" // 圆心
}
}
}
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
_scorc算分机制
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。
决定性因素：词条在文档中出现的次数。
比如：10个词条，其中5个是目标词条，得分肯定高了
10个词条，其中1个是目标词条，得分肯定低了
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：
改进的原因：
早期版本：分数取决于词条出现次数。出现次数越高，得分越高
目前版本：分数取决于词条出现次数。出现次数越高，得分越高，但是会根据算法得到一个上线，不会特别的高算分函数查询
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
# 算分函数查询
GET hotel/_search
{
"query": {
"function_score": {
"query": {
"match": {
"city": "上海"
}
},
"functions": [
{
"filter": {
"term": {
"business": "豫园"
}
},
"weight": 10
}
],
"boost_mode": "replace"
}
}
}
布尔查询
(打分的字段越多，查询的性能也越差，所以适当使用filter)
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
- 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 } }}
]
}
}
}
排序
keyword、数值、日期类型好排
text待测试
GET /indexName/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": [
{
"FIELD": "desc" // 排序字段、排序方式ASC、DESC
}
]
}
分页
基本分页：
基本逻辑：
查询100-110条，共10条数据
1：先读取到100条
2：再往后读10条，到110
3：获取100-110条，这10条数据
当超过10000条，效率无比低下。不支持10000条以上的查询
GET /hotel/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"from": 0, // 分页开始的位置，默认为0
"size": 10, // 期望获取的文档总数
"sort": [
{"price": "asc"}
]
}深度分页
问题一：同上
问题二：问题一的扩展版。当集群之后，如果操作集群中的数据，则需要先读取整个集群，再进行操作。
此时每个节点，都会读取大量数据，然后汇总，处理
A节点，读10000条，向下取10条
B节点同理
最后：所有节点的10条汇总，取前N条。执行了多次查询
GET hotel/_search
{
"query": {
"match": {
"all": "外滩如家"
}
},
"size": 3,
"search_after": [379, "433576"],
"sort": [
{
"price": {
"order": "desc"
}
},
{
"id": {
"order": "asc"
}
}
]
}search after：分页时需要排序，原理是从上一次的排序值开始，查询下一页数据。官方推荐使用的方式。
核心：基于分页取值
高亮（关键字加标签）
高亮显示的实现分为两步：
- 1）给文档中的所有关键字都添加一个标签，例如<em>标签
- 2）页面给<em>标签编写CSS样式
高亮的核心：关键字加标签
- 高亮是对关键字高亮，因此搜索条件必须带有关键字，而不能是范围这样的查询。
- 默认情况下，高亮的字段，必须与搜索指定的字段一致，否则无法高亮
- 如果要对非搜索字段高亮，则需要添加一个属性：required_field_match=false
GET /hotel/_search
{
"query": {
"match": {
"FIELD": "TEXT" // 查询条件，高亮一定要使用全文检索查询
}
},
"highlight": {
"fields": { // 指定要高亮的字段
"FIELD": {
"pre_tags": "<em>", // 用来标记高亮字段的前置标签
"post_tags": "</em>" // 用来标记高亮字段的后置标签
}
}
}
}
JAVA客户端查询并解析
查询全部matchAllQuery
1：组装查询，发起请求（）
1.1:request.source():根据需求点出来需要排序分页还是什么
2：根据结构，层层解析
2.1：根据结构解析
2.2：返回数据为json，可以转java类等操作
@Test
void testMatchAll() throws IOException {
// 1.准备Request
SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
// 2.准备DSL
request.source()
.query(QueryBuilders.matchAllQuery());
// 3.发送请求
SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
// 4.解析响应
handleResponse(response);
}
private void handleResponse(SearchResponse response) {
// 4.解析响应
SearchHits searchHits = response.getHits();
// 4.1.获取总条数
long total = searchHits.getTotalHits().value;
System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");
// 4.2.文档数组
SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
// 4.3.遍历
for (SearchHit hit : hits) {
// 获取文档source
String json = hit.getSourceAsString();
// 反序列化
HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc);
}
}match查询
@Test
void testMatch() throws IOException {
SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
//单字段查询
request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("all", "如家"));
//多字段查询
// request.source().query(QueryBuilders.multiMatchQuery("外滩", "name","brand","business"));
SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
handleResponse(response);
}单字段查询
多字段查询
精确查询及范围查询
@Test
void termQuery() throws IOException {
SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
//精确查询
//request.source().query(QueryBuilders.termQuery("city", "上海"));
//范围查询
request.source().query(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(0).lte(1000));
SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
handleResponse(response);
}布尔查询
//布尔查询
@Test
void boolQuery() throws IOException {
SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
//布尔查询
request.source().query(QueryBuilders.boolQuery()
//必须匹配,且参与算分。城市=上海
.must(QueryBuilders.termQuery("city", "上海"))
//必须不匹配 品牌 ！= 如家
.mustNot(QueryBuilders.termQuery("brand", "如家"))
//必须匹配,但不参与算分。价格>=0,<=1000
.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(0).lte(1000))
);
SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
handleResponse(response);
}分页，排序
@Test
void sortAndPage() throws IOException {
// 页码，每页大小
int page = 2, size = 5;
//备注：这里什么查询条件都没写，所以会查询出所有数据。但是下文分，所以只会取5-10条数据
SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
//分页 这里是写死的
request.source().from((page - 1) * size).size(size);
//排序 升序排序
request.source().sort("price", SortOrder.ASC);
SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
handleResponse(response);
}handleResponse
private void handleResponse(SearchResponse response) {
// 4.解析响应
SearchHits searchHits = response.getHits();
// 4.1.获取总条数
long total = searchHits.getTotalHits().value;
System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");
// 4.2.文档数组
SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
// 4.3.遍历
for (SearchHit hit : hits) {
// 获取文档source
String json = hit.getSourceAsString();
// 反序列化
HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc);
}
}高亮
高亮查询
@Test
void highlightQuery() throws IOException {
SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
//拼装高亮信息
HighlightBuilder hb = new HighlightBuilder();
hb.field("name"); //高亮字段
hb.preTags("<em>"); // 字段前缀标签
hb.postTags("</em>"); // 字段后缀标签
hb.requireFieldMatch(false); // 条件和高亮字段可以不一致
//组装查询
request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("name", "北京"))
.highlighter(hb);
SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
//高亮解析
highlightHandel(response);
}高亮解析
private void highlightHandel(SearchResponse response) {
// 4.解析响应
SearchHits searchHits = response.getHits();
//获取总条数
Long total = searchHits.getTotalHits().value;
//文档数组
SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
//一条文档 hit
for (SearchHit hit : hits) {
//一条原始文档数据
String json = hit.getSourceAsString();
// 反序列化
HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
//获取高亮结果 String = 字段名 HighlightField = 被高亮的结果
//highlightFields = {name=[name], fragments[[<em>北京</em>希尔顿酒店]]} 多条这种数据
Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
//根据字段名称获取高亮结果
if (!CollectionUtils.isEmpty(highlightFields)) {
// 根据字段名获取高亮结果
HighlightField highlightField = highlightFields.get("name");
String result = highlightField.getFragments()[0].string();
//result是所有高亮的信息,我们这里是业务需求，覆盖掉原文的非高亮部分
hotelDoc.setName(result);
}
}
}详细解释：
