Query DSL的分类
Elasticsearch提供了基于JSON的DSL(Domain Specific Language)来定义查询。常见的查询类型包括：
- 查询所有：查询出所有的数据，一般测试用，例如：match_all，但有分页限制，一次20条左右
- 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。常见的有两种
- match_query
- multi_match_query
- 精确查询：根据精确词条值查找数据，一般查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。（不需要分词，整体做倒排索引）
- ids （按照id查询）
- range (按照数值范围查询)
- term (按照数据的值查询)
- 地理(geo)查询：根据经纬度查询，例如：
- geo_distance
- geo_bounding_box
- 复合(compound)查询：符合查询可以将上述各种查询条件组合起来，合并查询条件
- bool
- function_score
DSL Query基本语法
查询的基本语法如下：
GET /indexName/_search
{
"query":{
"查询类型":{
"查询条件":"条件值"
}
}
}
查询所有
GET /indexName/_search
{
"query":{
"match_all":{
}
}
}
全文检索查询
全文检索查询会对用户输入内容分词，常用于搜索框搜索
- match查询：全文检索查询的一种，会对用户输入内容分词，然后去倒排索引库检索。
语法
GET /indexName/_search
{
"query":{
"match":{
"字段":"搜索的内容"
}
}
}
实例
GET /es_test/_search
{
"query":{
"match":{
"name.lastName":"张"
}
}
}
结果
{
"took" : 5,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 1,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 0.2876821,
"hits" : [
{
"_index" : "es_test",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"_score" : 0.2876821,
"_source" : {
"info" : "测试es",
"email" : "xxx@163.com",
"name" : {
"firstName" : "三",
"lastName" : "张"
},
"age" : 16
}
}
]
}
}
查询所有
GET /es_test/_search
{
"query":{
"match":{
"all":"张"
}
}
}
- multi_match：与match查询类似，允许同时查询多个字段，即从对应的字段中查询匹配的内容。参与查询字段越多，查询性能越差，建议使用
copy_to将多个要查的字段copy到一个字段。
语法
GET /indexName/_search
{
"query":{
"mutil_match":{
"query":"要查询的内容",
"fields":["字段1","字段2"]
}
}
}
精确查询
精确查询一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。所以不会对搜索条件分词。
常见的有：
- term：根据词条精确值查询
语法
GET /indexName/_search
{
"query":{
"term":{
"FIELD":{
"value":"VALUE"
}
}
}
}
例子
GET /es_test/_search
{
"query":{
"term":{
"age":{
"value":"16"
}
}
}
}
- range：根据值的范围查询
语法
GET /indexName/_search
{
"query":{
"range":{
"FIELD":{
"gte":10,
"lte":20
}
}
}
}
例子
GET /es_test/_search
{
"query":{
"range":{
"age":{
"gte":10,
"lte": 20
}
}
}
}
地理查询
根据经纬度查询，常见的使用场景：查询附近的酒店，查询附近的出租车，搜索附近的人
- geo_bounding_box：查询geo_point值落在某个矩形范围的所有文档
GET /indexName/_search
{
"query": {
"geo_bounding_box":{
"FIELD1":{
"top_left":{
"lat":31.1,
"lon":121.5
}
},
"FIELD2":{
"bottom_right":{
"lat":30.9,
"lon":121.7
}
}
}
}
}
- 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",
"FIELD":"31.21,121.5"
}
}
}
复合查询
复合(compound)查询，可以将其他简单查询组合起来，实现更复杂的搜索逻辑，例如：
- function score：算分函数查询，可以控制文档相关性算分，控制文档排名。例如百度竞价
相关性打分算法
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。
使用function score query，可以修改文档的相关性算分(query score)，根据新得到的算分排序。
GET /indexName/_search
{
"query": {
"function_score": {
"query": {"match": {"all": "外滩"} // 原始查询条件，搜索文档并根据相关性打分(query score)
},
"functions": [
{
"filter": {"term":{"id": "1"}}, //过滤条件，符合条件的文档才会被重新算分
"weight":10 //算分函数，算分函数的结果称为function score，将来会与query score运算，得到新分数，常见的算分函数有：weight:给一个常量值，作为函数结果(function score);field_value_factor:用文档中的某个字段值作为函数结果;random_score：随机生成一个值，作为函数结果；script_score:自定义计算公式，公式结果作为函数结果
}
]
},
"boost_mode":"multiply"//加权模式，定义function score与query score的运算方式，包括：multiply：两者相乘，默认就是这个；replace:用function score替换query score;其他：sum,avg,max,min
}
}
- 布尔查询，是一个或多个查询子句的组合。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
例
GET /indexName/_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}}}
]
}
}
}
Reference
黑马程序员
