es入门教程

es入门教程

前提： Docker搭建es+kibana

前提:具备docker环境，如果没有环境且os为windows或mac的可以下载docker desktop
详细搭建教程：https://blog.csdn.net/weixin_45565886/article/details/132396440

一、DSL查询

Elasticsearch提供了基于JSON的DSL（Domain Specific Language）来定义查询。

查询语法：

# 查询格式基本类似
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "查询类型": {
      "查询条件": "条件值"
    }
  }
}
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1 查询所有：match_all

一般用于测试

2 全文检索查询：match_query、multi_match_query

利用分词器对用户输入内容分词，然后去倒排索引库匹配

2.1 match：单字段查询

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "FIELD": "TEXT"
    }
  }
}
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2.2 multi_match：多字段查询，任意一个字段符合条件即可

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "TEXT",
      "fields": ["FIELD1", " FIELD12"]
    }
  }
}
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2.3 区别与联系

match和multi_match的区别是什么？

• match：根据一个字段查询
• multi_match：根据多个字段查询，参与查询字段越多，查询性能越差(搜索字段越多，对查询性能影响越大，因此建议采用copy_to，然后单字段查询的方式)

3 精确查询：ids、range、term

一般是查找keyword、数值、日志、boolean等类型字段

3.1 term：根据词条精确值查询

因为精确查询的字段搜是不分词的字段，因此查询的条件也必须是不分词的词条。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。如果用户输入的内容过多，反而搜索不到数据。

# term查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "FIELD": {
        "value": "VALUE"
      }
    }
  }
}
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3.2 range：根据值的范围查询

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
      }
    }
  }
}
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3.3 区别与联系

精确查询常见的有哪些？

1. term查询：根据词条精确匹配，一般搜索keyword类型、数值类型、布尔类型、日期类型字段
2. range查询：根据数值范围查询，可以是数值、日期的范围

4 地理查询：geo_distance、geo_bounding_box

根据经纬度查询

4.1 geo_distance:指定半径画圆

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：

# geo_distance 查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "geo_distance": {
      "distance": "15km", // 半径
      "FIELD": "31.21,121.5" // 圆心
    }
  }
}
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5 复合查询：bool、function_score

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

5.1 相关性算分(使用match查询时自带)

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。

例如：我们搜索上海如家

[
  {
    "_score" : 17.850193,
    "_source" : {
      "name" : "虹桥如家酒店真不错",
    }
  },
  {
    "_score" : 12.259849,
    "_source" : {
      "name" : "外滩如家酒店真不错",
    }
  },
  {
    "_score" : 11.91091,
    "_source" : {
      "name" : "迪士尼如家酒店真不错",
    }
  }
]
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小结：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（缺陷：词条频率越高，文档得分也会越高，单个词条对文档影响较大。而BM25则会让单个词条的算分有一个上限，曲线更加平滑）
• BM25算法，elasticsearch5.1版本后采用的算法

5.2 function_score：算分函数查询，我们手动修改算分

算分函数查询（important)

• 根据相关度打分是比较合理的需求，但合理的不一定是产品经理需要的。
• 以百度为例，你搜索的结果中，并不是相关度越高排名越靠前，而是谁掏的钱多排名就越靠前。如图：
  

要想控制好得分结果，就需要利用elasticsearch中的function score 查询了

function score查询中包含四部分内容：

①原始查询条件：query部分，并基于BM25算法打原始分

②过滤条件

filter部分，符合该条件的文档才会重新算分

③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：

1. weight：函数结果是常量
2. field_value_factor：以文档中的某个字段值作为函数结果
3. random_score：以随机数作为函数结果
4. script_score：自定义算分函数算法

④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。

• 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&需求：给“如家”这个品牌的酒店排名靠前一些

翻译一下这个需求，转换为之前说的四个要点：

• 原始条件：不确定，可以任意变化
• 过滤条件：brand = “如家”
• 算分函数：可以简单粗暴，直接给固定的算分结果，weight
• 运算模式：比如求和

最终DSL语句：

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {  .... }, // 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
    }
  }
}
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5.3 bool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

如在搜索酒店时，除了关键字搜索外，我们还可能根据品牌、价格、城市等字段做过滤：

每一个不同的字段，其查询的条件、方式都不一样，必须是多个不同的查询，而要组合这些查询，就必须用bool查询了。

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

①must：必须匹配，“与”

②should：选择性匹配，“或”

③must_not：必须不匹配，“非”

④filter：必须匹配，不参与算分

示例

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 } }}
      ]
    }
  }
}
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二、搜索结果进行处理

1 排序（与query同级别）

elasticsearch默认是根据相关度算分（_score）来排序，但是也支持自定义方式对搜索结果排序。可以排序字段类型有：keyword类型、数值类型、地理坐标类型、日期类型等。

1.1 普通字段排序:sort

keyword、数值、日期类型排序的语法基本一致。

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "FIELD": "desc"  // 排序字段、排序方式ASC、DESC
    }
  ]
}
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排序条件是一个数组，也就是可以写多个排序条件。按照声明的顺序，当第一个条件相等时，再按照第二个条件排序，以此类推

示例：

需求描述：酒店数据按照用户评价（score)降序排序，评价相同的按照价格(price)升序排序

1.2 地理坐标排序

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "_geo_distance" : {
          "FIELD" : "纬度，经度", // 文档中geo_point类型的字段名、目标坐标点
          "order" : "asc", // 排序方式
          "unit" : "km" // 排序的距离单位
      }
    }
  ]
}
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这个查询的含义是：

• 指定一个坐标，作为目标点
• 计算每一个文档中，指定字段（必须是geo_point类型）的坐标 到目标点的距离是多少
• 根据距离排序

2 分页:默认返回top10，from、size

elasticsearch 默认情况下只返回top10的数据。而如果要查询更多数据就需要修改分页参数了。elasticsearch中通过修改from、size参数来控制要返回的分页结果：

• from：从第几个文档开始
• size：总共查询几个文档
  类似于mysql中的limit ?, ?

2.1 基本分页

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"}
  ]
}
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2.2 深度分页

我要查询990~1000的数据，查询逻辑要这么写：

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 990, // 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"}
  ]
}
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这里是查询990开始的数据，也就是 第990~第1000条 数据。

不过，elasticsearch内部分页时，必须先查询 0~1000条，然后截取其中的990 ~ 1000的这10条：

查询TOP1000，如果es是单点模式，这并无太大影响。

但是elasticsearch将来一定是集群，例如我集群有5个节点，我要查询TOP1000的数据，并不是每个节点查询200条就可以了。

因为节点A的TOP200，在另一个节点可能排到10000名以外了。

因此要想获取整个集群的TOP1000，必须先查询出每个节点的TOP1000，汇总结果后，重新排名，重新截取TOP1000。

那如果我要查询9900~10000的数据呢？是不是要先查询TOP10000呢？那每个节点都要查询10000条？汇总到内存中？

当查询分页深度较大时，汇总数据过多，对内存和CPU会产生非常大的压力，因此elasticsearch会禁止from+ size 超过10000的请求。

• 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。
• scroll：原理将排序后的文档id形成快照，保存在内存。官方已经不推荐使用。

①search after：从上一次排序值开始，查询下一页（推荐）

②scroll：将排序后的文档id形成快照，保存到内存

2.3 区别与联系

分页查询的常见实现方案以及优缺点：

1. from + size：

优点：支持随机翻页
缺点：深度分页问题，默认查询上限（from + size）是10000
场景：百度、京东、谷歌、淘宝这样的随机翻页搜索

2. after search：

优点：没有查询上限（单次查询的size不超过10000）
缺点：只能向后逐页查询，不支持随机翻页
场景：没有随机翻页需求的搜索，例如手机向下滚动翻页

3. scroll：

优点：没有查询上限（单次查询的size不超过10000）
缺点：会有额外内存消耗，并且搜索结果是非实时的
场景：海量数据的获取和迁移。从ES7.1开始不推荐，建议用 after search方案。

3 高亮

3.1 原理:标签+css样式

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": "",  // 用来标记高亮字段的前置标签
        "post_tags": "" // 用来标记高亮字段的后置标签
      }
    }
  }
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