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ElasticStack学习(六):ElasticSearch搜索初探

作者:互联网

一、ElasticSearch搜索介绍

  1、ElasticSearch搜索方式主要分为以下两种:

    1)、URI Search:此种查询主要是使用Http的Get方法,在URL中使用查询参数进行查询;

    如:http://localhost:9200/kibana_sample_data_ecommerce/_search?q=customer_first_name:Jim

    这条URL中,q表示查询的内容,用来搜索名叫Jim的客户。用Postman进行查询,搜索结果如下图所示:

    

     2)、Request Body Search(DSL查询):此种查询是使用ElasticSearch提供的,可以采用Get或Post的方法,基于JSON格式的更加完备的DSL(Query Domain Specific Language);

    如:http://localhost:9200/kibana_sample_data_ecommerce/_search 

    在请求体中写入:    

{
    "query":{"match_all":{}}
}

    其中match_all代表返回所有的文档。  

    或同样查询customer_first_name:Jim,如下: 

{
    "profile": true,
    "query": {
        "match": {"customer_first_name":"Jim"}
    }
}

    用Postman进行查询,结果如下图所示:

    took表示查询用时;hits表示查到了多少结果,ElasticSearch默认列出10条;_score表示相关度评分;_source表示文档原始信息;

    所以,大体上可根据以下语法进行查询:  

/_search 
查询范围:集群上所有的索引;

/index-name1/_search
查询范围:只查询index-name1索引;

/index-name1,index-name2/_search
查询范围:查询index-name1,index-name2两个索引;

/index*/_search
查询范围:查询以index开头的索引;

   2、搜索相关性

  搜索是用户与搜索引擎的对话,比较关注的有如下几点:

    1)是否可以找到所有相关的内容;

    2)有多少不相关的内容被返回了;

    3)文档的打分是否合理;

    4)结合业务需求,平衡结果排名;  

  3、搜索结果的衡量

    1)Precision-查准率:尽可能返回较少的无关文档,公式为:返回的相关结果/(返回的相关结果+返回的无关结果)

    2)Recall-查全率:尽量返回较多的相关文档,公式为:返回的相关结果/(返回的相关结果+应该返回但没有返回结果)

    3)Ranking-排名:是否能够按照相关度进行排序;

 二、ElasticSearch URI搜索操作

  通过URI Query实现搜索,语法如下:  

Get /movies/_search?q=2012&df=title_name&sort=year:desc&from=0&size=10&timeout=1s
{
  "profile":true
}

    q:指定的查询语句,使用Query String 语法;

  df:默认字段,若不指定,会对所有字段进行查询;

  sort:用于排序;

  from、size:用于分页;

  profile:用于展示查询是如何被执行的;

  1、指定字段查询、泛查询

  指定字段查询:就是查询的值是在某个字段范围内进行的查询。对movies索引中的title字段做2012信息的查询,查询结果如下图所示:

  

  泛查询:就是查询的值是对索引中所有字段进行匹配,如下图所示:

   

  2、Term【词语】查询与Phrase【短语】查询

  两者区别在于,若要查询一条信息,如Iron Man

  对于Term查询,Iron Man等效于Iron OR Man;

  对于Phrase查询,“Iron Man"等效于Iron AND Man,而且要求前后顺序要保持一致;

  注意:对于Term查询,需要加上括号才可以;对于Phrase查询,需要加上引号才可以;

  如下图所示:

  

  

  3、布尔查询

  布尔表示符:AND/OR/NOT(+、-),注意:符号必须大写。具体操作如下图所示:

  

  在AND查询中,我们会发现查询出8条结果,与Phrase查询结果并不相同。原因在于:Phrase查询要求查询信息前后顺序必须是一致的,而AND查询并没有这个要求,因此多出两条查询数据。

  

  在OR查询中,我们会发现与Term查询结果是相同的,包括profile中所列出的description都是一样的。不相同的是查询类型,Term查询是TermQuery,Or查询是BooleanQuery。

  

  4、范围查询

  []:表示闭区间;{}:表示开区间;如下图所示:

  

  

  上图中,开区间查询,在profile中会发现,查询范围是从2016至2019,开区间意味着要大于开区间的起始值。

  5、算数符号查询

  包括:>、>=、<、<=,如下图所示:

  

   

  6、通配符查询

  通配符查询效率低、占用内存大,故不建议使用。

  ?:代表1个字符;*:代表0或多个字符;

  

  

  7、模糊/近似度匹配查询

  

  

  从上面两图中可以看出,近似度查询中的~1表示一个词中允许有一个字母与正确单词不差别;~2表示对一个短语进行搜索,可以搜索到缺失1个或2个词的短语,2个以上的不属于此搜索范围。

  8、正则表达式查询

三、Request Body搜索操作(DSL操作)

  在ElasticSearch中,一般高阶的搜索操作都是通过Request Body来实现。

//通过from size返回查询结果,注意:获取靠后的翻页成本较高。
post /movies/_search
{
    "profile": true,
    “from":10,
    "size":20,
    "query": {
        "match": {"title":"iron man"}
    }
}
//通过sort对查询结果进行排序,注意:排序字段最好是“数字型”或“日期型”
post /movies/_search
{
    "profile": true,
    "sort":[{"order_date":"desc"}]
    "from":10,
    "size":20,
    "query": {
        "match": {"title":"iron man"}
    }
}  
//通过_source元数据过滤,返回相应的字段,此时,对"iron man"的查询是iron OR man的逻辑
post /movies/_search
{
  "profile":true,
  "_source":["title","year"],
  "from":10,
  "size":5,
  "sort":[{"year":"desc"}],
  "query":{
    "match": {"title":"iron man"}
  }
}
//若想对"iron man"执行iron AND man的逻辑,可按如下操作
post /movies/_search
{
  "profile":true,
  "_source":["title","year"],
  "from":10,
  "size":5,
  "sort":[{"year":"desc"}],
  "query":{
    "match"{
    "title":{
      "query":"iron man",
      "operator":"AND"
     }
   }
  }
}

   两者执行结果,如下图所示:

  

//脚本字段,通过script_fields对返回字段进行加工,来算出一个新的字段
post /movies/_search
{
  "profile":true,
  "script_fields":{
    "new_fields":{
      "script":{
        "lang":"painless",
        "source":"doc['year'].value+'-hello'"
        }
      }
    },
  "_source":["title","year"],
  "from":0,
  "size":10,
  "sort":[{"year":"desc"}],
  "query":{
    "match_all":{}
    }
}

   

//短语搜索,注意slop的意思是可以在iron man之间可以有1个其他的字符
post /movies/_search
{
  "profile":true,
  "_source":["title","year"],
  "query":{
    "match_phrase":{
        "title":{
            "query":"iron man",
            "slop":"1"
          }
      }
    }
}

   

四、Query String和Simple Query String搜索(也是DSL操作)

  我们向索引users中插入两条文档:

put /users/_doc/3
{
  "name":"tang bohu",
  "about":"gongfu,wencai,huahua"
}
put /users/_doc/4
{
  "name":"zhang sanfeng",
  "about":"gongfu,youmo"
}

   1、Query String

  在DSL中也是可以支持类似于URI Query的查询。

  

  2、Simple Query String

  该种查询的特点:

  1)此种查询类似于Query String,但是会忽略错误的语法,同时只支持部分查询语法;

  2)不支持AND、OR、NOT,只会将其作为字符串处理;

  3)Term之间的默认关系是OR,通过Operator可以指定其他关系;

  4)支持部分逻辑:+、-、|;

  

  

  注意:Query、Query String、Simple Query String在使用时,后两者的灵活性降低了,但是更容易写;而第一种灵活性最大,但是容易出错。

  

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  知识学习来源:《Elasticsearch核心技术与实战》  

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来源: https://www.cnblogs.com/supersnowyao/p/11181956.html