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》
标签：profile,搜索,search,title,ElasticStack,查询,ElasticSearch,初探,Query 来源： https://www.cnblogs.com/supersnowyao/p/11181956.html