1.DSL查询分类

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：查询出所有数据，一般测试用。例如：match_all

• 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。例如：

  • match_query

  • multi_match_query

• 精确查询：根据精确词条值查找数据，一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。例如：

  • ids

  • range

  • term

• 地理（geo）查询：根据经纬度查询。例如：

  • geo_distance

  • geo_bounding_box

• 复合（compound）查询：复合查询可以将上述各种查询条件组合起来，合并查询条件。例如：

  • bool

  • function_score

查询的语法基本一致：

GET /{索引名称}/_search
{
  "query": {
    "查询类型": {
      "查询条件": "条件值"
    }
  }
}

我们以查询所有为例，其中：

• 查询类型为match_all

• 没有查询条件

// 查询所有
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match_all": {
    }
  }
}

　　其它查询无非就是查询类型、查询条件的变化。

2.全文检索查询

使用场景

全文检索查询的基本流程如下：

• 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

比较常用的场景包括：

• 商城的输入框搜索

• 百度输入框搜索

基本语法

常见的全文检索查询包括：

• match查询：单字段查询

• multi_match查询：多字段查询，任意一个字段符合条件就算符合查询条件

match查询语法如下：

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "FIELD": "TEXT"
    }
  }
}

mulit_match语法如下：

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "TEXT",
      "fields": ["FIELD1", " FIELD12"]
    }
  }
}

match查询示例：

multi_match查询示例：

可以看到，两种查询结果是一样的，为什么？

因为我们将brand、name、business值都利用copy_to复制到了all字段中。因此你根据三个字段搜索，和根据all字段搜索效果当然一样了。

但是，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。

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

3.精准查询

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

• range：根据值的范围查询

term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。

语法说明：

// term查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "FIELD": {
        "value": "VALUE"
      }
    }
  }
}

当我搜索的是精确词条时，能正确查询出结果：

 但是，当我搜索的内容不是词条，而是多个词语形成的短语时，反而搜索不到：

range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。

基本语法：

// 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
      }
    }
  }
}

示例：

总结

精确查询常见的有哪些？

• 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

• range查询：根据数值范围查询，可以是数值、日期的范围

4.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，官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/geo-queries.html

矩形范围查询，也就是geo_bounding_box查询，查询坐标落在某个矩形范围的所有文档：

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。

语法如下：

// geo_bounding_box查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "geo_bounding_box": {
      "FIELD": {
        "top_left": { // 左上点
          "lat": 31.1,
          "lon": 121.5
        },
        "bottom_right": { // 右下点
          "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。

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：

 语法说明：

// geo_distance 查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "geo_distance": {
      "distance": "15km", // 半径
      "FIELD": "31.21,121.5" // 圆心
    }
  }
}

示例：

我们先搜索陆家嘴附近15km的酒店：

发现共有47家酒店。

然后把半径缩短到3公里：

 可以发现，搜索到的酒店数量减少到了5家。

5.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

算分函数查询

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。

要想认为控制相关性算分，就需要利用elasticsearch中的function score 查询了。

1）语法说明

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

2）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

因此最终的DSL语句如下：

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
    }
  }
}

　　测试，在未添加算分函数时，如家得分如下：

 添加了算分函数后，如家得分就提升了：

3）小结

function score query定义的三要素是什么？

• 过滤条件：哪些文档要加分

• 算分函数：如何计算function score

• 加权方式：function score 与 query score如何运算