简要

1、query string search
2、query DSL
3、query filter
4、full-text search
5、phrase search
6、highlight search

1、query string search

搜索全部商品:GET /ecommerce/product/_search

query string search的由来,因为search参数都是以http请求的query string来附带的。

搜索商品名称中包含yagao的商品,而且按照售价降序排序:GET /ecommerce/product/_search?q=name:yagao&sort=price:desc

适用于临时的在命令行使用一些工具,比如curl,快速的发出请求,来检索想要的信息;

但是如果查询请求很复杂,是很难去构建的,在生产环境中,几乎很少使用query string search。

took:耗费了几毫秒
timed_out:是否超时,这里是没有
_shards:数据拆成了5个分片,所以对于搜索请求,会打到所有的primary shard(或者是它的某个replica shard也可以)
hits.total:查询结果的数量,3个document
hits.max_score:score的含义,就是document对于一个search的相关度的匹配分数,越相关,就越匹配,分数也高
hits.hits:包含了匹配搜索的document的详细数据

{
"took": 2,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 3,
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "ecommerce",
"_type": "product",
"_id": "2",
"_score": 1,
"_source": {
"name": "jiajieshi yagao",
"desc": "youxiao fangzhu",
"price": 25,
"producer": "jiajieshi producer",
"tags": [
"fangzhu"
]
}
},
{
"_index": "ecommerce",
"_type": "product",
"_id": "1",
"_score": 1,
"_source": {
"name": "gaolujie yagao",
"desc": "gaoxiao meibai",
"price": 30,
"producer": "gaolujie producer",
"tags": [
"meibai",
"fangzhu"
]
}
},
{
"_index": "ecommerce",
"_type": "product",
"_id": "3",
"_score": 1,
"_source": {
"name": "zhonghua yagao",
"desc": "caoben zhiwu",
"price": 40,
"producer": "zhonghua producer",
"tags": [
"qingxin"
]
}
}
]
}
}

GET /test_index/test_type/_search?q=test_field:test

GET /test_index/test_type/_search?q=+test_field:test

GET /test_index/test_type/_search?q=-test_field:test

一个是掌握q=field:search content的语法,还有一个是掌握+和-的含义,+是必须包含,-是不包含

_all  metadata的原理和作用

GET /test_index/test_type/_search?q=test

直接可以搜索所有的field,任意一个field包含指定的关键字就可以搜索出来。

2、query DSL

DSL:Domain Specified Language,特定领域的语言

http request body:请求体,可以用json的格式来构建查询语法,比较方便,可以构建各种复杂的语法,比query string search肯定强大多了

查询所有的商品

GET /ecommerce/product/_search

{

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

}

查询名称包含yagao的商品,同时按照价格降序排序

GET /ecommerce/product/_search

{

"query" : {

"match" : {

"name" : "yagao"

}

},

"sort": [

{ "price": "desc" }

]

}

分页查询

分页查询商品,总共3条商品,假设每页就显示1条商品,现在显示第2页,所以就查出来第2个商品.from://从第几个商品开始查

GET /ecommerce/product/_search

{

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

"from": 1,

"size": 1

}

指定要查询出来商品的名称和价格就可以

GET /ecommerce/product/_search

{

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

"_source": ["name", "price"]

}

更加适合生产环境的使用,可以构建复杂的查询

Scoll滚动搜索

如果一次性要查出来比如10万条数据,那么性能会很差,此时一般会采取用scoll滚动查询,一批一批的查,直到所有数据都查询完处理完

使用scoll滚动搜索,可以先搜索一批数据,然后下次再搜索一批数据,以此类推,直到搜索出全部的数据来

scoll搜索会在第一次搜索的时候,保存一个当时的视图快照,之后只会基于该旧的视图快照提供数据搜索,如果这个期间数据变更,是不会让用户看到的

采用基于_doc进行排序的方式,性能较高

每次发送scroll请求,我们还需要指定一个scoll参数,指定一个时间窗口,每次搜索请求只要在这个时间窗口内能完成就可以了

每次取3条

GET /test_index/test_type/_search?scroll=1m

{

"query": {

"match_all": {}

},

"sort": [ "_doc" ],

"size": 3

}

获得的结果会有一个scoll_id,下一次再发送scoll请求的时候,必须带上这个scoll_id

GET /_search/scroll

{

"scroll": "1m",

"scroll_id" : "DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAACxeFjRvbnNUWVZaVGpHdklqOV9zcFd6MncAAAAAAAAsYBY0b25zVFlWWlRqR3ZJajlfc3BXejJ3AAAAAAAALF8WNG9uc1RZVlpUakd2SWo5X3NwV3oydwAAAAAAACxhFjRvbnNUWVZaVGpHdklqOV9zcFd6MncAAAAAAAAsYhY0b25zVFlWWlRqR3ZJajlfc3BXejJ3"

}

scoll,看起来挺像分页的,但是其实使用场景不一样。分页主要是用来一页一页搜索,给用户看的;scoll主要是用来一批一批检索数据,让系统进行处理的。

组合多个搜索条件

GET /website/article/_search

{

"query": {

"bool": {

"must": [   //title必须包含elasticsearch

{

"match": {

"title": "elasticsearch"

}

}

],

"should": [  //content可以包含elasticsearch也可以不包含

{

"match": {

"content": "elasticsearch"

}

}

],

"must_not": [ //author_id必须不为111

{

"match": {

"author_id": 111

}

}

]

}

}

}

1、match all

GET /_search

{

"query": {

"match_all": {}

}

}

2、match

GET /_search

{

"query": { "match": { "title": "my elasticsearch article" }}

}

3、multi match

GET /test_index/test_type/_search

{

"query": {

"multi_match": {

"query": "test",  //搜索的文本

"fields": ["test_field", "test_field1"]  //多个field上面搜索

}

}

}

4、range query

GET /company/employee/_search

{

"query": {

"range": {

"age": {

"gte": 30

}

}

}

}

5、term query   

//把这个字段当成exact value去查询(前提条件:手动创建mapping的时候需要指定no_analy不分词去建立索引,这样才可以用test hello在term搜到)

GET /test_index/test_type/_search

{

"query": {

"term": {

"test_field": "test hello"

}

}

}

6、terms query

GET /_search

{

"query": { "terms": { "tag": [ "search", "full_text", "nosql" ] }}  //对tag字段指定多个搜索词

}

3、query filter

搜索商品名称包含yagao,而且售价大于25元的商品

GET /ecommerce/product/_search

{

"query" : {

"bool" : {

"must" : {

"match" : {

"name" : "yagao"

}

},

"filter" : {

"range" : {

"price" : { "gt" : 25 }

}

}

}

}

}

{

"bool": {

"must":     { "match": { "title": "how to make millions" }},

"must_not": { "match": { "tag":   "spam" }},

"should": [

{ "match": { "tag": "starred" }}

],

"filter": {

"range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }}

}

}

}

{

"bool": {

"must":     { "match": { "title": "how to make millions" }},

"must_not": { "match": { "tag":   "spam" }},

"should": [

{ "match": { "tag": "starred" }}

],

"filter": {

"bool": {

"must": [

{ "range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }}},

{ "range": { "price": { "lte": 29.99 }}}

],

"must_not": [

{ "term": { "category": "ebooks" }}

]

}

}

}

}

GET /company/employee/_search

{

"query": {

"constant_score": {  //constant_score是固定语法单纯使用filter的时候需要加上的

"filter": {

"range": {

"age": {

"gte": 30

}

}

}

}

}

}

4、full-text search

GET /ecommerce/product/_search

{

"query" : {

"match" : {

"producer" : "yagao producer"

}

}

}

5、phrase search(短语搜索)

跟全文检索相对应,相反,全文检索会将输入的搜索串拆解开来,去倒排索引里面去一一匹配,只要能匹配上任意一个拆解后的单词,就可以作为结果返回

phrase search,要求输入的搜索串,必须在指定的字段文本中,完全包含一模一样的,才可以算匹配,才能作为结果返回

GET /ecommerce/product/_search

{

"query" : {

"match_phrase" : {

"producer" : "yagao producer"

}

}

}

6、highlight search

GET /ecommerce/product/_search

{

"query" : {

"match" : {

"producer" : "producer"

}

},

"highlight": {

"fields" : {

"producer" : {}

}

}

}

7、判断搜索是否合法

//判断搜索是否合法,如果不合法问题在哪里

GET /test_index/test_type/_validate/query?explain

{

"query": {

"math": {

"test_field": "test"

}

}

}

{

"valid": false,

"error": "org.elasticsearch.common.ParsingException: no [query] registered for [math]"

}

8、排序

1、默认排序规则

默认情况下,是按照_score降序排序的

然而,某些情况下,可能没有有用的_score,比如说filter

GET /_search

{

"query" : {

"bool" : {

"filter" : {

"term" : {

"author_id" : 1

}

}

}

}

}

当然,也可以是constant_score

GET /_search

{

"query" : {

"constant_score" : {

"filter" : {

"term" : {

"author_id" : 1

}

}

}

}

}

2、定制排序规则

GET /company/employee/_search

{

"query": {

"constant_score": {

"filter": {

"range": {

"age": {

"gte": 30

}

}

}

}

},

"sort": [

{

"join_date": {

"order": "asc"

}

}

]

}

问题:如果对一个string field进行排序,结果往往不准确,因为分词后是多个单词,再排序就不是我们想要的结果了

通常解决方案是,将一个string field建立两次索引,一个分词,用来进行搜索;一个不分词,用来进行排序

PUT /website

{

"mappings": {

"article": {

"properties": {

"title": {

"type": "text", //分词索引

"fields": {

"raw": {     //不分词索引

"type": "string",

"index": "not_analyzed"

}

},

"fielddata": true  //正排索引

},

"content": {

"type": "text"

},

"post_date": {

"type": "date"

},

"author_id": {

"type": "long"

}

}

}

}

}

PUT /website/article/1

{

"title": "first article",

"content": "this is my second article",

"post_date": "2017-01-01",

"author_id": 110

}

{

"took": 2,

"timed_out": false,

"_shards": {

"total": 5,

"successful": 5,

"failed": 0

},

"hits": {

"total": 3,

"max_score": 1,

"hits": [

{

"_index": "website",

"_type": "article",

"_id": "2",

"_score": 1,

"_source": {

"title": "first article",

"content": "this is my first article",

"post_date": "2017-02-01",

"author_id": 110

}

},

{

"_index": "website",

"_type": "article",

"_id": "1",

"_score": 1,

"_source": {

"title": "second article",

"content": "this is my second article",

"post_date": "2017-01-01",

"author_id": 110

}

},

{

"_index": "website",

"_type": "article",

"_id": "3",

"_score": 1,

"_source": {

"title": "third article",

"content": "this is my third article",

"post_date": "2017-03-01",

"author_id": 110

}

}

]

}

}

GET /website/article/_search

{

"query": {

"match_all": {}

},

"sort": [

{

"title.raw": {  //拿未分词索引的去排,上面有创建了

"order": "desc"

}

}

]

}

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