05-ElasticSearch高級搜索

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2、ElasticSearch高級搜索 Elasticsearch提供了基於JSON的DSL（Domain Specific Language）來定義查詢。常見的查詢類型如下所示 ①、查詢所有 查詢出所有數據，一般測試用；例如 match_all 如下圖所示 ②、全文檢索（full text）查詢 ...


2、ElasticSearch高級搜索

  • Elasticsearch提供了基於JSON的DSL（Domain Specific Language）來定義查詢。常見的查詢類型如下所示
    • ①、查詢所有
      • 查詢出所有數據，一般測試用；例如
        • match_all
        • 如下圖所示
    • ②、全文檢索（full text）查詢
      • 利用分詞器對用戶輸入內容分詞，然後去倒排索引庫中匹配，例如
        • match_query
        • multi_match_query
    • ③、精確查詢
      • 根據精確詞條值查找數據，一般是查找keyword、數值、日期、boolean等類型的欄位，例如
        • ids
        • range
        • term
    • ④、地理（geo）查詢
      • 根據經緯度查詢，例如
        • geo_distance
        • geo_bounding_box
    • ⑤、複合（compound）查詢
      • 複合查詢可以將上述各種查詢條件組合起來，合併查詢條件，例如
      • bool
      • function_score

2.1、全文檢索查詢

2.1.1、使用場景

  • 全文檢索查詢的基本流程如下所示
    • ①、對用戶搜索的內容做分詞，得到詞條
    • ②、根據詞條去倒排索引庫中匹配，得到文檔id
    • ③、根據文檔id找到文檔，把所有匹配結果以並集或交集返回給用戶
  • 比較常用的場景包括
    • 商城的輸入框搜索
    • 百度搜索框搜索
  • 因為是拿著詞條去匹配，因此參與搜索的欄位也必須是可分詞的text類型的欄位

2.1.2、DSL語句格式

  • 常見的全文檢索查詢包括

    • match查詢：單欄位查詢
    • multi_match查詢：多欄位查詢，任意一個欄位符合條件就算符合查詢條件

  • match查詢語法如下所示

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

  • match_all查詢語法如下

    • GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "TEXT",
      "fileds": ["FILED1", "FILED2"]
    }
  }
}

2.1.3、match查詢DSL語句示例&&RestAPI示例

①、DSL語句

  • 比如要搜索name欄位中存在 如家酒店，DSL語句如下所示

    • GET hotel/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "如家酒店"
    }
  },
  "size": 2		# size的意思是只顯示n條數據
}

  • 搜索結果如下所示

  • 結果分析

    • 因為name欄位是類型是text，搜索的時候會對這個欄位進行分詞

    • 如搜索如家酒店，那麼就會分詞稱為如家，酒店，相當於會搜索三次，並取這三次搜索的並集（ES預設的是並集），所以搜索的命中率才會如此之高

      • 通俗的來說
        • 並集就相當於搜索到name like %如家%算一條數據，搜索到酒店也算一條數據
        • 那麼交集就跟它相反，必須是name like %如家酒店%才能算是一條數據

    • 那麼如何取交集呢？，如下所示

      • DSL

        • # 取交集，並集是or
GET hotel/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": {
        "query": "如家酒店",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

      • 運行結果

②、RestAPI

math_all

  • 代碼如下所示

    • package com.coolman.hotel.test;

import com.coolman.hotel.pojo.HotelDoc;
import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.apache.lucene.search.TotalHits;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.index.query.MatchAllQueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import java.io.IOException;

@SpringBootTest
public class FullTextSearchDemo {
    // 註入 RestHighLevelClient對象
    @Autowired
    private RestHighLevelClient restHighLevelClient;

      // jackson
private final ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();

/**
 * 查詢所有測試
 */
@Test
public void testMatchAll() throws IOException {
    // 1. 創建一個查詢請求對象
    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("hotel");   // 指定索引

    // 2. 添加查詢的類型
    MatchAllQueryBuilder matchAllQueryBuilder = QueryBuilders.matchAllQuery();
    searchRequest.source().query(matchAllQueryBuilder);     // source就相當於{}
    searchRequest.source().size(100);     // RestAPI預設返回的是10條數據，可以更改size的屬性，即可自定義返回的數據量

    // 3. 發出查詢的請求，得到響應結果
    SearchResponse response = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

    // 4. 處理響應的結果
    handlerResponse(response);

}

/**
 * 用來處理響應數據（相當於解析返回的JSON數據）
 * @param response
 */
private void handlerResponse(SearchResponse response) throws JsonProcessingException {
    // 1. 得到命中的數量（即總記錄數量）
    SearchHits hits = response.getHits();
    long totalCount = hits.getTotalHits().value;// 總記錄數
    System.out.println("總記錄數量為：" + totalCount);

    // 2. 獲取本次查詢出來的列表數據
    SearchHit[] hitsArray = hits.getHits();
    for (SearchHit hit : hitsArray) {
        // 得到json字元串
        String json = hit.getSourceAsString();
        // 將json字元串轉換為實體類對象
        HotelDoc hotelDoc = objectMapper.readValue(json, HotelDoc.class);
        System.out.println(hotelDoc);
    }
}

      }

      ​~~~

match

  • 代碼如下所示

    •     /**
     * 單欄位查詢
     */
    @Test
    public void testMatch() throws IOException {
        // 1. 創建查詢請求對象
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("hotel");

        // 2. 添加查詢的類型
        MatchQueryBuilder matchQueryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("name", "如家酒店");
        searchRequest.source().query(matchQueryBuilder);

        // 3. 發出查詢請求，得到響應數據
        SearchResponse response = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

        // 4. 處理響應的結果
        handlerResponse(response);
    }

自行運行查看結果即可

2.1.4、multi_match查詢DSL語句示例&&RestAPI示例

DSL語句

  • 比如搜索name和brand欄位中出現如家酒店的數據

    • DSL語句如下所示

      • GET hotel/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "如家酒店",
      "fields": ["name", "brand"]
    }
  }
}

    • 運行結果如下所示

    • 不過多欄位查詢的使用很少，因為多欄位查詢會使得查詢效率變慢

    • 一般都會在創建映射的時候，使用copy_to將指定欄位的值拷貝到另一個欄位，如自定義的all欄位

    • 這樣子就可以使用單欄位查詢，提高查詢效率

RestAPI

跟單欄位查詢差不多，只不過使用QueryBuilders創建的對象略有不同罷了

  • 代碼如下所示

    •     /**
     * 多欄位查詢
     */
    @Test
    public void testMultiMatch() throws IOException {
        // 1. 創建查詢請求球體對象
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("hotel");

        // 2. 添加要查詢的欄位
//        MultiMatchQueryBuilder multiMatchQueryBuilder = QueryBuilders.multiMatchQuery("如家酒店", "name", "brand", "bussiness");
//        searchRequest.source().query(multiMatchQueryBuilder);

        // 因為在創建映射的時候使用了copy_to，索引上面的多欄位查詢等價於下麵的單欄位查詢
        MatchQueryBuilder matchQueryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("all", "如家酒店");
        searchRequest.source().query(matchQueryBuilder);

        // 3. 執行查詢操作，得到響應對象
        SearchResponse response = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

        // 4. 處理響應對象
        handlerResponse(response);

    }

2.2、精準查詢

2.2.1、使用場景

  • 精確查詢一般是查找keyword、數值、日期、boolean等類型的欄位，所以不會對搜索條件分詞，常見的有如下
    • term
      • 根據詞條精確值查詢，相當於equals、=
    • range
      • 根據值的範圍查詢，相當於>=、<=、between、and

2.2.2、DSL語句格式

①、term查詢

  • 因為精確查詢的欄位搜索的是不分詞的欄位，因此查詢的條件也必須是不分詞的詞條

  • 查詢的時候，用戶輸入的內容跟自動值完全匹配的時候才認為符合條件

  • 如果用戶輸入的內容過多，反而搜索不到數據

  • 語法說明

    • # term 精確查詢
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "FILED": {
        "value": "VALUE"
      }
    }
  }
}

  • 示例

    • 輸入精確詞條
    • 輸入非精確詞條

②、range查詢

  • 範圍查詢，一般應用在對數值類型做範圍過濾的時候。比如做價格範圍過濾

  • 基本語法

    • # range 精確查詢
# gte表示大於等於；gt表示大於
# lte表示小於等於；lt表示小於
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "FIELD": {
        "gte": 10,
        "lte": 20
      }
    }
  }
}

  • 示例

    • 查詢price大於等於200，小於等於500的酒店

2.2.3、RestAPI

  • term查詢

    • 代碼如下所示

    •     /**
     * term 精確查詢
     */
    @Test
    public void testTermQuery() throws IOException {
        // 1. 創建查詢請求對象
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("hotel");

        // 2. 添加要查詢的欄位
        TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("brand", "如家");
        searchRequest.source().query(termQueryBuilder);

        // 3. 發出查詢的請求，獲取響應結果
        SearchResponse response = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

        // 4. 處理響應的結果
        handlerResponse(response);

    }

  • range查詢

    • 代碼如下所示

    •     /**
     * range 精確查詢
     */
    @Test
    public void testRangeQuery() throws IOException {
        // 1. 創建查詢請求對象
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("hotel");

        // 2. 添加查詢的欄位
        RangeQueryBuilder rangeQuery = QueryBuilders.rangeQuery("price");
        rangeQuery.gte(300);    // 大於等於300
        rangeQuery.lte(500);    // 小於等於500
        searchRequest.source().query(rangeQuery);

        // 3. 執行查詢操作，獲取響應結果
        SearchResponse response = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

        // 4. 處理響應結果
        handlerResponse(response);
    }

2.3、地理坐標查詢

2.3.1、使用場景

2.3.2、DSL語句格式

①、矩形範圍查詢

  • 矩形範圍查詢，也就是geo_bounding_box查詢，查詢坐標落在某個矩形範圍的所有文檔

  • 查詢的時候，需要指定矩形的左上、右下兩個點的坐標，然後畫出一個矩形，落在該矩形內的都是符合條件的點，如下所示

  • 語法如下所示

    • # 地理位置查詢（矩形查詢）
GET hotel/_search
{
  "query": {
    "geo_bounding_box": {
      "location": {
        "top_left": {
          "lat": 31.1,
          "lon": 121.5
        },
        "bottom_right": {
          "lat": 30.9,
          "lon": 121.7
        }
      }
    }
  }
}

  • 示例

②、附近查詢

  • 附近查詢，也叫做距離查詢（geo_distance）

    • 查詢到指定中心小於某個距離值的所有文檔

  • 換句話來說，在地圖上找一個點作為圓心，以指定距離為半徑，畫一個圓，落在圓內的坐標都算符合條件，如下所示

  • 語法如下所示

    • GET hotel/_search
{
  "query": {
    "geo_distance": {
      "distance": "15km",
      "location": "31.21,121.5"
    }
  }
}

  • 示例

2.3.3、RestAPI

①、矩形範圍查詢

  • 代碼如下所示

    •     /**
     * 地理坐標矩形查詢
     */
    @Test
    public void testGeoBoundingBoxSearch() throws IOException {
        // 1. 創建查詢請求對象
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("hotel");

        // 2. 添加要查詢的欄位
        // 指定要查詢的欄位為 location
        GeoBoundingBoxQueryBuilder geoBoundingBoxQueryBuilder = QueryBuilders.geoBoundingBoxQuery("location");
        
        // 指定 topLeft的坐標
        geoBoundingBoxQueryBuilder.topLeft().resetLat(31.1);
        geoBoundingBoxQueryBuilder.topLeft().resetLon(121.5);

        // 指定 bottom_right的坐標
        geoBoundingBoxQueryBuilder.bottomRight().resetLat(30.9);
        geoBoundingBoxQueryBuilder.bottomRight().resetLon(121.7);
        
        searchRequest.source().query(geoBoundingBoxQueryBuilder);

        // 3. 發起請求
        SearchResponse response = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

        // 4. 處理返回的數據
        handlerResponse(response);
    }

②、附近查詢

  • 代碼如下所示

    •     /**
     * 地理坐標附近查詢（圓形）
     */
    @Test
    public void testGeoDistanceSearch() throws IOException {
        // 1. 創建查詢請求對象
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("hotel");

        // 2. 添加要查詢的欄位
        // 指定要查詢的欄位是 location
        GeoDistanceQueryBuilder geoDistanceQueryBuilder = QueryBuilders.geoDistanceQuery("location");

        // 指定中心點坐標
        geoDistanceQueryBuilder.point(new GeoPoint(31.21, 121.5));
        // 指定要查詢的範圍距離
        geoDistanceQueryBuilder.distance("15km");

        searchRequest.source().query(geoDistanceQueryBuilder);

        // 3. 發起查詢請求
        SearchResponse response = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

        // 4. 處理返回的數據
        handlerResponse(response);
    }

2.4、複合查詢之布爾查詢

2.4.1、使用場景

  • 布爾查詢是一個或多個查詢子句的組合，每一個子句就是一個子查詢，子查詢的組合方式有如下幾種
    • ①、must：必須匹配每個子查詢，類似"與"（and），must的條件參與算分
    • ②、should：選擇性匹配子查詢，類似"或"（or）
    • ③、must_not：必須不匹配，不參與算分，類似"非"（not）
    • ④、filter：效果和must一樣，都是and。必須匹配，filter的條件不參與算分
  • 常見的應用場景
    • 比如在搜索酒店的時候，除了關鍵字搜索以外，我們還可能根據品牌、價格、城市等欄位過濾
    • 每一個不同的欄位，其查詢的條件、方式都不一樣，必須是多個不同的查詢，而要組合這些查詢，就必須使用bool查詢
  • 註意事項
    • 不過需要註意的是，搜索的時候，參與算分的欄位越多，查詢的性能也越差；因此這種多條件查詢的時候，可以按照如下類似方法解決
      • 搜索框的關鍵字搜索，是全文檢索查詢，使用must查詢，參與算分
      • 其他過濾條件，採用filter查詢，不參與算分

2.4.2、DSL語句格式

  • DSL語句如下所示

    • GET hotel/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "term": {
            "city": {
              "value": "上海"
            }
          }
        }
      ],
      "should": [
        {
          "term": {
            "brand": {
              "value": "皇冠假日"
            }
          }
        },
        {
          "term": {
            "brand": {
              "value": "華美達"
            }
          }
        }
      ],
      "must_not": [
        {
          "range": {
            "price": {
              "lte": 500
            }
          }
        }
      ],
      "filter": {
        "range": {
          "score": {
            "gte": 45
          }
        }
      }
    }
  }
}

    • 這個DSL語句的意思通俗來說就是

      • ①、城市必須是上海
      • ②、品牌可以是皇冠假日或者華美達
      • ③、價格必須小於等於500
      • ④、得分必須大於等於45

  • 示例

    • 需求如下所示

      • 搜索名字包含"如家酒店"，價格不高於400，在坐標31.21,121.5，周圍10km範圍的酒店

    • 分析

      • ①、名稱搜索，屬於全文檢索查詢，應該參與算分
      • ②、價格不高於400，用range過濾查詢，不參與算分（可以放到must_not中，當然也可以放到filter中，使用lte表示小於等於400）
      • ③、周圍10km範圍內，用geo_distance查詢，屬於過濾條件，不參與算分，放到filter中

    • DSL語句如下所示

      • GET hotel/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "name": "如家酒店"
          }
        }
      ], 
      "must_not": [
        {
          "range": {
            "price": {
              "gt": 400
            }
          }
        }
      ],
      "filter": {
        "geo_distance": {
          "distance": "10km",
          "location": {
            "lat": 31.21,
            "lon": 121.5
          }
        }
      }
    }
  }
}

      • PS：在kibana中編寫filter中的坐標信息的時候自動補全有些bug，kibana會報錯distacne_unit和location不能共存，所以應該把這個單位刪除，然後在distance欄位上添加雙引號的同時帶上單位

2.4.3、RestAPI

  • 代碼如下所示

    • /**
     * 複合查詢之布爾查詢
     */
    @Test
    public void testBooleanQuery() throws IOException {
        // 1. 創建查詢請求對象
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("hotel");

        // 2. 添加要查詢的欄位
        BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
        // must
        MatchQueryBuilder brand = QueryBuilders.matchQuery("name", "如家酒店");
        boolQueryBuilder.must(brand);
        // must_not
        RangeQueryBuilder price = QueryBuilders.rangeQuery("price").gt(400);
        boolQueryBuilder.mustNot(price);
        // filter
        GeoDistanceQueryBuilder location = QueryBuilders.geoDistanceQuery("location").point(new GeoPoint(31.21, 121.5)).distance("10km");
        boolQueryBuilder.filter(location);

        searchRequest.source().query(boolQueryBuilder);

        // 3. 執行查詢，得到響應數據
        SearchResponse response = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

        // 4. 處理響應數據
        handlerResponse(response);

    }

2.5、複合查詢之算分函數查詢

2.5.1、使用場景

  • 當我們使用match查詢的時候，文檔結果會根據搜索詞條的關聯度打分(_score)，返回結果時按照分值降序排序
    • 可以自行查詢查看驗證
  • 在Elasticsearch中，早期使用的打分演算法是TF-IDF演算法，公式如下
    • TF（詞條頻率）：描述某一詞在一篇文檔中出現的頻繁程度。出現越多，分值越高，反之，分值月底
    • IDF（逆文檔頻率）：通過公式可以看到，詞條出現的文檔數量越多，分值越低，反之越高
  • 在後來的5.1版本升級後，Elasticsearch將演算法改進為BM25演算法，公式如下
  • TF-IDF演算法有一個缺陷，就是詞條頻率越高，文檔得分也會越高，單個詞條對文檔影響較大。而BM25則會讓單個詞條的演算法有一個上限，曲線更加平滑
  • 根據相關度打分是比較合理的需求，但合理的不一定是產品經理需要的
  • 以某度為例，在搜索的結果中，並不是相關度越高，排名越靠前；而是誰掏的錢多，排名就越靠前
  • 要想人為控制相關性算分，就需要利用Elasticsearch中的function score查詢

2.5.2、DSL語句格式

  • 可以通過下圖來理解算分函數查詢的DSL語句基本格式
  • function score 查詢中包含四部分內容
    • ①、原始查詢條件
      • query部分，基於這個條件搜索文檔，並且基於BM25演算法給文檔打分，原始算分（query score)
    • ②、過濾條件
      • filter部分，符合該條件的文檔才會重新算分
    • ③、算分函數
      • 符合filter條件的文檔要根據這個函數做運算，得到的函數算分（function score），有四種函數
        • weight：函數結果是常量
        • field_value_factor：以文檔中的某個欄位值作為函數結果
        • random_score：以隨機數作為函數結果
        • script_score：自定義算分函數演算法
    • ④、運算模式
      • 算分函數的結果、原始查詢的相關性算分，兩者之間的運算方式，包括
        • multiply：相乘
        • replace：用function score替換query score
        • 其它，例如：sum、avg、max、min
  • function score 的運行流程如下所示
    • a. 根據原始條件查詢搜索文檔，並且計算相關性算分，稱為原始算分（query score）
    • b. 根據過濾條件，過濾文檔
    • c. 符合過濾條件的文檔，基於算分函數的運算，得到函數算分（function score）
    • d. 將原始算分（query score）和函數算分（function score）基於運算模式做運算，得到最終結果，作為相關性算分
  • 因此，其中的關鍵點是
    • 過濾條件：決定哪些文檔的算分被修改
    • 算分函數：決定函數算分的演算法
    • 運算模式：決定最終算分結果

需求

  • 讓"如家"這個品牌的酒店排名靠前一點

  • 這個需求很簡單，可以理解為如下幾部分

    • ①、原始條件：不確定，可以任意變化
    • ②、過濾條件：brand = "如家"
    • ③、算分函數：可以簡單粗暴，直接使用weight給固定的算分結果
    • ④、運算模式：比如求和

  • 因此DSL語句如下所示

    • GET hotel/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match": {
          "name": "酒店"
        }
      },
      "functions": [
        {
          "filter": {
            "term": {
              "brand": "如家"
            }
          },
          "weight": 10
        }
      ],
      "boost_mode": "sum"
    }
  }
}

  • 結果如下所示

  • 原始搜索結果如下所示

2.5.3、RestAPI

  • 代碼如下所示，可以對照著DSL語句進行編寫

    •     /**
     * 複合查詢之算分函數查詢
     */
    @Test
    public void testFunctionScoreQuery() throws IOException {
        // 1. 創建查詢請求對象
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("hotel");

        // 2. 添加查詢的請求體
        searchRequest.source().query(   // query
                QueryBuilders.functionScoreQuery(   // function_score
                        QueryBuilders.matchQuery("name", "酒店"), // match
                        new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder[]{  // functions
                                new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(    // filter
                                        QueryBuilders.termQuery("brand", "如家"), // term
                                        ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(10)  // weight
                                )
                        }
                ).boostMode(CombineFunction.SUM)    // boost_mode
        );


        // 3. 執行查詢，獲取響應數據
        SearchResponse response = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

        // 4. 處理響應數據
        handlerResponse(response);

    }

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