ES 20 - 查詢Elasticsearch中的數據 (基於DSL的查詢, 包括validate、match、bool)

1 什麼是DSL

DSL: Domain Specific Language, 領域特定語言, 指的是專一於某個應用程序領域的、具備高度針對性的計算機語言.java

Query String 與 Query DSL之間的區別:面試

Query String: 在請求的URL後直接拼接查詢條件;
Query DSL: 在請求的Request Body中攜帶查詢條件.編程

DSL功能強大, 能夠構建複雜的查詢、過濾、聚合條件, 因此這種查詢方式的用途最廣.json

2 _validate - 校驗查詢語句是否合法

對於複雜的查詢, 頗有必要在查詢前使用validate API進行驗證, 保證DSL語句的正確有效:併發

// 要查詢name中包含"java"的文檔: 
GET shop/it_book/_validate/query?explain
{
    "query": {
        "math": {            // 錯誤的查詢名稱, 應該是match
            "name": "java"
        }
    }
}

// 校驗結果: 
{
    "valid": false,
    "error": "org.elasticsearch.common.ParsingException: no [query] registered for [math]"
}

// 修改math爲match後, 校驗結果爲: 
{
    "valid": true,
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
    "explanations": [
        {
            "index": "shop",
            "valid": true,    // 校驗經過, DSL有效
            "explanation": "+name:java #_type:it_book"  // 查詢條件, +表示必須存在
        }
    ]
}

3 match query - 匹配查詢

3.1 簡單功能示例

3.1.1 查詢全部文檔

GET shop/it_book/_search
{
    "query": {
        "match_all": {}
    }
}

3.1.2 查詢知足必定條件的文檔

查詢name中包含"java"的文檔, 同時按照價格升序排序:elasticsearch

GET shop/it_book/_search
{
    "query": {
        "match": {
            "name": "java"
        }
    }, 
    "sort": [
        { 
            "price": {"order": "asc"} 
        }
    ]
}

3.1.3 分頁查詢文檔

GET shop/it_book/_search
{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "from": 0,      // 開始記錄數, 起始數爲0
    "size": 1       // 頁大小, 即每頁顯示的記錄數
}

3.1.4 指定返回的結果中包含的字段

GET shop/it_book/_search
{
    "query": {
        "match_all": {}
    }, 
    "_source": [
        "name",     // 顯示商品名稱
        "price"     // 顯示商品價格
    ]
}

3.2 精確查詢 - match_phrase

不一樣的數據類型在創建倒排索引時, 有的會做爲full text處理, 有的做爲exact value處理.this

對查詢串分詞時, 使用的分析器(analyzer)必須和建立index時使用的相同, 不然將檢索不到準確的數據..net

3.2.1 精確匹配 - exact value

常見的exact value類型有date - 日期類型.code

ES檢索時, 不會對String進行分詞, 而是徹底根據String的值去精確匹配, 查找相應的文檔.

在DSL中, 經過match_phrase短語匹配達到精確匹配的目的 —— 不會對查詢串進行分詞, 而是直接精確匹配查找.

示例: 查詢name中包含"thinking in java"的文檔, 不會對查詢串進行分詞:

GET shop/_search
{
    "query": {
        "match_phrase": {
            "name": "thinking in java"
        }
    }
}

3.2.2 全文搜索 - full text

常見的full text類型有: text - 文本串.

ES檢索時, 會對檢索串進行分詞, 包括縮寫、時態、同義詞等轉換手段, 而後根據分詞結果與倒排索引進行匹配, 查找相應的文檔.

索引中只要有任意一個相關field的分詞 匹配拆分後的詞, 這個文檔就能夠出如今結果中, 只是匹配度越高的排名越靠前.

示例: 查詢name中包含"thinking in java"的文檔, 會將查詢串拆分爲"think", "in", "java"三個詞:

GET shop/_search
{
    "query": {
        "match": {
            "name": "thinking in java"
        }
    }
}

3.3 控制匹配規則 - operator

operator 操做符, 用來指定ES對分詞後的詞項如何進行檢索過濾. 選項有:

and, 做用 == match_phrase, 即所有匹配;
or, 做用 == match, 即部分匹配.

使用示例:

GET shop/_search
{
    "query": {
        "match": {
            "name": {                   // 要查詢的field 
                "query": "編程思想",
                "operator": "or"        // 操做符
            }
        }
    }
}

3.4 指定命中的百分比 - minimum_should_match

minimum_should_match 用來指定最少要匹配多少比例的分詞, 纔算符合條件並返回結果.

示例: 搜索name中包含"併發編程的藝術", 被拆分紅"併發", "編程", "藝術"等詞, 如今要求至少匹配50%的分詞, 能夠這樣:

GET shop/_search
{
    "query": {
        "match": {
            "name": {
                "query": "併發編程的藝術", 
                "minimum_should_match": "50%"
            }
        }
    }
}

固然這種需求也能夠用 must、must_not、should 匹配同一個字段的方式進行組合查詢.

3.5 多字段的匹配 - multi_match

multi_match 用來對多個字段同時進行匹配: 任意一個字段中存在相應的分詞, 就可做爲結果返回.

示例 ① : 查詢 name 或 desc 字段中包含 "面試經典" 的文檔 —— 會對查詢串進行分詞:

GET shop/_search
{
    "query": {
        "multi_match": {
            "query": "面試經典", 
            "fields": [
                "name", 
                "desc"
            ]
        }
    }
}

示例 ② : 查詢 name 或 desc 字段中同時包含 "面試經典" 的文檔 —— 不對查詢串進行分詞:

GET shop/_search
{
    "query": {
        "multi_match": {
            "query": "面試經典",
            "type": "cross_fields", // 還有best_fields、most_fields、phrase、phrase_prefix選項
            "operator": "and",      // 所有匹配, or是部分匹配
            "fields": [
                "name", 
                "desc"
            ]
        }
    }
}

4 bool query - 布爾查詢(真假查詢)

bool query, 顧名思義, 就是 真假/有無 查詢. 包括4個子查詢:

① must - 必須匹配, 相似於SQL中的 = ;
② must_not - 必須不匹配, 相似於SQL中的 != ;
③ should - 不強制匹配, 相似於SQL中的 or ;
④ filter - 過濾, 將知足必定條件的文檔篩選出來.

除filter以外, 每一個子查詢都會根據本身的條件計算出每一個文檔的相關度分數, 而後bool綜合全部分數, 合併爲一個.

4.1 簡單功能示例

GET shop/_search
{
    "query": {
        "bool": {
            "must":[ 
                { "match": { "name": "Java" } }
            ], 
            "must_not": [
                { "match": { "desc": "編程" } }
            ], 
            "should": [
                { "match": { "publisher": "機械工業" } }
            ], 
            "filter": {
                "bool": { 
                    "must": [
                        { "range": { "date": { "gte": "2010-01-01" }}},
                        { "range": { "price": { "lte": 99.00 }}}
                    ]
                }
            }
            
        }
    }
}

4.2 嵌套使用bool query

GET shop/_search
{
    "query": {
        "bool": {
            "should": [
                { "term": { "name.keyword": "Java編程思想" } },
                {
                    "bool": {
                        "must": [
                            { "term": { "product_desc": "刷頭" } }
                        ]
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

4.3 直接filter操做 - 使用constant_score

若是不指定query條件而直接filter, 將拋出no [query] registered for [filter], 此時經過constant_score便可實現直接filter.

GET shop/_search 
{
    "query": {
        "constant_score": {
            "filter": {
                "range": { "price": { "gte": 80 } }
            }
        }
    }
}

4.4 指定should的匹配個數 - minimum_should_match

若是組合查詢中沒有must, 就會至少匹配一個should.

能夠經過 minimum_should_match 指定匹配的should的個數.

GET shop/_search
{
    "query": {
        "bool": {
            "should": [
                { "match": { "name": "java" } }, 
                { "match": { "desc": "編程"} }, 
                { "match": { "price": 109 } }
            ], 
            "minimum_should_match": 2
        }
    }
}

參考資料

Elasticsearch DSL 經常使用語法介紹

版權聲明

做者: 馬瘦風(https://healchow.com)

出處: 博客園 馬瘦風的博客(https://www.cnblogs.com/shoufeng)

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