Elasticsearch檢索分類詳解

前言

Elasticsearch中當咱們設置Mapping（分詞器、字段類型）完畢後，就能夠按照設定的方式導入數據。

有了數據後，咱們就須要對數據進行檢索操做。根據實際開發須要，每每咱們須要支持包含但不限於如下類型的檢索： 
1）精確匹配，相似mysql中的 「=」操做； 
2）模糊匹配，相似mysql中的」like %關鍵詞% 「查詢操做； 
3）前綴匹配； 
4）通配符匹配； 
5）正則表達式匹配； 
6）跨索引匹配； 
7）提高精讀匹配。

細數一下，咱們的痛點在於： 
1）ES究竟支持哪些檢索操做？ 
2）如何實現ES精確值檢索、指定索引檢索、全文檢索？

這些就是本文着重參考ES最新官方文檔，針對ES5.X版本探討的內容。

0、檢索概覽

檢索子句的行爲取決於查詢應用於過濾(filter)上下文仍是查詢/分析(query)上下文。

過濾上下文——對應於結構化檢索

1）核心回答的問題是：「這個文檔是否符合這個查詢條款？」 2）答案是簡單的是或否，不計算分數。 3）過濾器上下文主要用於過濾結構化數據。相似於Mysql中斷定某個字段是否存在： 

例如： 

a. 時間戳字段：是否屬於2015年或2016年？ 
b. 狀態字段：是否設置爲「已發佈」？

常常使用的過濾器將被Elasticsearch**自動緩存，以加快性能**。

分析上下文——對應於全文檢索 
1）核心回答了「本文檔與此查詢子句是否匹配？」的問題。

2）除了決定文檔是否匹配以外，查詢子句還會計算一個_score，表示文檔與其餘文檔的匹配程度。

綜合應用場景以下：

GET /_search { "query": {  "bool": {  "must": [ { "match": { "title": "Search" }}, { "match": { "content": "Elasticsearch" }} ], "filter": [ { "term": { "status": "published" }}, { "range": { "publish_date": { "gte": "2015-01-01" }}} ] } } }

以上檢索，title中包含」Search」而且content中包含 「Elasticsearch」，status中精確匹配」published」，而且publish_date 大於「2015-01-01」的所有信息。如下，以「腦圖」的形式直觀展現檢索分類：

如下內容的原文須要參考ES官方文檔（隨着版本變化，後續會有更新）

一、結構化檢索

針對字段類型： 日期、時間、數字類型，以及精確的文本匹配。 
結構化檢索特色： 
* 1）結構化查詢，咱們獲得的結果 老是 非是即否，要麼存於集合之中，要麼存在集合以外。 
* 2）結構化查詢不關心文件的相關度或評分；它簡單的對文檔包括或排除處理。

1.1 精確值查找

1.1.1 單個精確值查找（term query）

term 查詢會查找咱們指定的精確值。term 查詢是簡單的，它接受一個字段名以及咱們但願查找的數值。

想要相似mysql中以下sql語句的查詢操做：

SELECT document FROM products WHERE price = 20; 
DSL寫法：

GET /my_store/products/_search { "query" : { "term" : { "price" : 20 } } }

當進行精確值查找時， 咱們會使用過濾器（filters）。過濾器很重要，由於它們執行速度很是快，不會計算相關度（直接跳過了整個評分階段）並且很容易被緩存。以下： 使用 constant_score 查詢以非評分模式來執行 term 查詢並以一做爲統一評分。

GET /my_store/products/_search { "query" : { "constant_score" : { "filter" : { "term" : { "price" : 20 } } } } }

注意：5.xES中，對於字符串類型，要進行精確值匹配。須要講類型設置爲text和keyword兩種類型。mapping設置以下：

POST testindex/testtype/_mapping { "testtype ":{ "properties":{ "title":{ "type":"text", "analyzer":"ik_max_word", "search_analyzer":"ik_max_word", "fields":{ "keyword":{ "type":"keyword" } } } } }

1.1.2 布爾過濾器

一個 bool 過濾器由三部分組成：

{ "bool" : { "must" : [], "should" : [], "must_not" : [], "filter": [] } }

must ——全部的語句都 必須（must） 匹配，與 AND 等價。 

must_not ——全部的語句都 不能（must not） 匹配，與 NOT 等價。 
should ——至少有一個語句要匹配，與 OR 等價。 
filter——必須匹配，運行在非評分&過濾模式。 
就這麼簡單！ 當咱們須要多個過濾器時，只須將它們置入 bool 過濾器的不一樣部分便可。

舉例：

 

GET /my_store/products/_search { "query" : { "filtered" : { "filter" : { "bool" : { "should" : [ { "term" : {"price" : 20}}, { "term" : {"productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3"}} ], "must_not" : { "term" : {"price" : 30} } } } } } }

 

1.1.3 多個值精確查找（terms query）

{ "terms" : { "price" : [20, 30] } }

如上，terms是包含的意思，包含20或者包含30。 
以下實現嚴格意義的精確值檢索， tag_count表明必須匹配的次數爲1。

GET /my_index/my_type/_search { "query": { "constant_score" : { "filter" : { "bool" : { "must" : [ { "term" : { "tags" : "search" } }, { "term" : { "tag_count" : 1 } } ] } } } } }

1.2 範圍檢索（range query）

range 查詢可同時提供包含（inclusive）和不包含（exclusive）這兩種範圍表達式，可供組合的選項以下：

gt: > 大於（greater than） lt: < 小於（less than） gte: >= 大於或等於（greater than or equal to） lte: <= 小於或等於（less than or equal to）

相似Mysql中的範圍查詢：

 

SELECT document FROM products WHERE price BETWEEN 20 AND 40

 

ES中對應的DSL以下：

GET /my_store/products/_search { "query" : { "constant_score" : { "filter" : { "range" : { "price" : { "gte" : 20, "lt" : 40 } } } } } }

1.3 存在與否檢索（exist query）

mysql中，有以下sql： 
SELECT tags FROM posts WHERE tags IS NOT NULL;

ES中，exist查詢某個字段是否存在：

GET /my_index/posts/_search { "query" : { "constant_score" : { "filter" : { "exists" : { "field" : "tags" } } } } }

https://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/77623013   1.3接着往下面開始