ElasticSearch DSL语句（bool查询、算分控制、地理查询、排序、分页、高亮等）

news2024/11/14 21:03:01

文章目录

  • DSL 查询种类
  • DSL query 基本语法
    • 1、全文检索
    • 2、精确查询
    • 3、地理查询
    • 4、function score （算分控制）
    • 5、bool 查询
  • 搜索结果处理
    • 1、排序
    • 2、分页
    • 3、高亮
  • RestClient操作

DSL 查询种类

  • 查询所有：查询所有数据，一般在测试时使用。march_all，但是一般显示全部，有一个分页的功能
  • 全文检索（full text）查询：利用分词器对用户的输入内容进行分词，然后去倒排索引库匹配。例如：
    • match_query
    • mutil_match_query
  • 精确查询：根据精确词条值查询数据，一般查找的时keyword、数值、日期、boolean等字段。例如：
    • ids
    • term
    • range
  • 地理查询（geo）：根据经纬度查询，例如：
    • geo_distance
    • geo_bounding_box
  • 复合（compound）查询：复合查询时将上面各种查询条件组合在一起，合并查询条件。例如：
    • bool
    • funcation_score

DSL query 基本语法

1、全文检索

# DSL查询
GET /indexName/_search
{
  "query":{
    "查询类型":{
      "查询条件":"条件值"
    }
  }
}

match 与 multi_match 的与别是前者根据单字段查，后者根据多字段查。
参与搜索的字段越多，查询效率越低，建议利用copy_to将多个检索字段放在一起，然后使用match—all字段查。

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "city": "上海"
    }
  }
}

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "all": "如家"
    }
  }
}

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

2、精确查询

精确查询： term字段全值匹配，range字段范围匹配。
精确查询一般查找keyword、数值、boolean等不可分词的字段

# term
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "city": {
        "value": "北京"
      }
    }
  }
}
# range
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "gt": 1000,
        "lt": 2000
      }
    }
  }
}

3、地理查询

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "geo_bounding_box": {
      "location": {
        "top_left": {
          "lat": 31.1,
          "lon": 121.5
        },
        "bottom_right": {
          "lat": 30.9,
          "lon": 121.7
        }
      }
    }
  }
}

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "geo_distance": {
      "distance": "20km",
      "location": {
        "lat": 31.13,
        "lon": 121.8
      }
    }
  }
}

4、function score （算分控制）

复合查询（compound ）：将简单查询条件组合在一起，实现复杂搜索逻辑。

  • function score：算分函数查询，可以控制文档的相关性算分，控制排名。例如百度竞价

es在5.1及之后就弃用了 TF-IDF 算法，开始采用 BM25算法。BM25算法不会因为词的出现频率变大而导致算分无限增大，会逐渐趋近一个值
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

function score query ：可以修改文档相关性算分，得到新的算分。
三要素

  • 过滤条件：决定哪些条件要加分
  • 算分函数：如何计算function score
  • 加权方式：function score 与 query score如何运算
    在这里插入图片描述
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match": {
          "all": "如家酒店"
        }
      },
      "functions": [
        {
          "filter": {
            "term": {
              "city": "上海"
            }
          },
          "weight": 10
        }
      ],
      "boost_mode": "sum"
    }
  }
}

5、bool 查询

boolean query：布尔查询是一个或多个子查询的组合。

  • must：必须匹配每个子查询，类似”and“
  • should：选择性匹配子查询，类似”or“
  • must_not：必须不匹配，不参与算分，类似”非“
  • filter：必须匹配，不参与算分
    在这里插入图片描述
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "all": "上海"
          }
        }
      ],
      "must_not": [
        {
          "range": {
            "price": {
              "gt": 500
            }
          }
        }
      ],
      "filter": [
        {
          "geo_distance": {
            "distance": "10km",
            "location": {
              "lat": 31.21,
              "lon": 121.5
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

搜索结果处理

1、排序

es支持对搜索结构进行排序，默认是根据相关度算分（_score）进行排序。可以排序的字段有keyword，数值、地理坐标、日期类型等。

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },"sort": [
    {
      "id": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },"sort": [
    {
      "_geo_distance": {
        "location": {
          "lat": 31.2,
          "lon": 121.5
        },
        "order": "asc",
        "unit": "km"
      }
    }
  ]
}

这个排序的结果就是相聚的公里数。
在这里插入图片描述

2、分页

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
针对深度分页；ES给出了两种方案

  • search after：分页时需要排序，原理是从上次的排序值开始（末尾值），查询下一页的数据。官方推荐使用，不会太占内存。手机向下反动滚页。
  • scroll：原理是将排序数据形成快照，保存在内存。不推荐

3、高亮

在这里插入图片描述

ES默认搜索字段和高亮字段必须一致，否则不会高亮。或者使用 "require_field_match": "false" 也能高亮。

最后将查询结果中 highlight 与 指定高亮的字段进行替换返回给前端就行。
在这里插入图片描述

RestClient操作

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
普通查询

    @Test
    public void  testMatchAll() throws IOException {
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("hotel");
        searchRequest.source().query(
                QueryBuilders.matchAllQuery()
        );
        SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

        SearchHits searchHits = searchResponse.getHits();

        long value = searchHits.getTotalHits().value;
        System.out.println(value);
        SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
        System.out.println(hits[0]);
        HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(hits[0].getSourceAsString(), HotelDoc.class);
        System.out.println(hotelDoc);
    }





        QueryBuilders.matchAllQuery()
        QueryBuilders.matchQuery("all","如家")
        QueryBuilders.multiMatchQuery("如家","name","brand","business")
        QueryBuilders.termQuery("city","上海")
        QueryBuilders.rangeQuery("price").gt(100).lt(400)
        
        BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
        boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.termQuery("city","北京"));
        boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gt(100).lt(400));

分页和排序

    public void testPageAndSort() throws IOException {
        int pageNum = 2, pageSize = 10;

        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("hotel");
        BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
        TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("brand", "如家");
        MatchQueryBuilder matchQueryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("all", "北京");
        boolQueryBuilder.must(termQueryBuilder);
        boolQueryBuilder.must(matchQueryBuilder);

        searchRequest.source().query(boolQueryBuilder);
        searchRequest.source().from((pageNum - 1) * pageSize).size(pageSize);
        searchRequest.source().sort("price", SortOrder.ASC);

        SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        SearchHit[] hits = searchResponse.getHits().getHits();
        for (SearchHit hit : hits) {
            String source = hit.getSourceAsString();
            HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(source, HotelDoc.class);
            System.out.println(hotelDoc);
        }
    }

高亮

    public void testHighLight() throws IOException {
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("hotel");

        searchRequest.source().query(QueryBuilders.matchQuery("all","如家"));
        searchRequest.source().highlighter(new HighlightBuilder().field("name").requireFieldMatch(false));
        SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

        SearchHit[] hits = searchResponse.getHits().getHits();
        for (SearchHit hit : hits) {
            String source = hit.getSourceAsString();
            HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(source, HotelDoc.class);

            Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
            if(!highlightFields.isEmpty()){
                HighlightField highlightField = highlightFields.get("name");
                //一般value只有一个元素，取数组第一个
                String name = highlightField.getFragments()[0].string();
                hotelDoc.setName(name);
            }
            System.out.println(hotelDoc);
        }
    }

算分
让指定酒店置顶 （function_score ）广告业务
在这里插入图片描述

    // 算分控制
    FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQueryBuilder = QueryBuilders.functionScoreQuery(
            // 原始查询
            boolQueryBuilder,
            // FunctionScore 数组
            new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder[]{
                    new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(
                            QueryBuilders.termQuery("isAD", true),
                            ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(10)
                    )
            }
    );

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