DSL查询文档

一、DSL查询语法

DSL Query基本语法

查询成功

二、DSL查询分类

DSL Query的分类

Elasticsearch提供了基于JSON的DSL（Domain Specific Language）来定义查询。常见的查询类型包括一下几部分：

查询所有：查询出所有数据，一般测试用。例如：
                         ● match_all
全文检索（full text）查询：利用分词器对用户输入内容分词，然后去倒排索引库中匹配。例如：
                         ● match_query   
                         ● multi_match_query
精确查询：根据精确词条值查找数据，一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。例如：
                         ● ids      
                         ● range   （根据数值范围做查询）
                         ● term    （按精确值查询）
地理（geo）查询：根据经纬度查询。例如：
                         ● geo_distance  
                         ● geo_bounding_box
复合（compound）查询：复合查询可以将上述各种查询条件组合起来，合并查询条件。例如：
                         ● bool     （组合起来利用逻辑运算查询）
                         ● function_score   
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全文检索查询

全文检索查询，会对用户输入内容分词，常用于搜索框搜索

1、match查询：全文检索查询的一种，会对用户输入内容分词，然后去倒排索引库检索，语法：

# match查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "FIELD": "TEXT"       # 字段
    }
  }
}
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2、multi_match查询：与match查询类似，只不过允许同时查询多个字段，语法:

#  multi_match查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "",
      "fields": []
    }
  }
}
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match和multi_match的区别是什么？

match：根据一个字段查询
multi_match：根据多个字段查询，参与查询字段越多，查询性能越差  
            【可利用copy_to将多个字段转到一个字段中】
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精确查询

精确查询一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。所以不会对搜索条件分词。常见的有：
1、term查询：：根据词条精确值查询

#  term查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "FIELD": {
        "value": "VALUE"
      }
    }
  }
}
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2、range查询：根据值的范围查询（可以是数值、日期的范围）

#  range查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "FIELD": {
        "gte": 10,    # 大于等于   【gt————>大于】
        "lte": 20     # 小于等于   【lt————>小于】
      }
    }
  }
}
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地理坐标查询

ES中实现地理查询方式由很多种。(根据经纬度查询) 常见的使用场景包括：
携程：搜索我附近的酒店
滴滴：搜索我附近的出租车
微信：搜索我附近的人

geo_bounding_box：查询geo_point值落在某个矩形范围的所有文档

#  geo_bounding_box查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "geo_bounding_box":{
      "FIELD":{
        "top_left":{
          "lat":31.1,
          "lon":"121.5"
        },
        "bottom_right":{
          "lat":"30.9",
          "lon":121.7
        }
      }
    }
  }
}
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geo_distance：查询到指定中心点小于某个距离值的所有文档

#  geo_distance查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "geo_distance":{
      "distance":"15km",            # 半径
      "FIELD":"13.14,21.5"          # 中心点
    }
  }
}
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复合查询

复合（compound）查询可以将其它简单查询组合起来，实现更复杂的搜索逻辑。

复合查询——fuction score

相关性算分
当我们利用match查询时，文档结果会根据与搜索词条的关联度打分（_score），返回结果时按照分值降序排列。

elasticsearch中的相关性打分算法
    ●  TF-IDF：在elasticsearch5.0之前，会随着词频增加而越来越大
    ●  BM25：在elasticsearch5.0之后，会随着词频增加而增大，但增长曲线会趋于水平
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fuction score query：算分函数查询，可以控制文档相关性算分，根据新的到的算分排序进而控制文档排名，例如百度竞价。

案例：将 “如家” 这个品牌的酒店排名靠前些
1、哪些文档需要算分加权？
——√ 品牌为如家的酒店
2、算分函数是什么？
——√ weight就可以
——3、加权模式是什么？
√ 求和

GET /hotel/——search
{
  "query":{
    "function_score": {
      "query": {//...},       // 原始查询
      "functions": [          // 算分函数
        {
          "filter":{          // 满足的条件，品牌必须是如家
            "term":{
              "brand":"如家"
            }
          },
          "weight": 2         // 算分权重为2
        }
      ],
      "boost_mode": "sum"
    }
  }
}
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function score query定义的三要素

  ● 过滤条件：哪些文档要加分
  ● 算分函数：如何计算function  score
  ● 加权方式：function score 与 query score如何运算
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复合查询——Boolean Query

布尔查询是一个或多个查询子句的组合。子查询的组合方式有：

must：必须匹配每个子查询，类似“与”
should：选择性匹配子查询，类似“或”
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
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GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"term": {"city": "上海"}}
      ],
      "should": [
        {"term": {"brand": "7天酒店"}},
        {"term": {"city": "速8"}}
      ],
      "must_not": [
        {"range": {"price": {"lte": 500 }}}
      ],
      "filter": [
        {"range": {"score": {"gte": 45}}}
      ]
    }
  }
}
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案例：利用bool查询实现功能

需求：搜索名字包含“如家”，价格不高于400，在坐标31.21,121.5周围10km范围内的酒店。

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {"name": "如家"}}
      ],
      "must_not": [
        {"range": {"price": {"gt": 400 }}}
      ],
      "filter": [
      {
      "geo_distance":{
      "distance":"10km",
      "FIELD":"31.21,121.5"
          }
        }
      ]
    }
  }
}
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三、搜索结果处理

排序

elasticsearch支持对搜索结果排序，默认是根据相关度算分（_score）来排序。可以排序字段类型有：keyword类型、数值类型、地理坐标类型、日期类型等。因为其数据类型不同，其语法上也有差异。

① keyword、数值、日期类型

GET /indexName/_search
{
  "query":{
    "match_all":{}
  },
  "sort": [
    {"FIELD": "desc"  // 排序字段和排序方式ASC、DESC
    }
  ]
}
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② 地理坐标类型

GET /index/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "_geo_distance": {
          "FIELD" : "纬度,经度",
          "order": "asc",
          "unit": "km"     // 排序后的结果展示单位
      }
    }
  ]
}
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案例一：对酒店数据按照用户评价降序排序，评价相同的按照价格升序排序（评价是score字段，价格是price字段）

GET /hotel/_search
{
  "query":{
    "match_all":{}
  },
  "sort": [
    {"score": "desc"  },     // 排序字段和排序方式ASC、DESC
    {"price": "asc"  } 
  ]
}
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案例二：实现对酒店数据按照到我的位置坐标的距离升序排序

获取经纬度方式：https://lbs.amap.com/demo/jsapi-v2/example/map/click-to-get-lnglat/
)

GET /index/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "_geo_distance": {
          "location" : "108.95,34.30",
          "order": "asc",
          "unit": "km"     // 排序后的结果展示单位
      }
    }
  ]
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分页

elasticsearch 默认情况下只返回top10的数据。而如果要查询更多数据就需要修改分页参数了；elasticsearch中通过修改 from、size 参数来控制要返回的分页结果。

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 990,   // 分页开始的位置
  "size": 10,    // 期望获取的文档总数
  "sort": [
    { "price": "asc"}
  ]
}
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深度分页问题

ES是分布式的，所以会面临深度分页问题。例如按price排序后，获取from = 990，size =10的数据。实际生产环境下，为了使ES能够存储更多数据，ES会进行集群部署将数据进行拆分放在不同的分片上（每个分片的数据不同）。首先在每个数据分片上都排序并查询前1000条文档。然后将所有节点的结果聚合，在内存中重新排序选出前1000条文档；最后从这1000条中，选取从990开始的10条文档。此时查询

针对深度分页，ES提供了两种解决方案

   ●  search after：分页时需要排序，原理是从上一次的排序值开始，查询下一页数据。
                  官方推荐使用的方式。
   ●  scroll：原理将排序数据形成快照，保存在内存。官方已经不推荐使用
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总结：

from + size：
   ●  优点：支持随机翻页
   ●  缺点：深度分页问题，默认查询上限（from + size）是10000
   ●  场景：百度、京东、谷歌、淘宝这样的随机翻页搜索
after search：
   ●  优点：没有查询上限（单次查询的size不超过10000）
   ●  缺点：只能向后逐页查询，不支持随机翻页
   ●  场景：没有随机翻页需求的搜索，例如手机向下滚动翻页
scroll：
   ●  优点：没有查询上限（单次查询的size不超过10000）
   ●  缺点：会有额外内存消耗，并且搜索结果是非实时的
   ●  场景：海量数据的获取和迁移。从ES7.1开始不推荐，建议用 after search方案。
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高亮

高亮就是在搜索结果中把搜索关键字突出显示。其原理是：将搜索结果中的关键字用标签标记出来
在页面中给标签添加css样式。

语法：默认情况下，ES搜索字段必须与高亮字段一致

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "all": "如家"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {   // 要指定高亮的字段（可指定多个）
      "name":{
        "require_field_match": "flase"  // 是否与高亮字段一致
      }
    }
  }
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