elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，下面记录中常用的知识点。

1.索引库操作

索引库就类似数据库表，mapping映射就类似表的结构。

mapping映射属性

mapping是对索引库中文档的约束，常见的mapping属性包括：

  • type：字段数据类型，常见的简单类型有：
    • 字符串：text（可分词的文本）、keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip地址）
    • 数值：long、integer、short、byte、double、float、
    • 布尔：boolean
    • 日期：date
    • 对象：object
  • index：是否创建索引（是否参与搜索），默认为true
  • analyzer：使用哪种分词器
  • properties：该字段的子字段

索引库的CRUD

索引库的增删改查

创建索引库

  • 请求方式：PUT
  • 请求路径：/索引库名
  • 请求参数：mapping映射

格式：

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PUT /索引库名称
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "字段名":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "字段名2":{
        "type": "keyword",
        "index": "false"
      },
      "字段名3":{
        "properties": {
          "子字段": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      },
      // ...略
    }
  }
}

注意：ES查询时同时查询多个字段会影响性能，可以使用

"copy_to" : "all" 将所需字段映射到”all”（”all”为自定义字段），需要查询时查询该字段即可

例:

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PUT /hotel
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id":{
        "type": "keyword"
      },
      "name":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word",
        "copy_to": "all"
      },
      "city":{
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all"
      },
      "all":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      }
    }
  }
}

修改索引库

索引库一旦创建，无法修改mapping，但是却允许添加新的字段到mapping中

  • 请求方式：PUT
  • 请求路径：/索引库名/_mapping

语法说明：

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PUT /索引库名/_mapping
{
  "properties": {
    "新字段名":{
      "type": "integer"
    }
  }
}

查询、删除索引库

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GET /索引库名
DELETE /索引库名

2.文档操作

文档就类似于数据库表中的数据

ES使用RestFull风格

新增文档

  • 请求方式：Post
  • 请求路径：/索引库名/doc/文档id

语法：

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POST /索引库名/_doc/文档id
{
    "字段1": "值1",
    "字段2": "值2",
    "字段3": {
        "子属性1": "值3",
        "子属性2": "值4"
    },
    // ...
}

修改文档

修改有两种方式：

  • 全量修改：直接覆盖原来的文档

    PUT /{索引库名}/_doc/文档id

    语法同新增文档

  • 增量修改：修改文档中的部分字段

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    POST /{索引库名}/_update/文档id
    {
        "doc": {
             "字段名": "新的值",
        }
    }

查询、删除文档

GET /{索引库名}/_doc/文档id

DELETE /{索引库名}/_doc/文档id

3.DSL查询文档

查询分类

基本语法：

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GET /索引库名称/_search
{
  "query": {
    "查询类型": {
      "查询条件": "条件值"
    }
  }
}

  • 查询所有：查询出所有数据，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 （指定一个字段）
    • multi_match （指定多个字段）

  • 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 （范围查询）
    • term （精确查询，不分词）

  • 地理（geo）查询：根据经纬度查询。例如：

    • geo_distance （附近查询）
    • 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
    • function_score

全文检索查询

常见的全文检索查询包括：

  • match查询：单字段查询
  • multi_match查询：多字段查询，任意一个字段符合条件就算符合查询条件

match查询语法如下：

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

mulit_match语法如下：

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GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "TEXT",
      "fields": ["FIELD1", " FIELD12"]
    }
  }
}

精准查询

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：

  • term：根据词条精确值查询
  • range：根据值的范围查询

term查询

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// term查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "FIELD": {
        "value": "VALUE"
      }
    }
  }
}

range查询

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// range查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "FIELD": {
        "gte": 10, // 这里的gte代表大于等于，gt则代表大于
        "lte": 20 // lte代表小于等于，lt则代表小于
      }
    }
  }
}

地理坐标查询

常用有：

  • geo_distance （附近查询）

  • geo_bounding_box （矩形范围查询）

附近查询

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// geo_distance 查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "geo_distance": {
      "distance": "15km", // 半径
      "FIELD": "31.21,121.5" // 圆心
    }
  }
}

复合查询

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，而某些业务需求中谁掏的钱多排名就越靠前，可以使用复合查询做一定的干预。

算分函数查询

示例：

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GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {  .... }, // 原始查询，可以是任意条件
      "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" // 加权模式，求和
    }
  }
}

function score 查询中包含四部分内容：

  • 原始查询条件：query部分，基于这个条件搜索文档，并且基于BM25算法给文档打分，原始算分（query score)
  • 过滤条件：filter部分，符合该条件的文档才会重新算分
  • 算分函数：符合filter条件的文档要根据这个函数做运算，得到的函数算分（function score），有四种函数
    • weight：函数结果是常量
    • field_value_factor：以文档中的某个字段值作为函数结果
    • random_score：以随机数作为函数结果
    • script_score：自定义算分函数算法
  • 运算模式：算分函数的结果、原始查询的相关性算分，两者之间的运算方式，包括：
    • multiply：相乘
    • replace：用function score替换query score
    • 其它，例如：sum、avg、max、min

function score的运行流程如下：

  • 1）根据原始条件查询搜索文档，并且计算相关性算分，称为原始算分（query score）
  • 2）根据过滤条件，过滤文档
  • 3）符合过滤条件的文档，基于算分函数运算，得到函数算分（function score）
  • 4）将原始算分（query score）和函数算分（function score）基于运算模式做运算，得到最终结果，作为相关性算分。

因此，其中的关键点是：

  • 过滤条件：决定哪些文档的算分被修改
  • 算分函数：决定函数算分的算法
  • 运算模式：决定最终算分结果

布尔查询

布尔查询是一个或多个查询子句的组合，每一个子句就是一个子查询。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

语法示例：

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

4.搜索结果处理

排序

elasticsearch默认是根据相关度算分（_score）来排序，但是也支持自定义方式对搜索结果排序。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。

普通字段排序

keyword、数值、日期类型排序的语法基本一致。

语法：

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GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "FIELD": "desc"  // 排序字段、排序方式ASC、DESC
    }
  ]
}

地理坐标排序

地理坐标排序略有不同。

语法说明：

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GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "_geo_distance" : {
          "FIELD" : "纬度，经度", // 文档中geo_point类型的字段名、目标坐标点
          "order" : "asc", // 排序方式
          "unit" : "km" // 排序的距离单位
      }
    }
  ]
}

这个查询的含义是：

  • 指定一个坐标，作为目标点
  • 计算每一个文档中，指定字段（必须是geo_point类型）的坐标 到目标点的距离是多少
  • 根据距离排序

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：

  • from：从第几个文档开始
  • size：总共查询几个文档

类似于mysql中的limit ?, ?

基本的分页

分页的基本语法如下：

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GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 0, // 分页开始的位置，默认为0
  "size": 10, // 期望获取的文档总数
  "sort": [
    {"price": "asc"}
  ]
}

深度分页问题

  • 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。

高亮

高亮的语法：

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GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "FIELD": "TEXT" // 查询条件，高亮一定要使用全文检索查询
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": { // 指定要高亮的字段
      "FIELD": {
        "pre_tags": "<em>",  // 用来标记高亮字段的前置标签
        "post_tags": "</em>" // 用来标记高亮字段的后置标签
      }
    }
  }
}

注意：

  • 高亮是对关键字高亮，因此搜索条件必须带有关键字，而不能是范围这样的查询。
  • 默认情况下，高亮的字段，必须与搜索指定的字段一致，否则无法高亮
  • 如果要对非搜索字段高亮，则需要添加一个属性：required_field_match = false