ElasticSearch 结构化搜索

　　1、介绍

　　　　结构化搜索（Structured search） 是指有关探询那些具有内在结构数据的过程。比如日期、时间和数字都是结构化的：它们有精确的格式，我们可以对这些格式进行逻辑操作。

　　　　比较常见的操作包括比较数字或时间的范围，或判定两个值的大小。

　　　　文本也可以是结构化的。如彩色笔可以有离散的颜色集合： 红（red） 、 绿（green） 、 蓝（blue） 。一个博客可能被标记了关键词 分布式（distributed） 和 搜索（search） 。

　　　　电商网站上的商品都有 UPCs（通用产品码 Universal Product Codes）或其他的唯一标识，它们都需要遵从严格规定的、结构化的格式。

　　　　在结构化查询中，我们得到的结果 总是 非是即否，要么存于集合之中，要么存在集合之外。结构化查询不关心文件的相关度或评分；它简单的对文档包括或排除处理。

　　　　这在逻辑上是能说通的，因为一个数字不能比其他数字 更 适合存于某个相同范围。结果只能是：存于范围之中，抑或反之。同样，对于结构化文本来说，一个值要么相等，要么不等。没有 更似 这种概念。

　　　　当进行精确值查找时， 要使用过滤器（filters）。过滤器很重要，因为它们执行速度非常快，不会计算相关度（直接跳过了整个评分阶段）而且很容易被缓存，因此尽可能多的使用过滤式查询。

　　　

　　2、term查询数字

　　　　最为常用的 term 查询， 可以用它处理数字（numbers）、布尔值（Booleans）、日期（dates）以及文本（text）

　　　　创建并索引一些表示产品的文档，文档里有字段 `price` 和 `productID` （ `价格` 和 `产品ID` ）：

　　　　

POST /my_store/products/_bulk
{ "index": { "_id": 1 }}
{ "price" : 10, "productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3" }
{ "index": { "_id": 2 }}
{ "price" : 20, "productID" : "KDKE-B-9947-#kL5" }
{ "index": { "_id": 3 }}
{ "price" : 30, "productID" : "JODL-X-1937-#pV7" }
{ "index": { "_id": 4 }}
{ "price" : 30, "productID" : "QQPX-R-3956-#aD8" }

　　　　

　　　　通常当查找一个精确值的时候，我们不希望对查询进行评分计算。只希望对文档进行包括或排除的计算，所以我们会使用 constant_score 查询以非评分模式来执行 term 查询并以一作为统一评分。

　　　　最终组合的结果是一个 constant_score 查询，它包含一个 term 查询：

GET /my_store/products/_search
{
    "query" : {
        "constant_score" : {
            "filter" : {
                "term" : {
                    "price" : 10
                }
            }
        }
    }
}

　　　　

　　　　我们用 constant_score 将 term 查询转化成为过滤器，这个查询所搜索到的结果与我们期望的一致：只有文档 1 命中并作为结果返回（因为只有 1 的价格是 10）

　　3、term查询文本

　　　　使用 term 查询匹配字符串和匹配数字一样容易。例如查询产品号是XHDK-A-1293-#fJ3 的数据，也就是查询文档1

GET /my_store/products/_search
{
    "query" : {
        "constant_score" : {
            "filter" : {
                "term" : {
                    "productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3"
                }
            }
        }
    }
}

　　　　

　　　　显然没有查询到想要的结果，为什么呢？问题不在 term 查询，而在于索引数据的方式，先查看productID的索引方式

GET /my_store/_analyze
{
  "field": "productID",
  "text": "XHDK-A-1293-#fJ3"
}

　　　　

　　　　通过上面的结果，可以看到"XHDK-A-1293-#fJ3"这个数据被分成了四个部分，所以当我们用 term 查询查找精确值 XHDK-A-1293-#fJ3 的时候，找不到任何文档，因为它并不在我们的倒排索引中，

　　　　显然这种对 ID 码或其他任何精确值的处理方式并不是我们想要的。

　　　　为了避免这种问题，我们需要告诉 Elasticsearch 该字段具有精确值，要将其设置成 not_analyzed 无需分析的。

DELETE /my_store 

PUT /my_store
{
    "mappings" : {
        "products" : {
            "properties" : {
                "productID" : {
                    "type" : "string",
                    "index" : "not_analyzed"
                }
            }
        }
    }

}

　　　　

　　　　注意：对Elastic 5.5版本以后的，string被text代替了，不过string还能用，而index对应的值是true或false。对应string类型的数据而言，not_analyzed这个数据还可以用，但是针对string类型数据，其它类型的数据不行。

　　　　删除索引是必须的，因为我们不能更新已存在的映射。

　　　　在索引被删除后，我们可以创建新的索引并为其指定自定义映射。

　　　　这里我们告诉 Elasticsearch ，我们不想对 productID 做任何分析。

　　　　现在我们可以为文档重建索引：

POST /my_store/products/_bulk
{ "index": { "_id": 1 }}
{ "price" : 10, "productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3" }
{ "index": { "_id": 2 }}
{ "price" : 20, "productID" : "KDKE-B-9947-#kL5" }
{ "index": { "_id": 3 }}
{ "price" : 30, "productID" : "JODL-X-1937-#pV7" }
{ "index": { "_id": 4 }}
{ "price" : 30, "productID" : "QQPX-R-3956-#aD8" }

　　　　再次查看productID的索引方式：

　　　　

　　　　显然XHDK-A-1293-#fJ3数据没有被分析

　　　　重新查询产品号是XHDK-A-1293-#fJ3 的数据

　　　　

　　　　查询成功

　　4、查找多个精确值

　　　　

　　　　term 查询对于查找单个值非常有用，但通常我们可能想搜索多个值。 如果我们想要查找价格字段值为 $20 或 $30 的文档该如何处理呢？

　　　　不需要使用多个 term 查询，我们只要用单个 terms 查询（注意末尾的 s ）， terms 查询好比是 term 查询的复数形式（以英语名词的单复数做比）。

　　　　它几乎与 term 的使用方式一模一样，与指定单个价格不同，我们只要将 term 字段的值改为数组即可：

　　　　与 term 查询一样，也需要将其置入 filter 语句的常量评分查询中使用：

　　　　

GET /my_store/products/_search
{
    "query" : {
        "constant_score" : {
            "filter" : {
                "terms" : {
                    "price" : [20, 30]
                }
            }
        }
    }
}

　　　　运行结果返回第二、第三和第四个文档：

　　　　

　　　　包含而不是相等

　　　　

　　　　一定要了解 term 和 terms 是 包含（contains） 操作，而非 等值（equals） （判断）。 如何理解这句话呢？

　　　　如果我们有一个 term（词项）过滤器 { "term" : { "tags" : "search" } } ，它会与以下两个文档 同时匹配

　　5、范围查找

　　　　实际上，对数字范围进行过滤有时会更有用。例如，我们可能想要查找所有价格大于 $20 且小于 $40 美元的产品。

　　　　在 SQL 中，范围查询可以表示为：

　　　　

　　　　Elasticsearch 有 range 查询， 不出所料地，可以用它来查找处于某个范围内的文档：

　　　　

　　　　

　　　　range 查询可同时提供包含（inclusive）和不包含（exclusive）这两种范围表达式，可供组合的选项如下：

　　　　gt: > 大于（greater than）

　　　　lt: < 小于（less than）

　　　　gte: >= 大于或等于（greater than or equal to）

　　　　lte: <= 小于或等于（less than or equal to）

　　　　下面是一个范围查询的例子：.

　　

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

　　　　如果想要范围无界（比方说 >20 ），只须省略其中一边的限制：

"range" : {
    "price" : {
        "gt" : 20
    }
}

　　　　日期范围

　　　　range 查询同样可以应用在日期字段上：

"range" : {
    "timestamp" : {
        "gt" : "2014-01-01 00:00:00",
        "lt" : "2014-01-07 00:00:00"
    }
}

　　　　当使用它处理日期字段时， range 查询支持对 日期计算（date math） 进行操作，比方说，如果我们想查找时间戳在过去一小时内的所有文档：

"range" : {
    "timestamp" : {
        "gt" : "now-1h"
    }
}

　　　　

　　　　这个过滤器会一直查找时间戳在过去一个小时内的所有文档，让过滤器作为一个时间 滑动窗口（sliding window） 来过滤文档。

　　　　日期计算还可以被应用到某个具体的时间，并非只能是一个像 now 这样的占位符。只要在某个日期后加上一个双管符号 (||) 并紧跟一个日期数学表达式就能做到：

"range" : {
    "timestamp" : {
        "gt" : "2014-01-01 00:00:00",
        "lt" : "2014-01-01 00:00:00||+1M"
    }
}

　　　　早于 2014 年 1 月 1 日加 1 月（2014 年 2 月 1 日 零时）

　　　　字符串范围

　　　　range 查询同样可以处理字符串字段， 字符串范围可采用 字典顺序（lexicographically） 或字母顺序（alphabetically）。例如，下面这些字符串是采用字典序（lexicographically）排序的：

　　　　5, 50, 6, B, C, a, ab, abb, abc, b

　　　　在倒排索引中的词项就是采取字典顺序（lexicographically）排列的，这也是字符串范围可以使用这个顺序来确定的原因。

　　　　如果我们想查找从 a 到 b （不包含）的字符串，同样可以使用 range 查询语法：

"range" : {
    "title" : {
        "gte" : "a",
        "lt" :  "b"
    }
}

　　　　

　　　　注意基数

　　　　数字和日期字段的索引方式使高效地范围计算成为可能。 但字符串却并非如此，要想对其使用范围过滤，Elasticsearch 实际上是在为范围内的每个词项都执行 term 过滤器，这会比日期或数字的范围过滤慢许多。

　　　　字符串范围在过滤 低基数（low cardinality） 字段（即只有少量唯一词项）时可以正常工作，但是唯一词项越多，字符串范围的计算会越慢。

　　6、处理Null值

　　　　有的文档有名为 tags （标签）的字段，它是个多值字段， 一个文档可能有一个或多个标签，也可能根本就没有标签。如果一个字段没有值，那么如何将它存入倒排索引中的呢？

　　　　这是个有欺骗性的问题，因为答案是：什么都不存。

　　　　如何将某个不存在的字段存储在这个数据结构中呢？无法做到！简单的说，一个倒排索引只是一个 token 列表和与之相关的文档信息，如果字段不存在，那么它也不会持有任何 token，也就无法在倒排索引结构中表现。

　　　　最终，这也就意味着 ，null, [] （空数组）和 [null] 所有这些都是等价的，它们无法存于倒排索引中。

　　　　显然，世界并不简单，数据往往会有缺失字段，或有显式的空值或空数组。为了应对这些状况，Elasticsearch 提供了一些工具来处理空或缺失值

　　　　存在查询

　　　　第一件武器就是 exists 存在查询。 这个查询会返回那些在指定字段有任何值的文档，让我们索引一些示例文档并用标签的例子来说明：

　　　　

　　　　1、tags 字段有 1 个值。

　　　　2、tags 字段有 2 个值。

　　　　3、tags 字段缺失。

　　　　4、tags 字段被置为 null 。

　　　　5、tags 字段有 1 个值和 1 个 null 。

　　　　以上文档集合中 tags 字段对应的倒排索引如下：

　　　　

　　　　我们的目标是找到那些被设置过标签字段的文档，并不关心标签的具体内容。只要它存在于文档中即可，用 SQL 的话就是用 IS NOT NULL 非空进行查询：

　　　　

　　　　在 Elasticsearch 中，使用 exists 查询的方式如下：

GET /my_index/posts/_search
{
    "query" : {
        "constant_score" : {
            "filter" : {
                "exists" : { "field" : "tags" }
            }
        }
    }
}
#或
GET /my_index/posts/_search
{
    "query" : {
        "bool" : {
          "must":{
            "exists" : { "field" : "tags" }
          }
        }
    }
}

　　　　这个查询返回 3 个文档：

　　　　

　　　　尽管文档 5 有 null 值，但它仍会被命中返回。字段之所以存在，是因为标签有实际值（ search ）可以被索引，所以 null 对过滤不会产生任何影响

　　　　显而易见，只要 tags 字段存在项（term）的文档都会命中并作为结果返回，只有 3 和 4 两个文档被排除

　　　　缺失查询

　　　　它返回某个特定 _无_ 值字段的文档，与以下 SQL 表达的意思类似：

　　　　

　　　　转成ElasticSearch语句如下：

GET /my_index/posts/_search
{
    "query" : {
        "bool" : {
          "must_not":{
            "exists" : { "field" : "tags" }
          }
        }
    }
}

　　　　

　　　　按照期望的那样，我们得到 3 和 4 两个文档（这两个文档的 tags 字段没有实际值）：