ES 07 - Elasticsearch查询文档的六种方法

目录

• 1 Query String Search(查询串检索)
• 2 Query DSL(ES特定语法检索)
• 3 Query Filter(过滤检索)
• 4 Full Text Search(全文检索)
• 5 Phrase Search(短语检索)
• 6 Highlight Search(高亮检索)
• 版权声明

1 Query String Search(查询串检索)

这种方法通过HTTP请求的Query String携带查询参数, 因此得名.

适用于临时性的查询请求, 比如在终端检查基础信息:

# 检索name中包含Java的文档, 并按价格降序排序:
curl -XGET 'http://localhost:9301/book_shop/it_book/_search?q=name:Java&sort=price:desc'

生产环境中很少使用, 因为请求参数都封装到Query String中, 难以构建复杂的查询.

(1) 查询全部商品:

直接在浏览器的URL地址栏内输入搜索参数:

http://172.16.22.133:9301/book_shop/it_book/_search?q=name:Java

(2) 查询的结果:

{
    "took": 8,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 5,
        "successful": 5,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": 3,
        "max_score": 1,
        "hits": [
            {
                "_index": "book_shop",
                "_type": "it_book",
                "_id": "2",
                "_score": 1,
                "_source": {
                    "name": "深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与最佳实践",
                    "author": "周志明",
                    "category": "编程语言",
                    "desc": "Java图书领域公认的经典著作",
                    "price": 79,
                    "date": "2013-10-01",
                    "publisher": "机械工业出版社",
                    "tags": [
                        "Java",
                        "虚拟机",
                        "最佳实践"
                    ]
                }
            },
            // 省略另外两条记录
        ]
    }
}

(3) 查询结果中的各个参数的含义:

① took: 此次检索耗费的时间, 单位是毫秒;

② timed_out: 是否超出规定的检索时间, 这里没有设置, 后续会讲解此参数;

③ _shards: 被查询的index被分散成多个分片, 所以搜索请求会分发到所有的primary shard(或primary shard对应的某个replica shard)上, 这里显示各个分片是否查询成功的信息;

④ hits: 命中的文档情况, 有如下参数:

total: 符合条件的文档总数, 即hit(命中)数;

max_score: Lucene底层对检索到的文档的相关度的评分, 相关度越高, 说明越匹配, score的值也就越高.

hits: 命中的所有document的详细数据.

2 Query DSL(ES特定语法检索)

DSL: Domain Specified Language, 特定领域的语言, 一般需要Kibana等工具配合操作.

这种方式把查询参数构建成JSON格式的数据, 并封装到HTTP请求的Request Body(请求体)中, 可以构建各类复杂的查询语法, 功能要比Query String Search强大很多.

(1) 查询全部商品:

GET book_shop/it_book/_search
{
    "query": { "match_all": {} }
}

(2) 查询name中包含Java的商品, 并按price降序排序:

GET book_shop/it_book/_search
{
    "query": {
        "match": {
            "name": "Java"
        }
    },
    "sort": [
        { "price": "desc" }
    ]
}

(3) 分页查询商品 - 每页显示1条, 显示第3页:

GET book_shop/it_book/_search
{
    "query": { "match_all": {} },
    "from": 2,
    "size": 1
}

(4) 只查询商品的名称和价格:

GET book_shop/it_book/_search
{
    "query": {"match_all": {}},
    "_source": ["name", "price"]
}

—— 上述各类语法可以组合使用, 具体使用方法后续会陆续介绍.

3 Query Filter(过滤检索)

过滤查询, 比如: 查询name中包含Java, 且price不大于80元的商品:

GET book_shop/it_book/_search
{
    "query": {
        "bool": {
          	"must": {
                "match": {"name": "Java"}	// name中含有Java
            },
            "filter": {
                "range": {
                    "price": {"lte": 80.0}	// 价格不大于80.0
                }
            }
        }
    }
}

4 Full Text Search(全文检索)

(1) 查询描述信息desc中包含"Java图书"的文档, 只显示name和desc的值:

GET book_shop/it_book/_search
{
    "query": {
        "match": {"desc": "Java图书"}
    },
    "_source": ["name", "desc"]
}

(2) 查询结果中有2条数据符合要求:

{
  "took" : 2,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 2,
    "max_score" : 0.8630463,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "book_shop",
        "_type" : "it_book",
        "_id" : "2",
        "_score" : 0.8630463,
        "_source" : {
          "name" : "深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与最佳实践",
          "desc" : "Java图书领域公认的经典著作"			// desc中有"Java"和"图书"
        }
      },
      {
        "_index" : "book_shop",
        "_type" : "it_book",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.2876821,
        "_source" : {
          "name" : "Java编程思想（第4版）",
          "desc" : "Java学习必读经典,殿堂级著作！"		// desc中有"Java"
        }
      }
    ]
  }
}

(3) 全文检索的过程 —— 对查询结果的说明:

Elasticsearch会对字段"desc"的内容进行分词, 并建立倒排索引.

也就是说, 这里会把 "Java图书" 分词为 "Java"、"图"、"书" 3个, 检索时将匹配desc中含有 "Java"、"图"、"书" 中任意一个分词的文档.

—— 对于中文分词, 可以通过IK分词器, 把"Java图书"分解为"Java"、"图书" 2个词, 参考博主的文章:ES XX - Elasticsearch中使用IK中文分词器.

5 Phrase Search(短语检索)

Full Text Search会对检索文本作分词处理, 然后从倒排索引中作匹配查询, 如果一个文档的对应field中存在任意一个分解后的词, 那么这个文档就算匹配检索条件.

Phrase Search不会对检索串进行分词处理, 只有一个文档的对应field中包含与检索文本完全一致的内容, 该文档才算匹配检索条件, 也才能作为结果返回 —— 可以理解为全文检索场景下的部分精确匹配.

(1) 精确查询desc中包含"Java图书"的文档:

GET book_shop/it_book/_search
{
    "query": {
        "match_phrase": {
            "desc": "Java图书"
        }
    },
    "_source": ["name", "desc"]
}

(2) 查询结果只有一条数据符合要求了:

{
  "took" : 2,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 1,
    "max_score" : 0.8630463,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "book_shop",
        "_type" : "it_book",
        "_id" : "2",
        "_score" : 0.8630463,
        "_source" : {
          "name" : "深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与最佳实践",
          "desc" : "Java图书领域公认的经典著作"		// desc中精确含有"Java图书"
        }
      }
    ]
  }
}

6 Highlight Search(高亮检索)

(1) 分页查询desc中包含"Java图书"的文档, 页大小为1, 显示第1页, 并对搜索条件高亮处理:

GET book_shop/it_book/_search
{
    "query": {
        "match": {"desc": "Java图书"}
    },
    "from": 0,
    "size": 1,
    "highlight": {
        "fields": {"desc": {}}
    },
    "_source": ["name", "desc"]
}

(2) 查询结果:

{
  "took" : 6,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 2,
    "max_score" : 0.8630463,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "book_shop1",
        "_type" : "it_book",
        "_id" : "2",
        "_score" : 0.8630463,
        "_source" : {
          "name" : "深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与最佳实践",
          "desc" : "Java图书领域公认的经典著作"
        },
        "highlight" : {		// 高亮显示, 默认添加<em>标签
          "desc" : [
            "<em>Java</em><em>图</em><em>书</em>领域公认的经典著作"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

从上述结果的"<em>Java</em><em>图</em><em>书</em>也可以看出, ES底层对desc字段的值"Java图书"进行了分词处理:

说明: 本文的六种查询方法, 只是一个简单的入门, 详细使用方法会在后续的学习中逐一演示.

版权声明

作者: 马瘦风(https://healchow.com)

出处: 博客园 马瘦风的博客(https://www.cnblogs.com/shoufeng)

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