Elasticsearch检索分类详解

前言

Elasticsearch中当我们设置Mapping（分词器、字段类型）完毕后，就可以按照设定的方式导入数据。

有了数据后，我们就需要对数据进行检索操作。根据实际开发需要，往往我们需要支持包含但不限于以下类型的检索： 
1）精确匹配，类似mysql中的 “=”操作； 
2）模糊匹配，类似mysql中的”like %关键词% “查询操作； 
3）前缀匹配； 
4）通配符匹配； 
5）正则表达式匹配； 
6）跨索引匹配； 
7）提升精读匹配。

细数一下，我们的痛点在于： 
1）ES究竟支持哪些检索操作？ 
2）如何实现ES精确值检索、指定索引检索、全文检索？

这些就是本文着重参考ES最新官方文档，针对ES5.X版本探讨的内容。

0、检索概览

检索子句的行为取决于查询应用于过滤(filter)上下文还是查询/分析(query)上下文。

过滤上下文——对应于结构化检索

）核心回答的问题是：“这个文档是否符合这个查询条款？” 

）答案是简单的是或否，不计算分数。 

）过滤器上下文主要用于过滤结构化数据。类似于Mysql中判定某个字段是否存在： 

例如：

a. 时间戳字段：是否属于2015年或2016年？ 
b. 状态字段：是否设置为“已发布”？

经常使用的过滤器将被Elasticsearch**自动缓存，以加快性能**。

分析上下文——对应于全文检索 
1）核心回答了“本文档与此查询子句是否匹配？”的问题。

2）除了决定文档是否匹配之外，查询子句还会计算一个_score，表示文档与其他文档的匹配程度。

综合应用场景如下：

GET /_search
{  "query": {  "bool": {  "must": [
  { "match": { "title": "Search" }},
  { "match": { "content": "Elasticsearch" }}
  ],  "filter": [
  { "term": { "status": "published" }},
  { "range": { "publish_date": { "gte": "2015-01-01" }}}
  ]
  }
  }
}

以上检索，title中包含”Search”并且content中包含 “Elasticsearch”，status中精确匹配”published”，并且publish_date 大于“2015-01-01”的全部信息。以下，以“脑图”的形式直观展示检索分类：

以下内容的原文需要参考ES官方文档（随着版本变化，后续会有更新）

1、结构化检索

针对字段类型： 日期、时间、数字类型，以及精确的文本匹配。 
结构化检索特点： 
* 1）结构化查询，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。 
* 2）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。

1.1 精确值查找

1.1.1 单个精确值查找（term query）

term 查询会查找我们指定的精确值。term 查询是简单的，它接受一个字段名以及我们希望查找的数值。

想要类似mysql中如下sql语句的查询操作：

SELECT document FROM products WHERE price = 20; 
DSL写法：

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

当进行精确值查找时， 我们会使用过滤器（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。如下： 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。

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

注意：5.xES中，对于字符串类型，要进行精确值匹配。需要讲类型设置为text和keyword两种类型。mapping设置如下：

POST testindex/testtype/_mapping
{
   "testtype ":{
  "properties":{
  "title":{
  "type":"text",
  "analyzer":"ik_max_word",
  "search_analyzer":"ik_max_word",
  "fields":{
  "keyword":{
  "type":"keyword"
  }
  }
  }
}
}

1.1.2 布尔过滤器

一个 bool 过滤器由三部分组成：

{
   "bool" : {
      "must" :     [],
      "should" :   [],
      "must_not" : [],
      "filter":    []
   }
}

must ——所有的语句都 必须（must） 匹配，与 AND 等价。

must_not ——所有的语句都 不能（must not） 匹配，与 NOT 等价。 
should ——至少有一个语句要匹配，与 OR 等价。 
filter——必须匹配，运行在非评分&过滤模式。 
就这么简单！ 当我们需要多个过滤器时，只须将它们置入 bool 过滤器的不同部分即可。

举例：

GET /my_store/products/_search
{
  "query" : {
  "filtered" : {
  "filter" : {
  "bool" : {
  "should" : [
  { "term" : {"price" : }},
  { "term" : {"productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3"}}
  ],
  "must_not" : {
  "term" : {"price" : }
  }
  }
  }
  }
  }
}

1.1.3 多个值精确查找（terms query）

{
  "terms" : {
  "price" : [, ]
  }
}

如上，terms是包含的意思，包含20或者包含30。 
如下实现严格意义的精确值检索， tag_count代表必须匹配的次数为1。

GET /my_index/my_type/_search
{
  "query": {
  "constant_score" : {
  "filter" : {
  "bool" : {
  "must" : [
  { "term" : { "tags" : "search" } },
  { "term" : { "tag_count" :  } }
  ]
  }
  }
  }
  }
}

1.2 范围检索（range query）

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）

类似Mysql中的范围查询：

SELECT document
FROM   products
WHERE  price BETWEEN  AND 

ES中对应的DSL如下：

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

1.3 存在与否检索（exist query）

mysql中，有如下sql： 
SELECT tags FROM posts WHERE tags IS NOT NULL;

ES中，exist查询某个字段是否存在：

GET /my_index/posts/_search
{
    "query" : {
        "constant_score" : {
            "filter" : {
                "exists" : { "field" : "tags" }
            }
        }
    }
}

https://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/77623013   1.3接着往下面开始