ElasticSearch的查詢（二）

阿新 • • 發佈：2021-02-03

一、Query String search

　　新增測試資料

PUT test_search
{
  "mappings": {
    "test_type": {
      "properties": {
        "dname": {
          "type": "text",
          "analyzer": "standard"
        },
        "ename": {
          "type": "text",
          "analyzer": "standard"
        },
        "eage": {
          "type": "long"
        },
        "hiredate": {
          "type": "date"
        },
        "gender": {
          "type": "keyword"
        }
      }
    }
  }
}

POST test_search/test_type/_bulk
{"index":{}}
{"dname":"Sales Department","ename":"張三","eage":20,"hiredate":"2019-01-01","gender":"男性"}
{"index":{}}
{"dname":"Sales Department","ename":"李四","eage":21,"hiredate":"2019-02-01","gender":"男性"}
{"index":{}}
{"dname":"Development Department","ename":"王五","eage":23,"hiredate":"2019-01-03","gender":"男性"}
{"index":{}}
{"dname":"Development Department","ename":"趙六","eage":26,"hiredate":"2018-01-01","gender":"男性"}
{"index":{}}
{"dname":"Development Department","ename":"韓梅梅","eage":24,"hiredate":"2019-03-01","gender":"女性"}
{"index":{}}
{"dname":"Development Department","ename":"錢虹","eage":29,"hiredate":"2018-03-01","gender":"女性"}

View Code

　　search的引數都是類似http請求頭中的字串引數提供搜尋條件的

　　GET [/index_name/type_name/]_search[?parameter_name=parameter_value&...]

1，全搜尋

　　timeout引數：是超時時長定義。代表每個節點上的每個shard執行搜尋時最多耗時多久。不會影響響應的正常返回。只會影響返回響應中的資料數量。

　　如：索引a中，有10億資料。儲存在5個shard中，假設每個shard中2億資料，執行全資料搜尋的時候，需要耗時1000毫秒。定義timeout為10毫秒，代表的是shard執行10毫秒，搜尋出多少資料，直接返回。

　　在商業專案中，是禁止全資料搜尋的。必須指定搜尋的索引，型別和關鍵字。如果沒有指定索引或型別，則代表開發目的不明確，需要重新做用例分析。如果沒有關鍵字，稱為索引內全搜尋，也叫魔鬼搜尋。

　　GET [索引名/型別名/]_search?timeout=10ms

結果返回：

{
  "took": 144, #請求耗時多少毫秒
  "timed_out": false, #是否超時。預設情況下沒有超時機制，也就是客戶端等待ElasticSearch搜尋結束（無論執行多久），提供超時機制的話，ElasticSearch則在指定時長內處理搜尋，在指定時長結束的時候，將搜尋的結果直接返回（無論是否搜尋結束）。指定超時的方式是傳遞引數，引數單位是：毫秒-ms。秒-s。分鐘-m。
  "_shards": {
    "total": 1, #請求傳送到多少個shard上
    "successful": 1,#成功返回搜尋結果的shard
    "skipped": 0, #停止服務的shard
    "failed": 0 #失敗的shard
  },
  "hits": {
    "total": 1, #返回了多少結果
    "max_score": 1, #搜尋結果中，最大的相關度分數，相關度越大分數越高，_score越大，排位越靠前。
    "hits": [ #搜尋到的結果集合，預設查詢前10條資料。
      {
        "_index": "test_index", #資料所在索引
        "_type": "my_type", #資料所在型別
        "_id": "1", #資料的id
        "_score": 1, #資料的搜尋相關度分數
        "_source": { # 資料的具體內容。
          "field": "value"
        }
      }
    ]
  }
}

2，multi index搜尋

　　所謂的multi-index就是從多個index中搜索資料。相對使用較少，只有在複合資料搜尋的時候，可能出現。一般來說，如果真使用複合資料搜尋，都會使用_all。

　　如：搜尋引擎中的無條件搜尋。（現在的應用中都被遮蔽了。使用的是預設搜尋條件，執行資料搜尋。如：電商中的搜尋框預設值，搜尋引擎中的類別）

　　無條件搜尋，在搜尋應用中稱為“魔鬼搜尋”，代表的是，搜尋引擎會執行全資料檢索，效率極低，且對資源有非常高的壓力。

GET _search #搜尋所有的索引
GET 索引名1,索引名2/_search # 搜尋多個index中的資料
GET 索引名/型別名/_search # 所屬一個index中type的資料
GET prefix_*/_search # 萬用字元搜尋
GET *_suffix/_search
GET 索引名1,索引名2/型別名/_search # 搜尋多個index中type的資料
GET _all/_search  # _all代表所有的索引

3，條件搜尋

　　query string search 搜尋是通過HTTP請求的請求頭傳遞引數的，預設的HTTP請求頭字符集是ISO-8859-1，請求頭傳遞中文會有亂碼。

　　GET 索引名/_search?q=欄位名:搜尋條件

4，分頁搜尋

　　預設情況下，ElasticSearch搜尋返回結果是10條資料。從第0條開始查詢

　　GET 索引名/_search?from=0&size=10 # from 從第幾行開始查詢，行號從0開始。

5，+/-搜尋

語法：

GET 索引名/_search?q=欄位名:條件   #不加+/-預設使用的是+
GET 索引名/_search?q=+欄位名:條件
GET 索引名/_search?q=-欄位名:條件

　　+ ：和不定義符號含義一樣，就是搜尋指定的欄位中包含keywords的資料，預設。

　　- ：與+符號含義相反，就是搜尋指定的欄位中不包含keywords的資料。

6，排序

　　GET 索引名/_search?sort=欄位名:排序規則

案例：

GET test_search/_search?sort=eage:asc
GET test_search/_search?sort=eage:desc
GET test_search/_search?sort=gender:desc,eage:desc

二、DSL

　　DSL - Domain Specified Language ，特殊領域的語言。

　　請求引數是請求體傳遞的。在ElasticSearch中，請求體的字符集預設為UTF-8。

語法：

GET 索引名/_search
{
   "command":{ "parameter_name" : "parameter_value"}
}

1，查詢所有

GET 索引名/_search
{
   "query" : { "match_all" : {} }
}

2，match search

　　全文檢索。要求查詢條件拆分後的任意詞條與具體資料匹配就算搜尋結果。

GET 索引名/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "欄位名": "搜尋條件"
    }
  }
}

3，phrase search

　　短語檢索。要求查詢條件必須和具體資料完全匹配才算搜尋結果。其特徵是：1-搜尋條件不做任何分詞解析；2-在搜尋欄位對應的倒排索引(正排索引)中進行精確匹配，不再是簡單的全文檢索。

GET 索引名/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "欄位名": "搜尋條件"
    }
  }
}

4，range

　　範圍檢索

GET 索引名/型別名/_search
{
  "query" : {
    "range" : {
      "欄位名" : {
        "gt" : 搜尋條件1, 
        "lte" : 搜尋條件2
      }
    }
  }
}

5，term

　　片語搜尋。忽略搜尋條件分詞，在ElasticSearch倒排索引中進行精確匹配。

GET 索引名/型別名/_search
{
  "query" : {
    "term" : {
      "欄位名": "搜尋條件"
    }
  }
}

GET 索引名/型別名/_search
{
  "query" : {
    "terms" : {
      "欄位名": ["搜尋條件1", "搜尋條件2"]
    }
  }
}

term是將傳入的文字原封不動地（不分詞）拿去查詢。
match會對輸入進行分詞處理後再去查詢，部分命中的結果也會按照評分由高到低顯示出來。
match_phrase是按短語查詢，只有存在這個短語的文件才會被顯示出來。會對傳入的文字進行分詞，但是必須完全匹配並且順序相同。

6，多條件must、should、must_not

must陣列中的多個條件必須同時滿足
must_not陣列中的多個條件必須都不滿足
should陣列中的多個條件有任意一個滿足即可。

GET 索引名/型別名/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [ #陣列中的多個條件必須同時滿足
        {
          "range": {
            "欄位名": {
              "lt": 條件
            }
          }
        }
      ],
      "must_not":[ #陣列中的多個條件必須都不滿足
        {
          "match": {
            "欄位名": "條件"
          }
        },
        {
          "range": {
            "欄位名": {
              "gte": "搜尋條件"
            }
          }
        }
      ],
      "should": [# 陣列中的多個條件有任意一個滿足即可。
        {
          "match": {
            "欄位名": "條件"
          }
        },
        {
          "range": {
            "欄位名": {
              "gte": "搜尋條件"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

7，排序

　　在ElasticSearch的搜尋中，預設是使用相關度分數實現排序的。可以通過搜尋語法實現定製化排序。

GET 索引名/型別名/_search
{
  "query": {
    [搜尋條件]
  },
  "sort": [
    {
      "欄位名1": {
        "order": "asc"
      }
    },
    {
      "欄位名2": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

　　注意：在ElasticSearch中，如果使用text型別的欄位作為排序依據，會有問題。ElasticSearch需要對text型別欄位資料做分詞處理。如果使用text型別欄位做排序，ElasticSearch給出的排序結果未必友好，畢竟分詞後，先使用哪一個單詞做排序都是不合理的。所以ElasticSearch中預設情況下不允許使用text型別的欄位做排序，如果需要使用字串做結果排序，則可使用keyword型別欄位作為排序依據，因為keyword欄位不做分詞處理。

8，分頁

　　DSL分頁也是使用from和size實現的。

GET 索引名稱/_search
{
  "query":{
    "match_all":{}
},
"from": 起始下標,
"size": 查詢記錄數
}

9，高亮

　　在搜尋中，經常需要對搜尋關鍵字做高亮顯示，這個時候就可以使用highlight語法。

GET 索引名/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "欄位名": "條件"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "要高亮顯示的欄位名": {
        "fragment_size": 5, #每個分段長度，預設20
        "number_of_fragments": 1 #返回多少個分段，預設3
      }
    },
    "pre_tags": ["字首"], 
    "post_tags": ["字尾"] 
  }
}

案例：

GET test_search/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "match": {
            "dname": "Development department"
          }
        },
        {
          "match": {
            "gender": "男性"
          }
        }
      ]
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "dname": {
        "fragment_size": 20,
        "number_of_fragments": 1
      },
      "gender": {
        "fragment_size": 20,
        "number_of_fragments": 1
      }
    },
    "pre_tags": [
      "<span style='color:red'>"
    ],
    "post_tags": [
      "</span>"
    ]
  },
  "from": 2,
  "size": 2
}

10，聚合查詢

語法：

"aggs": {
    "NAME": {# 指定結果的名稱
      "AGG_TYPE": {# 指定具體的聚合方法，
        TODO: # 聚合體內製定具體的聚合欄位
      }
    },
    "NAME": {# 指定結果的名稱
      "AGG_TYPE": {# 指定具體的聚合方法，
        TODO: # 聚合體內製定具體的聚合欄位
      }
    }
 }

三、SpringDataElasticsearch

　　原始碼：cloud-es

1，新增pom檔案

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
   <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

2，修改applicaiton配置

#低版本使用5.x，注意使用的springdata的版本與es是否對應
spring.data.elasticsearch.cluster-name=es5-cluster
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes= hadoop208:9300,hadoop209:9300
#高版本使用6.x
spring.elasticsearch.rest.uris=http://hadoop208:9200,http://hadoop209:9200

3，建立實體

　　案例：Item物件

@Document指定實體類和索引對應關係@Id 指定主鍵
- indexName：索引名稱
- type: 索引型別（不加會給預設，es7之後刪除）
- shards: 主分片數量，預設5
- replicas：複製分片數量，預設1
@Field指定普通屬性
- type：對應Elasticsearch中屬性型別。使用FiledType列舉可以快速獲取。測試發現沒有type屬性可能出現無法自動建立型別問題，所以一定要有type屬性。
- text型別能被分詞
- keywords不能被分詞
- index：是否建立索引。作為搜尋條件時index必須為true
- analyzer：指定分詞器型別。
- fielddata：指定是否為text型別欄位建立正向索引。預設為false，設定為true則可以使用此欄位排序。

4，使用方式

　　案例：ItemTest