如何让ElasticSearch完美实现数据库的Like查询

1. 背景知识

   ElasticSearch是一个分布式的、开源的搜索和分析引擎，它使用倒排索引来快速地处理全文搜索。与传统数据库的查询方式有一些区别，在处理类似“Like”查询这种模糊查询场景时，有自己独特的方法。

   在传统数据库中，“Like”查询用于在文本字段中查找匹配特定模式的记录。例如，在SQL中可以使用`LIKE '%keyword%'`来查找包含“keyword”的记录。但ElasticSearch是基于Lucene构建的搜索引擎，它的查询语法基于JSON格式的查询DSL（Domain Specific Language）。

2. 使用Wildcard Query（通配符查询）

   语法和原理

     通配符查询允许在查询字符串中使用通配符。在ElasticSearch中，通配符有`*`（匹配零个或多个字符）和`?`（匹配单个字符）。例如，如果你想查找所有包含“app”开头的单词的文档，可以使用`{ "wildcard": { "your_field": "app*" } }`这样的查询。

     当执行通配符查询时，ElasticSearch会根据倒排索引查找匹配的词条。它会遍历索引中的词条，看哪些词条符合通配符的模式。不过，这种查询在使用`*`开头的通配符时可能会比较耗时，因为它需要扫描大量的词条。

   示例

     假设你有一个索引`products`，其中有一个字段`product_name`，你想查找所有产品名称中包含“phone”的产品。你可以使用以下查询：

       ```json

       {

         "query": {

           "wildcard": {

             "product_name": "*phone*"

           }

         }

       }

       ```

     这个查询会返回`product_name`字段中包含“phone”的所有文档。

3. 使用Match Query（匹配查询）

   语法和原理

     Match查询是ElasticSearch中最常用的查询之一。它会对输入的文本进行分词，然后查找包含这些分词的文档。默认情况下，它使用`or`逻辑，即只要文档中包含任意一个分词就会被匹配。例如，`{ "match": { "your_field": "your text" } }`会将“your text”分词后进行匹配。

     当执行Match查询时，ElasticSearch首先会根据索引的分词器对查询文本进行分词。然后，它会在倒排索引中查找这些分词对应的文档。如果是使用`phrase`匹配（`"match_phrase"`），则会查找包含整个短语的文档，并且短语中的单词顺序也会被考虑。

   示例

     继续以`products`索引为例，如果你想查找产品名称中包含“smart phone”的产品，你可以使用以下两种方式：

       简单的Match查询：

         ```json

         {

           "query": {

             "match": {

               "product_name": "smart phone"

             }

           }

         }

         ```

       Match Phrase查询（更严格，要求单词顺序）：

         ```json

         {

           "query": {

             "match_phrase": {

               "product_name": "smart phone"

             }

           }

         }

         ```

4. 使用Query String Query（查询字符串查询）

   语法和原理

     Query String查询允许你使用类似于传统数据库查询语言的语法来构建查询。它支持通配符、布尔操作等多种功能。语法格式为`{ "query_string": { "query": "your query string" } }`。

     这种查询会解析你输入的查询字符串，识别其中的关键词、通配符、布尔操作符（如`AND`、`OR`、`NOT`）等，然后按照解析后的规则进行查询。不过，由于其语法比较灵活，可能会因为错误的语法导致查询出错或者性能不佳。

   示例

     如果你想查找产品名称中包含“phone”并且不包含“broken”的产品，你可以使用以下查询：

       ```json

       {

         "query": {

           "query_string": {

             "query": "product_name:phone AND NOT product_name:broken"

           }

         }

       }

       ```

5. 性能优化建议

   合理使用索引

     确保对需要进行模糊查询的字段进行适当的索引。例如，对于文本字段，可以使用合适的分词器来提高索引效率。如果是经常进行前缀匹配的字段（如使用`app*`这种通配符查询），可以考虑使用前缀索引来优化查询速度。

   限制返回结果数量

     在进行模糊查询时，可能会返回大量的结果。可以使用`size`参数来限制返回结果的数量，例如`{ "query": {... }, "size": 10 }`只会返回最相关的10个结果，这样可以减少网络传输和资源消耗。

   缓存查询结果

     如果某些模糊查询是经常执行的，可以考虑使用ElasticSearch的缓存机制来缓存查询结果。这样可以提高查询的响应速度，减少重复查询对系统资源的消耗。不过，需要注意缓存的有效期和缓存的大小，避免缓存过多过期或者无用的结果。