Elastic Search权威指南第五章结构化查询

最新推荐文章于 2024-06-03 08:30:08 发布

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#索引 #结构 #搜索

本文深入解析了Elasticsearch中的请求体查询、结构化查询、过滤查询等核心概念，并通过实例展示了不同查询方式的应用场景。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1. 请求体查询

最重要的意义：请求体查询允许我们使用结构化语言查询。

1.1 请求体查询出现的原因

简单查询语句是一种高效的查询语句，但是查出来的数据不够详细和具体，应该使用能够查询出更多内容的查询方式，请求体查询就是这样的查询。

1.2 空查询

GET /_seearch
{}

将会返回索引中的所有文档


甚至可以查询多个索引或者类型

GET /index_*/_search
GET /index_*/type1,type2...,typen/_search


支持分页操作
GET /_search
{
    "from":30,
    "size":10
}

2. 结构化查询

2.1 何为结构化查询

官方解释：
结构化查询是一种灵活的、多表现形式的查询语言。
我的理解：
就是一种以json为格式的查询语言，因为json语言结构的严谨性，使得查询语言看起来更加的易读且拥有丰富变换的查询格式。

2.2 结构化查询语法

{
    QUERY_NAME: {   
        FIELD_NAME: {
            ARGUMENT: VALUE,
            ARGUMENT: VALUE,...
        }
    }
}

QUERY_NAME一般是"query"
FIELD_NAME一般是执行的操作名称，我更喜欢标识为ACTION_NAME  比如"match"
ARGUMENT一般是列名
VALUE一般是值

举个栗子

GET /_search
{
    "query":{
        "match":{
            "tweet":"wushuangxiaoyu"
        }
    }
}

意义为查询所有索引及类型中，tweet字段中包含wushuangxiaoyu这个字符串的记录

2.3 查询和过滤

区别的自己理解：
过滤匹配的是确切值
查询，比较的是相关性

性能之间的区别：
过滤的结果会进行缓存
查询的结果不会进行缓存，而且要挨个匹配相关所有文档的相关性，所以查询语句更加耗时

综合考虑之：
过滤语句的目的(因为会对结果集进行缓存，方便查询语句进行相关性比较)，就是缩小查询语句比较相关性的范围，提高查询语句的效率。

使用场景：
进行全文搜索或者进行相关性比较的时候使用查询
其余的情况都是使用过滤

2.4 重要且常用的查询过滤语句

term 过滤

主要用于匹配精确值，比如bool，number，date，以及not_analyzed的字符串
{
    "term":{
        "age":12
    }
}
{
    "term":{
        "time":"2017-8-8"
    }
}

terms过滤

{
    "terms": {
        "tag": [ "search", "full_text", "nosql" ]
    }
}

range过滤

{
    "range":{
        "age":{
            "lt":30,
            "gte":20
        }
    }
}

gt :: 大于
gte :: 大于等于
lt :: 小于
lte :: 小于等于

exits和missing过滤

{
    "exists": {
        "field": "title"
    }
}

bool过滤
用来合并多个过滤查询的布尔逻辑

{
    "bool": {
        "must": { "term": { "folder": "inbox" }},
        "must_not": { "term": { "tag": "spam" }},
        "should": [
            { "term": { "starred": true }},
            { "term": { "unread": true }}
        ]
    }
}

must:and
should:or
must_not:not

2.5 查询语句

multi_macth查询
就是一次性可以检索多个字段

"multi_macth":{
    "title":"abcd",
    "name":"jack"
}

bool查询
与bool过滤的区别：
bool过滤会直接给出是否匹配成功的结果，但是bool查询会比较相关性

must :: 查询指定文档一定要被包含。
must_not :: 查询指定文档一定不要被包含。
should :: 查询指定文档， 有则可以为文档相关性加分。

3. 过滤查询

一条语句中既包含过滤，同时也包含查询

例如：

查询：
"query":{
    "match":{
        "email":"business opportunity"
    }
}

过滤：
"filter":{
    "term":{
        "folder":"inbox"
    }
}

合并：
"filtered":{
    "query":{
        "match":{
            "email":"business opportunity"
        }
    },
    "filter":{
        "term":{
            "folder":"inbox"
        }
    }
}

结构化：

GET /_search
{
    "query":{
        "filtered":{
            "query":{
                "match":{
                    "email":"business opportunity"
                }
            },
            "filter":{
                "term":{
                    "folder":"inbox"
                }
            }
        }
    }    
}

这样子就完成了过滤查询的合并

4. 验证查询

如何验证一个ES查询语句是否合法呢

GET /_index/_type/_validate/query?explain
{
    查询语句
}

如果是错的，加上?explain关键字后还可以看到详细的错误信息

举个例子:
一个正确的返回信息

GET /_validate/query?explain
{
    "query": {
        "match" : {
            "tweet" : "really powerful"
        }
    }
}

{
    "valid" : true,
    "_shards" : { ... },
    "explanations" : [ {
        "index" : "us",
        "valid" : true,
        "explanation" : "tweet:really tweet:powerful"
    }, {
        "index" : "gb",
        "valid" : true,
        "explanation" : "tweet:really tweet:power"
    } ]
}

可以分析出来，"really powerful"这个词组，在索引"us"中被分成了"really"和"powerful"，在索引"gb"中被分成了"really"和"power"，因为"gb"索引使用的是english分析器。