一、DSL查询文档
elasticsearch的查询依然是基于JSON风格的DSL来实现的。
1.1、DSL查询分类
Elasticsearch提供了基于JSON的DSL（Domain Specific Language）来定义查询。常见的查询类型包括：
-
查询所有：查询出所有数据，一般测试用。例如：match_all
-
全文检索（full text）查询：利用分词器对用户输入内容分词，然后去倒排索引库中匹配。例如：
-
match_query
-
multi_match_query
-
-
精确查询：根据精确词条值查找数据，一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。例如：
-
ids
-
range
-
term
-
-
地理（geo）查询：根据经纬度查询。例如：
-
geo_distance
-
geo_bounding_box
-
-
复合（compound）查询：复合查询可以将上述各种查询条件组合起来，合并查询条件。例如：
-
bool
-
function_score
-
查询的语法基本一致：
GET /indexName/_search
{"query": {"查询类型": {"查询条件": "条件值"}}
}我们以查询所有为例，其中：
-
查询类型为match_all
-
没有查询条件
// 查询所有
GET /indexName/_search
{"query": {"match_all": {}}
}其它查询无非就是查询类型、查询条件的变化。
1.2、全文检索查询
使用场景
全文检索查询的基本流程如下：
对用户搜索的内容做分词，得到词条
根据词条去倒排索引库中匹配，得到文档id
根据文档id找到文档，返回给用户
比较常用的场景包括：
商城的输入框搜索
百度输入框搜索
例如京东：
因为是拿着词条去匹配，因此参与搜索的字段也必须是可分词的text类型的字段。
基本语法
常见的全文检索查询包括：
match查询：单字段查询
multi_match查询：多字段查询，任意一个字段符合条件就算符合查询条件
match查询语法如下：
GET /indexName/_search {"query": {"match": {"FIELD": "TEXT"}} }mulit_match语法如下：
GET /indexName/_search {"query": {"multi_match": {"query": "TEXT","fields": ["FIELD1", " FIELD12"]}} }
示例
match查询示例：
multi_match查询示例：
可以看到，两种查询结果是一样的，为什么？.
因为我们将brand、name、business值都利用copy_to复制到了all字段中。因此你根据三个字段搜索，和根据all字段搜索效果当然一样了。
但是，搜索字段越多，对查询性能影响越大，因此建议采用copy_to，然后单字段查询的方式。
总结
match和multi_match的区别是什么？
match：根据一个字段查询
multi_match：根据多个字段查询，参与查询字段越多，查询性能越差
1.3、精准查询
精确查询一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。所以不会对搜索条件分词。常见的有：
-
term：根据词条精确值查询
-
range：根据值的范围查询
term查询
因为精确查询的字段搜是不分词的字段，因此查询的条件也必须是不分词的词条。查询时，用户输入的内容跟自动值完全匹配时才认为符合条件。如果用户输入的内容过多，反而搜索不到数据。
语法说明：
// term查询 GET /indexName/_search {"query": {"term": {"FIELD": {"value": "VALUE"}}} }示例：
当我搜索的是精确词条时，能正确查询出结果：
但是，当我搜索的内容不是词条，而是多个词语形成的短语时，反而搜索不到：
range查询
范围查询，一般应用在对数值类型做范围过滤的时候。比如做价格范围过滤。
基本语法：
// range查询 GET /indexName/_search {"query": {"range": {"FIELD": {"gte": 10, // 这里的gte代表大于等于，gt则代表大于"lte": 20 // lte代表小于等于，lt则代表小于}}} }示例：
总结
精确查询常见的有哪些？
term查询：根据词条精确匹配，一般搜索keyword类型、数值类型、布尔类型、日期类型字段
range查询：根据数值范围查询，可以是数值、日期的范围
1.4、地理坐标查询
所谓的地理坐标查询，其实就是根据经纬度查询，官方文档：Geo queries | Elasticsearch Guide [8.7] | Elastic
常见的使用场景包括：
-
携程：搜索我附近的酒店
-
滴滴：搜索我附近的出租车
-
微信：搜索我附近的人
附近的酒店：
附近的车：
矩形范围查询
矩形范围查询，也就是geo_bounding_box查询，查询坐标落在某个矩形范围的所有文档：
查询时，需要指定矩形的左上、右下两个点的坐标，然后画出一个矩形，落在该矩形内的都是符合条件的点。
语法如下：
// geo_bounding_box查询 GET /indexName/_search {"query": {"geo_bounding_box": {"FIELD": {"top_left": { // 左上点"lat": 31.1,"lon": 121.5},"bottom_right": { // 右下点"lat": 30.9,"lon": 121.7}}}} }
附近查询
附近查询，也叫做距离查询（geo_distance）：查询到指定中心点小于某个距离值的所有文档。
换句话来说，在地图上找一个点作为圆心，以指定距离为半径，画一个圆，落在圆内的坐标都算符合条件：
语法说明：
// geo_distance 查询 GET /indexName/_search {"query": {"geo_distance": {"distance": "15km", // 半径"FIELD": "31.21,121.5" // 圆心}} }示例：
我们先搜索陆家嘴附近15km的酒店：
发现共有47家酒店。
然后把半径缩短到3公里：
可以发现，搜索到的酒店数量减少到了5家。
1.5、复合查询
复合（compound）查询：复合查询可以将其它简单查询组合起来，实现更复杂的搜索逻辑。常见的有两种：
-
fuction score：算分函数查询，可以控制文档相关性算分，控制文档排名
-
bool query：布尔查询，利用逻辑关系组合多个其它的查询，实现复杂搜索
1.5.1、相关性算分
当我们利用match查询时，文档结果会根据与搜索词条的关联度打分（_score），返回结果时按照分值降序排列。
例如，我们搜索 "虹桥如家"，结果如下：
[{"_score" : 17.850193,"_source" : {"name" : "虹桥如家酒店真不错",}},{"_score" : 12.259849,"_source" : {"name" : "外滩如家酒店真不错",}},{"_score" : 11.91091,"_source" : {"name" : "迪士尼如家酒店真不错",}}
]在elasticsearch中，早期使用的打分算法是TF-IDF算法，公式如下：
在后来的5.1版本升级中，elasticsearch将算法改进为BM25算法，公式如下：
TF-IDF算法有一各缺陷，就是词条频率越高，文档得分也会越高，单个词条对文档影响较大。而BM25则会让单个词条的算分有一个上限，曲线更加平滑：
小结：elasticsearch会根据词条和文档的相关度做打分，算法由两种：
-
TF-IDF算法
-
BM25算法，elasticsearch5.1版本后采用的算法
1.5.2、算分函数查询
根据相关度打分是比较合理的需求，但合理的不一定是产品经理需要的。
以百度为例，你搜索的结果中，并不是相关度越高排名越靠前，而是谁掏的钱多排名就越靠前。
要想认为控制相关性算分，就需要利用elasticsearch中的function score 查询了。
语法说明
function score 查询中包含四部分内容：
原始查询条件：query部分，基于这个条件搜索文档，并且基于BM25算法给文档打分，原始算分（query score)
过滤条件：filter部分，符合该条件的文档才会重新算分
算分函数：符合filter条件的文档要根据这个函数做运算，得到的函数算分（function score），有四种函数
weight：函数结果是常量
field_value_factor：以文档中的某个字段值作为函数结果
random_score：以随机数作为函数结果
script_score：自定义算分函数算法
运算模式：算分函数的结果、原始查询的相关性算分，两者之间的运算方式，包括：
multiply：相乘
replace：用function score替换query score
其它，例如：sum、avg、max、min
function score的运行流程如下：
1）根据原始条件查询搜索文档，并且计算相关性算分，称为原始算分（query score）
2）根据过滤条件，过滤文档
3）符合过滤条件的文档，基于算分函数运算，得到函数算分（function score）
4）将原始算分（query score）和函数算分（function score）基于运算模式做运算，得到最终结果，作为相关性算分。
因此，其中的关键点是：
过滤条件：决定哪些文档的算分被修改
算分函数：决定函数算分的算法
运算模式：决定最终算分结果
2）示例
需求：给“如家”这个品牌的酒店排名靠前一些
翻译一下这个需求，转换为之前说的四个要点：
原始条件：不确定，可以任意变化
过滤条件：brand = "如家"
算分函数：可以简单粗暴，直接给固定的算分结果，weight
运算模式：比如求和
因此最终的DSL语句如下：
GET /hotel/_search {"query": {"function_score": {"query": { .... }, // 原始查询，可以是任意条件"functions": [ // 算分函数{"filter": { // 满足的条件，品牌必须是如家"term": {"brand": "如家"}},"weight": 2 // 算分权重为2}],"boost_mode": "sum" // 加权模式，求和}} }测试，在未添加算分函数时，如家得分如下：
添加了算分函数后，如家得分就提升了：
3）小结
function score query定义的三要素是什么？
过滤条件：哪些文档要加分
算分函数：如何计算function score
加权方式：function score 与 query score如何运算
1.5.3、布尔查询
布尔查询是一个或多个查询子句的组合，每一个子句就是一个子查询。子查询的组合方式有：
-
must：必须匹配每个子查询，类似“与”
-
should：选择性匹配子查询，类似“或”
-
must_not：必须不匹配，不参与算分，类似“非”
-
filter：必须匹配，不参与算分
比如在搜索酒店时，除了关键字搜索外，我们还可能根据品牌、价格、城市等字段做过滤：
每一个不同的字段，其查询的条件、方式都不一样，必须是多个不同的查询，而要组合这些查询，就必须用bool查询了。
需要注意的是，搜索时，参与打分的字段越多，查询的性能也越差。因此这种多条件查询时，建议这样做：
-
搜索框的关键字搜索，是全文检索查询，使用must查询，参与算分
-
其它过滤条件，采用filter查询。不参与算分
语法示例
GET /hotel/_search {"query": {"bool": {"must": [{"term": {"city": "上海" }}],"should": [{"term": {"brand": "皇冠假日" }},{"term": {"brand": "华美达" }}],"must_not": [{ "range": { "price": { "lte": 500 } }}],"filter": [{ "range": {"score": { "gte": 45 } }}]}} }
示例
需求：搜索名字包含“如家”，价格不高于400，在坐标31.21,121.5周围10km范围内的酒店。
分析：
名称搜索，属于全文检索查询，应该参与算分。放到must中
价格不高于400，用range查询，属于过滤条件，不参与算分。放到must_not中
周围10km范围内，用geo_distance查询，属于过滤条件，不参与算分。放到filter中
小结
bool查询有几种逻辑关系？
must：必须匹配的条件，可以理解为“与”
should：选择性匹配的条件，可以理解为“或”
must_not：必须不匹配的条件，不参与打分
filter：必须匹配的条件，不参与打分
二、搜索结果处理
搜索的结果可以按照用户指定的方式去处理或展示。
2.1、排序
elasticsearch默认是根据相关度算分（_score）来排序，但是也支持自定义方式对搜索结果排序。可以排序字段类型有：keyword类型、数值类型、地理坐标类型、日期类型等。
普通字段排序
keyword、数值、日期类型排序的语法基本一致。
语法：
GET /indexName/_search {"query": {"match_all": {}},"sort": [{"FIELD": "desc" // 排序字段、排序方式ASC、DESC}] }排序条件是一个数组，也就是可以写多个排序条件。按照声明的顺序，当第一个条件相等时，再按照第二个条件排序，以此类推
示例：
需求描述：酒店数据按照用户评价（score)降序排序，评价相同的按照价格(price)升序排序
地理坐标排序
地理坐标排序略有不同。
语法说明：
GET /indexName/_search {"query": {"match_all": {}},"sort": [{"_geo_distance" : {"FIELD" : "纬度，经度", // 文档中geo_point类型的字段名、目标坐标点"order" : "asc", // 排序方式"unit" : "km" // 排序的距离单位}}] }这个查询的含义是：
指定一个坐标，作为目标点
计算每一个文档中，指定字段（必须是geo_point类型）的坐标 到目标点的距离是多少
根据距离排序
示例：
需求描述：实现对酒店数据按照到你的位置坐标的距离升序排序
假设我的位置是：31.034661，121.612282，寻找我周围距离最近的酒店。
2.2、分页
elasticsearch 默认情况下只返回top10的数据。而如果要查询更多数据就需要修改分页参数了。elasticsearch中通过修改from、size参数来控制要返回的分页结果：
-
from：从第几个文档开始
-
size：总共查询几个文档
类似于mysql中的 limit ?, ?
基本的分页
分页的基本语法如下：
GET /hotel/_search {"query": {"match_all": {}},"from": 0, // 分页开始的位置，默认为0"size": 10, // 期望获取的文档总数"sort": [{"price": "asc"}] }
深度分页问题
现在，我要查询990~1000的数据，查询逻辑要这么写：
GET /hotel/_search {"query": {"match_all": {}},"from": 990, // 分页开始的位置，默认为0"size": 10, // 期望获取的文档总数"sort": [{"price": "asc"}] }这里是查询990开始的数据，也就是 第990~第1000条 数据。
不过，elasticsearch内部分页时，必须先查询 0~1000条，然后截取其中的990 ~ 1000的这10条：
查询TOP1000，如果es是单点模式，这并无太大影响。
但是elasticsearch将来一定是集群，例如我集群有5个节点，我要查询TOP1000的数据，并不是每个节点查询200条就可以了。
因为节点A的TOP200，在另一个节点可能排到10000名以外了。
因此要想获取整个集群的TOP1000，必须先查询出每个节点的TOP1000，汇总结果后，重新排名，重新截取TOP1000。
那如果我要查询9900~10000的数据呢？是不是要先查询TOP10000呢？那每个节点都要查询10000条？汇总到内存中？
当查询分页深度较大时，汇总数据过多，对内存和CPU会产生非常大的压力，因此elasticsearch会禁止from+ size 超过10000的请求。
针对深度分页，ES提供了两种解决方案，官方文档：
search after：分页时需要排序，原理是从上一次的排序值开始，查询下一页数据。官方推荐使用的方式。
scroll：原理将排序后的文档id形成快照，保存在内存。官方已经不推荐使用。
小结
分页查询的常见实现方案以及优缺点：
from + size：
优点：支持随机翻页
缺点：深度分页问题，默认查询上限（from + size）是10000
场景：百度、京东、谷歌、淘宝这样的随机翻页搜索
after search：
优点：没有查询上限（单次查询的size不超过10000）
缺点：只能向后逐页查询，不支持随机翻页
场景：没有随机翻页需求的搜索，例如手机向下滚动翻页
scroll：
优点：没有查询上限（单次查询的size不超过10000）
缺点：会有额外内存消耗，并且搜索结果是非实时的
场景：海量数据的获取和迁移。从ES7.1开始不推荐，建议用 after search方案。
2.3、高亮
高亮原理
什么是高亮显示呢？
我们在百度，京东搜索时，关键字会变成红色，比较醒目，这叫高亮显示：
高亮显示的实现分为两步：
1）给文档中的所有关键字都添加一个标签，例如
<em>标签2）页面给
<em>标签编写CSS样式
实现高亮
高亮的语法：
GET /hotel/_search {"query": {"match": {"FIELD": "TEXT" // 查询条件，高亮一定要使用全文检索查询}},"highlight": {"fields": { // 指定要高亮的字段"FIELD": {"pre_tags": "<em>", // 用来标记高亮字段的前置标签"post_tags": "</em>" // 用来标记高亮字段的后置标签}}} }注意：
高亮是对关键字高亮，因此搜索条件必须带有关键字，而不能是范围这样的查询。
默认情况下，高亮的字段，必须与搜索指定的字段一致，否则无法高亮
如果要对非搜索字段高亮，则需要添加一个属性：required_field_match=false
示例：
总结
查询的DSL是一个大的JSON对象，包含下列属性：
query：查询条件
from和size：分页条件
sort：排序条件
highlight：高亮条件
示例：
三、RestClient查询文档
文档的查询同样适用昨天学习的 RestHighLevelClient对象，基本步骤包括：
-
1）准备Request对象
-
2）准备请求参数
-
3）发起请求
-
4）解析响应
3.1、快速入门
我们以match_all查询为例
发起查询请求
代码解读：
第一步，创建
SearchRequest对象，指定索引库名第二步，利用
request.source()构建DSL，DSL中可以包含查询、分页、排序、高亮等
query()：代表查询条件，利用QueryBuilders.matchAllQuery()构建一个match_all查询的DSL第三步，利用client.search()发送请求，得到响应
这里关键的API有两个，一个是
request.source()，其中包含了查询、排序、分页、高亮等所有功能：
另一个是
QueryBuilders，其中包含match、term、function_score、bool等各种查询：
解析响应
响应结果的解析：
elasticsearch返回的结果是一个JSON字符串，结构包含：
hits：命中的结果
total：总条数，其中的value是具体的总条数值
max_score：所有结果中得分最高的文档的相关性算分
hits：搜索结果的文档数组，其中的每个文档都是一个json对象
_source：文档中的原始数据，也是json对象因此，我们解析响应结果，就是逐层解析JSON字符串，流程如下：
SearchHits：通过response.getHits()获取，就是JSON中的最外层的hits，代表命中的结果
SearchHits#getTotalHits().value：获取总条数信息
SearchHits#getHits()：获取SearchHit数组，也就是文档数组
SearchHit#getSourceAsString()：获取文档结果中的_source，也就是原始的json文档数据
完整代码
完整代码如下：
@Test void testMatchAll() throws IOException {// 1.准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 2.准备DSLrequest.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());// 3.发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析响应handleResponse(response); }private void handleResponse(SearchResponse response) {// 4.解析响应SearchHits searchHits = response.getHits();// 4.1.获取总条数long total = searchHits.getTotalHits().value;System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");// 4.2.文档数组SearchHit[] hits = searchHits.getHits();// 4.3.遍历for (SearchHit hit : hits) {// 获取文档sourceString json = hit.getSourceAsString();// 反序列化HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc);} }
小结
查询的基本步骤是：
创建SearchRequest对象
准备Request.source()，也就是DSL。
① QueryBuilders来构建查询条件
② 传入Request.source() 的 query() 方法
发送请求，得到结果
解析结果（参考JSON结果，从外到内，逐层解析）
3.2、match查询
全文检索的match和multi_match查询与match_all的API基本一致。差别是查询条件，也就是query的部分。
因此，Java代码上的差异主要是request.source().query()中的参数了。同样是利用QueryBuilders提供的方法：
而结果解析代码则完全一致，可以抽取并共享。
完整代码如下：
@Test
void testMatch() throws IOException {// 1.准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 2.准备DSLrequest.source().query(QueryBuilders.matchQuery("all", "如家"));// 3.发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析响应handleResponse(response);}
3.3、精确查询
精确查询主要是两者：
-
term：词条精确匹配
-
range：范围查询
与之前的查询相比，差异同样在查询条件，其它都一样。
查询条件构造的API如下：
3.4、布尔查询
布尔查询是用must、must_not、filter等方式组合其它查询，代码示例如下：
可以看到，API与其它查询的差别同样是在查询条件的构建，QueryBuilders，结果解析等其他代码完全不变。
完整代码如下：
@Test
void testBool() throws IOException {// 1.准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 2.准备DSL// 2.1.准备BooleanQueryBoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();// 2.2.添加termboolQuery.must(QueryBuilders.termQuery("city", "杭州"));// 2.3.添加rangeboolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").lte(250));request.source().query(boolQuery);// 3.发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析响应handleResponse(response);}
3.5、排序、分页
搜索结果的排序和分页是与query同级的参数，因此同样是使用request.source()来设置。
对应的API如下：
完整代码示例：
@Test
void testPageAndSort() throws IOException {// 页码，每页大小int page = 1, size = 5;// 1.准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 2.准备DSL// 2.1.queryrequest.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());// 2.2.排序 sortrequest.source().sort("price", SortOrder.ASC);// 2.3.分页 from、sizerequest.source().from((page - 1) * size).size(5);// 3.发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析响应handleResponse(response);}
3.6、高亮
高亮的代码与之前代码差异较大，有两点：
-
查询的DSL：其中除了查询条件，还需要添加高亮条件，同样是与query同级。
-
结果解析：结果除了要解析_source文档数据，还要解析高亮结果
高亮请求构建
高亮请求的构建API如下：
上述代码省略了查询条件部分，但是大家不要忘了：高亮查询必须使用全文检索查询，并且要有搜索关键字，将来才可以对关键字高亮。
完整代码如下：
@Test void testHighlight() throws IOException {// 1.准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 2.准备DSL// 2.1.queryrequest.source().query(QueryBuilders.matchQuery("all", "如家"));// 2.2.高亮request.source().highlighter(new HighlightBuilder().field("name").requireFieldMatch(false));// 3.发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析响应handleResponse(response);}
高亮结果解析
高亮的结果与查询的文档结果默认是分离的，并不在一起。
因此解析高亮的代码需要额外处理：
代码解读：
第一步：从结果中获取source。hit.getSourceAsString()，这部分是非高亮结果，json字符串。还需要反序列为HotelDoc对象
第二步：获取高亮结果。hit.getHighlightFields()，返回值是一个Map，key是高亮字段名称，值是HighlightField对象，代表高亮值
第三步：从map中根据高亮字段名称，获取高亮字段值对象HighlightField
第四步：从HighlightField中获取Fragments，并且转为字符串。这部分就是真正的高亮字符串了
第五步：用高亮的结果替换HotelDoc中的非高亮结果
完整代码如下：
private void handleResponse(SearchResponse response) {// 4.解析响应SearchHits searchHits = response.getHits();// 4.1.获取总条数long total = searchHits.getTotalHits().value;System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");// 4.2.文档数组SearchHit[] hits = searchHits.getHits();// 4.3.遍历for (SearchHit hit : hits) {// 获取文档sourceString json = hit.getSourceAsString();// 反序列化HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);// 获取高亮结果Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();if (!CollectionUtils.isEmpty(highlightFields)) {// 根据字段名获取高亮结果HighlightField highlightField = highlightFields.get("name");if (highlightField != null) {// 获取高亮值String name = highlightField.getFragments()[0].string();// 覆盖非高亮结果hotelDoc.setName(name);}}System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc);} }
