零、提要
1.简单的搜索方式：query string search
2.强大的搜索方式：query DSL
3.搜索中的过滤：query filter
4.全文搜索：full-text search
5.部分内容搜索：phrase search
6.高亮搜索：highlight search
一、准备
环境准备：
见上一篇《技.艺.道：elasticsearch概念梳理及基础操作》
数据准备：
PUT /ecommerce/product/1
{
"name" : "gaolujie yagao",
"desc" : "gaoxiao meibai",
"price" : 30,
"producer" : "gaolujie producer",
"tags" : ["meibai","fangzhu"]
}
PUT /ecommerce/product/2
{
"name" : "jiajieshi yagao",
"desc" : "youxiao meibai",
"price" : 35,
"producer" : "gaolujie producer",
"tags" : ["meibai","fangzhu"]
}
PUT /ecommerce/product/3
{
"name" : "zhonghua yagao",
"desc" : "caoben meibai",
"price" : 20,
"producer" : "gaolujie producer",
"tags" : ["qingxin"]
}
PUT /ecommerce/product/4
{
"name":"heiren yagao",
"desc":"heiren meibai",
"price":50,
"producer":"heiren yagao producer",
"tags":["meibai"]
}
二、详述
1.query string search
功能：实现简单的条件搜索
基本语法：GET /yourindex/yourtype/_search
实例-搜索全部商品：GET /ecommerce/product/_search
条件查询语法：GET /yourindex/yourtype/_search?q=name:yagao&sort=price:desc
实例-搜索name字段包含"yaogao"商品，结果按"price"字段倒序排列：GET /ecommerce/product/_search?q=name:yagao&sort=price:desc
查询结果：
{
"took": 2,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 3,
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "ecommerce",
"_type": "product",
"_id": "2",
"_score": 1,
"_source": {
"name": "jiajieshi yagao",
"desc": "youxiao meibai",
"price": 35,
"producer": "gaolujie producer",
"tags": [
"meibai",
"fangzhu"
]
}
},
{
"_index": "ecommerce",
"_type": "product",
"_id": "1",
"_score": 1,
"_source": {
"name": "good gaolujie yagao",
"desc": "gaoxiao meibai",
"price": 30,
"producer": "gaolujie producer",
"tags": [
"meibai",
"fangzhu"
]
}
},
{
"_index": "ecommerce",
"_type": "product",
"_id": "3",
"_score": 1,
"_source": {
"name": "zhonghua yagao",
"desc": "caoben meibai",
"price": 20,
"producer": "gaolujie producer",
"tags": [
"qingxin"
]
}
}
]
}
}
查询结果说明：
- took：本次查询耗时（毫秒）
- timed_out：是否超时，这里是没有
- _shards：数据拆成了5个分片，所以对于搜索请求，会发送至所有primary shard（或者是它的某个replica shard也可以）
- hits.total：查询结果的数量，3个document。
- hits.hits：包好了匹配搜索的document的详细数据。
2.query DSL（Domain Specified Language）
功能：实现复杂的条件搜索
查询所有数据：
GET /ecommerce/product/_search
{
"query": {"match_all" : {} }
}
查询“name”字段包含“yagao”的数据，结果按“price”字段的值正序排列：
GET /ecommerce/product/_search
{
"query" : {
"match" : {
"name" : "yagao"
}
},
"sort" : [
{
"price":"asc"
}
]
}
范围查询：
实例：
GET /ecommerce/product/_search
{
"query" : {"match_all" : {} },
"from" : 1,
"size" : 2
}
查询指定字段：
GET /ecommerce/product/_search
{
"query": {"match_all" : {} },
"_source":["name","price"]
}
3.query filter
功能：实现数据过滤
查询出价格高于25的数据：
GET /ecommerce/product/_search
{
"query" : {
"bool" : {
"must" : {
"match" : {
"name" : "yagao"
}
},
"filter": {
"range":{
"price" : {"gt":30}
}
}
}
}
}
4.full-text search
功能：实现全文检索，即：只要“producer”字段中包含 yagao或producer都会被搜索出来，也就是说“部分匹配”的对象会被搜索到。
GET /ecommerce/product/_search
{
"query":{
"match" : {
"producer":"yagao producer"
}
}
}
结果说明：
max_score：本次查询结果中最高的匹配度
hits.hits._score：具体数据的匹配度
5.phrase search
功能：短语匹配搜索，即：只有当对象的指定字段包含完整关键词时，才会被搜索出来。
跟全文检索相反，全文检索会将输入的搜索穿拆散开，去倒排索引里面去一一匹配，只要能够匹配上任意一个拆解后的单词，就可以作为结果返回phrase search
要求输入的搜索串，必须在指定的字段文本中，完全包含一模一样的，才可以算匹配，才能作为结果返回。
GET /ecommerce/product/_search
{
"query":{
"match_phrase":{
"producer":"yagao producer"
}
}
}
6.highlight search
功能：搜索结果高亮显示
GET /ecommerce/product/_search
{
"query":{
"match" : {
"producer":"producer"
}
},
"highlight":{
"fields" : {
"producer" : {}
}
}
}
看到你的输出发现并没有哪里是高亮的对吧？难道是自己语句写错了？别担心，如果你的输出没有报“error”，只是没有高亮显示，那么你写的没错，因为这里的高亮，指的是输出的内容再html中是高亮显示的，即只是将输出结果中的关键词放到了一个<em>关键词</em>中。
输出：
|
{ "took": 29, "timed_out": false, "_shards": { "total": 5, "successful": 5, "failed": 0 }, "hits": { "total": 4, "max_score": 0.25811607, "hits": [ { "_index": "ecommerce", "_type": "product", "_id": "1", "_score": 0.25811607, "_source": { "name": "good gaolujie yagao", "desc": "gaoxiao meibai", "price": 30, "producer": "gaolujie producer", "tags": [ "meibai", "fangzhu" ] }, "highlight": { "producer": [ "gaolujie <em>producer</em>" ] } }, { "_index": "ecommerce", "_type": "product", "_id": "3", "_score": 0.25811607, "_source": { "name": "zhonghua yagao", "desc": "caoben meibai", "price": 20, "producer": "gaolujie producer", "tags": [ "qingxin" ] }, "highlight": { "producer": [ "gaolujie <em>producer</em>" ] } }, { "_index": "ecommerce", "_type": "product", "_id": "2", "_score": 0.1805489, "_source": { "name": "jiajieshi yagao", "desc": "youxiao meibai", "price": 35, "producer": "gaolujie producer", "tags": [ "meibai", "fangzhu" ] }, "highlight": { "producer": [ "gaolujie <em>producer</em>" ] } }, { "_index": "ecommerce", "_type": "product", "_id": "4", "_score": 0.14638957, "_source": { "name": "heiren yagao", "desc": "heiren meibai", "price": 50, "producer": "heiren yagao producer", "tags": [ "meibai" ] }, "highlight": { "producer": [ "heiren yagao <em>producer</em>" ] } } ] } } |
7.倒排索引
倒排索引的意义在于“按词找文”，它是全文搜索的基础。
什么是倒排索引：
为了搞清什么是倒排索引，我们分步推演。
首先什么是索引？
我不能说索引是什么，可是我可以说它像什么。它就像是一本书的目录。我们看着目录就知道自己想看的内容在哪一页了。所以，索引的目的是让我们更快找到对象的工具。为了实现这种功能，有很多经典的实现，比如B树索引，唯一索引等等。就像一本书的目录也需要印在纸上，因此一本添加了目录的书会占用更多的书页。同理，在数据库中，一个有索引的表会占用更多的存储空间。也就是拿空间换时间。消耗更多的空间资源，节约更多的搜索时间。
倒排索引：
A数据的words字段的值：hello today dog cat
B数据的words字段的值：boby free hello fish
C数据的words字段的值：shell today hello
D数据的words字段的值：hi fish
===>
|
words字段的值中的词 |
在哪个数据出现过 |
|
hello |
A,B,C |
|
today |
A,C |
|
dog |
A |
|
cat |
A |
|
boby |
B |
|
free |
B |
|
fish |
B,D |
|
shell |
C |
|
hi |
D |
好理解吗？
再直白一点，我来讲个故事。
那是去年冬天的一个深夜，我们产品需要上线，于是我们就很自然的加了班。那天很冷，经理决定请大家吃夜宵，看了一下这么晚只有烧烤了。于是我们决定叫点烧烤撸一撸，于是开始点菜。
小张说：我要茄子，土豆，平菇，大鱿鱼，羊肉，水饺
小李说：我要韭菜，年糕，羊肉，土豆，猪腰子，水饺
小王说：我要五花肉，大鱿鱼，年糕，羊肉，牛肉
经理说：好的，我要茄子，年糕，羊肉，馄饨。
于是经理整理一下大家的菜单，怕直接发过去，老板给弄错了。于是得到下面这份订单：
|
菜品 |
点餐人 |
|
茄子 |
小张，经理 |
|
土豆 |
小张，小李 |
|
平菇 |
小张 |
|
大鱿鱼 |
小张，小王 |
|
羊肉 |
小张，小李，小王，经理 |
|
水饺 |
小张，小李 |
|
韭菜 |
小李 |
|
年糕 |
小李，小王，经理 |
|
猪腰子 |
小李 |
|
五花肉 |
小王 |
|
牛肉 |
小王 |
|
馄饨 |
经理 |
对，就是这样，假装我就是吃混沌那个！
简单的说就是：
正排索引：按文找词
倒排索引：按词找文
小结：方法很多，根据场景适时用即可。