目录

• 分布式搜索引擎02
• 1.DSL查询文档
• • 1.1.DSL查询分类
  • 1.2.全文检索查询
  • • 1.2.1.使用场景
    • 1.2.2.基本语法
    • 1.2.3.示例
    • 1.2.4.总结
  • 1.3.精准查询
  • • 1.3.1.term查询
    • 1.3.2.range查询
    • 1.3.3.总结
  • 1.4.地理坐标查询
  • • 1.4.1.矩形范围查询
    • 1.4.2.附近查询
  • 1.5.复合查询
  • • 1.5.1.相关性算分
    • 1.5.2.算分函数查询
    • • 1）语法说明
      • 2）示例
      • 3）小结
    • 1.5.3.布尔查询
    • • 1）语法示例：
      • 2）示例
      • 3）小结
• 2.搜索结果处理
• • 2.1.排序
  • • 2.1.1.普通字段排序
    • 2.1.2.地理坐标排序
  • 2.2.分页
  • • 2.2.1.基本的分页
    • 2.2.2.深度分页问题
    • 2.2.3.小结
  • 2.3.高亮
  • • 2.3.1.高亮原理
    • 2.3.2.实现高亮
  • 2.4.总结
• 3.RestClient查询文档
• • 3.1.快速入门
  • • 3.1.1.发起查询请求
    • 3.1.2.解析响应
    • 3.1.3.完整代码
    • 3.1.4.小结
  • 3.2.match查询
  • 3.3.精确查询
  • 3.4.布尔查询
  • 3.5.排序、分页
  • 3.6.高亮
  • • 3.6.1.高亮请求构建
    • 3.6.2.高亮结果解析

分布式搜索引擎02

在上一篇中，我们已经导入了大量数据到elasticsearch中，实现了elasticsearch的数据存储功能。但elasticsearch最擅长的还是搜索和数据分析。

所以今天，我们研究下elasticsearch的数据搜索功能。我们会分别使用DSL和RestClient实现搜索。

1.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 /hotel/_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 /hotel/_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

1.2.1.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。

1.2.2.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 /hotel/_search
{"query": {"match": {"FIELD": "TEXT"}}
}

mulit_match语法如下：

GET /hotel/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "TEXT","fields": ["FIELD1", " FIELD12"]}}
}

1.2.3.示例

match查询示例：

#match 查询
GET /hotel/_search
{"query": {"match": {"all":"外滩如家"}}
}

multi_match查询示例：

#multi_match 查询
GET /hotel/_search
{"query": {"multi_match": {"query":"外滩如家","fields": ["brand","name","business"]}}
}

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。

1.2.4.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

1.3.1.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 /hotel/_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：

# term 精确 查询
GET /hotel/_search
{"query": {"term": {"city": {"value": "北京"}}}
}

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：

1.3.2.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 /hotel/_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：

# range  查询
GET /hotel/_search
{"query": {"range": {"price": {"gte": 100,"lte": 300}}}
}

1.3.3.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：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/geo-queries.html

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：

1.4.1.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 /hotel/_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}}}}
}

这种并不符合“附近的人”这样的需求。
示例：

#矩形
GET /hotel/_search
{"query":{"geo_bounding_box":{"location":{"top_left":{ "lat":31.1,"lon":121.5},"bottom_right":{"lat":30.9,"lon":121.7}}}}
}

1.4.2.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 /hotel/_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：

# 以自身为中心
GET /hotel/_search
{"query":{"geo_distance": {"distance":"15km","location":"31.21,121.5"}}
}

发现共有47家酒店。

然后把半径缩短到3公里：

# 以自身为中心
GET /hotel/_search
{"query":{"geo_distance": {"distance":"3km","location":"31.21,121.5"}}
}

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。如图：

要想认为控制相关性算分，就需要利用elasticsearch中的function score 查询了。

1）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

1）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 } }}]}}
}

2）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

3）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

2.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。

2.1.1.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 /hotel/_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

#排序
GET /hotel/_search
{"query": {"match_all": {}},"sort": [{  "score":  "desc" },{  "price":  "asc" }]
}

2.1.2.地理坐标排序

地理坐标排序略有不同。

语法说明：

GET /hotel/_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

提示：获取你的位置的经纬度的方式：https://lbs.amap.com/demo/jsapi-v2/example/map/click-to-get-lnglat/

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 ?, ?

2.2.1.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"}]
}

2.2.2.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。

2.2.3.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

2.3.1.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，例如标签
• 2）页面给标签编写CSS样式

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": "",  // 用来标记高亮字段的前置标签"post_tags": "" // 用来标记高亮字段的后置标签}}}
}

@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 = restHighLevelClient.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);}
}

@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 = restHighLevelClient.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析响应handleResponse(response);}

@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 = restHighLevelClient.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析响应handleResponse(response);}

@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 = restHighLevelClient.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析响应handleResponse(response);}

@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 = restHighLevelClient.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);// 获取高亮结果Map 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);}
}