在SpringCloud系列（十五）[分布式搜索引擎篇] - 结合实际应用场景学习并使用 RestClient 客户端 API这篇文章中我们已经对 RestClient 有了初步的了解, 并且已经将一些数据进行了存储, 但是这并不是我们学习 ElasticSearch 的目的, ElasticSearch 最擅长的还是对数据的搜索及分析, 因此本篇博客将对 ElasticSearch 的数据搜索功能进行演示.

DSL 查询及相关性算分的学习

[①DSL 对文档的查询](#①DSL 对文档的查询)
- [1.1 查询所有](#1.1 查询所有)
- [1.2 全文检索查询](#1.2 全文检索查询)
- [1.3 精准查询](#1.3 精准查询)
- [1.4 地理坐标查询](#1.4 地理坐标查询)
- [1.5 复合查询](#1.5 复合查询)
- - [1.5.1 相关性算分](#1.5.1 相关性算分)
  - [1.5.2 语法](#1.5.2 语法)
  - [1.5.3 布尔查询](#1.5.3 布尔查询)
[② 搜索结果的处理](#② 搜索结果的处理)
[③ RestClient 查询文档](#③ RestClient 查询文档)
[④ 案例](#④ 案例)

①DSL 对文档的查询

常见查询类型:

查询所有: 查询所有数据, 如 match_all;
全文检索查询(full text): 主要利用分词器对用户的输入内容进行分词, 然后去倒排索引库中进行匹配查询, 如 match_query / multi_match_query;
精确查询: 根据精确词条查询数据, 一般是用来查询日期 / 数值等类型的字段, 如 ids / range / term;
地理查询(geo): 通常根据经纬度进行查询, 如 geo_distance / geo_bounding_box;
复合查询(compound): 可以将上面的几种查询类型进行组合, 合并查询条件, 如 bool / function_score.

下面所有的查询语法基本如出一辙:

java 复制代码

GET /索引库名/_search
{
  "query": {
    "查询类型": {
      "查询条件": "条件值"
    }
  }
}

1.1 查询所有

java 复制代码

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

因为是查询所有的数据, 所以没有查询条件, 查询类型为 match_all, 查询所有一般用不到, 使用场景也就仅限于测试的时候使用;

1.2 全文检索查询

全文检索查询的使用场景比较多, 我们生活中也经常使用, 如在淘宝上买鞋子买衣服等, 都是搜索某一个牌子的名称或者是物品的名称, 也就是说需要拿着词条去索引库中匹配, 因此参与搜索的字段也必须是可分词的 text 类型的字段; 通过这个例子可以得到全文检索查询的基本流程如下:

对搜索的内容进行分词得到词条;
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, 然后返回到页面中.

关于全文检索的查询主要包括 match / multi_match 两种, 一个是单字段查询, 一个是多字段查询, 多字段查询的意思就是任意一个字段符合条件就满足查询条件. 示例如下:

match:

java 复制代码

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "all":"喜来登"
    }
  }
}

multi_match:

c 复制代码

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query":"上海喜来登",
      "fields": ["name","business"]
    }
  }
}

这里需要注意: multi_match 是根据多个字段进行查询, 参与的字段越多, 查询的效率就会越低, 因此一般使用 match 查询即可.

1.3 精准查询

精准查询的使用场景也是挺多的, 如查询某个日期范围内的数据, 或者是精确查询某一个地区的数据;

term: 根据词条精确值进行查询, 如查询北京地区的喜来登酒店, 筛选出的数据就只有北京地区的喜来登;
range: 根据值得范围进行查询, 如查询 500 元以上的酒店数据.

term 查询:

c 复制代码

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "city": {
        "value": "上海"
      }
    }
  }
}

这里需要注意: 词条必须是精确的, 不能是多个词语组成的短语, 如果是北京上海, 是搜索不到结果的, 如下所示:

range 查询:

c 复制代码

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "gte": "2000",
        "lte":"5000"
      }
    }
  }
}

查询到的是 2000 元到 5000 元价格酒店;

1.4 地理坐标查询

出去游玩打车或者订酒店经常需要进行定位附近的快车及酒店, 地理坐标的查询就能实现这样的功能, 一种是根据地理坐标的经纬度进行查询, 如根据矩形范围进行查询:

c 复制代码

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "geo_bounding_box": {
      "FIELD": {
        "top_left": { 
          "lat": 31.35786,
          "lon": 121.59324
        },
        "bottom_right": {
          "lat": 31.35493,
          "lon": 121.59838
        }
      }
    }
  }
}

这里首先要确定左上角的点的坐标及右下角的点的坐标, 比较复杂, 但是有一种简单的方式, 可以根据距离进行查询, 查询到指定中心点小于某个距离值的所有数据; 也就是说以我现在的位置为中心, 距离我某个距离的圆弧内都符合条件, 如下所示:

c 复制代码

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "geo_distance": {
      "distance": "5km",
      "location": "39.94076,116.46099"
    }
  }
}

这里我查询的是以三里屯为中心点, 距离三里屯 5 km 所有的数据:

1.5 复合查询

复合查询可以将其简单的查询组合起来, 实现更加复杂的搜索逻辑, 主要有以下两种:

function score: 算分函数查询, 通过控制文档相关性算分, 来控制文档的排名;
bool query: 布尔查询, 主要利用逻辑关系组合多个查询, 实现复杂的搜索逻辑.

1.5.1 相关性算分

当我们使用 match 进行查询时, 文档结果会根据与搜索词条的关联度进行打分, 返回的结果也会按照分值的降序进行排序; ElasticSearch 早起使用的打分算法是 TF-IDF 算法, 关于算法的公式如下:

但是 TF-IDF 算法有一个缺陷: 当词条的频率越来越高的时候, 文档的得分也会越来越高, 单个词条对文档的影响较大. 针对这样的问题, ElasticSearch 将打分算法改进为 BM25, BM25 会让单个词条的算分有一个上限, 曲线更加的平滑.公式如下:

1.5.2 语法

c 复制代码

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match": {
          "all": "北京"
        }
      },
      "functions": [
        {
          "filter": {
            "term": {
              "id": "1"
            }
          },
          "weight": 10
        }
      ],
      "boost_mode": "multiply"
    }
  }
}

如图所示, 可以看得出分数值是降序的, 具体的语法说明如下:

具体流程如下:

根据原始条件查询搜索文档, 并且计算相关性算分, 也就是 query score (原始算分);
根据过滤条件过滤掉不符合条件的文档;
基于算分函数运算得到函数得分 (function score);
将原始算分 (query score) 和函数算分 (function score) 基于运算模式做运算, 得到相关性算分的最终结果.

例如: 给北京的喜来登排名靠前, 如下:

原始查询, 得分为 2.6944847;

添加算分函数后, 得分为 4.6944847, 如下:

1.5.3 布尔查询

布尔查询的使用场景还是挺多的, 如上图在淘宝上搜索阿迪达斯, 我们可以进行选择筛选, 可以根据鞋码 / 性别等; 因为每一个字段都是不同的, 查询的条件或者方式也不一样, 因此肯定是多个不同的查询, 那么要组合这些查询就用到了布尔查询;

总之, 布尔查询也是一个或者多个字句的组合, 每一个字句都是一个子查询, 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.

例子:

c 复制代码

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"term": {"city": "北京"}}
      ],
      "should": [
        {"term": {"brand":"希尔顿"}},
        {"term": {"brand":"喜来登"}}
      ],
      "must_not": [
        {"range": {"price": {"lte": 1200} }}
      ],
      "filter": [
        {"range": {
          "score": {
            "gte": 47
          }
        }},
        {"geo_distance": {
          "distance": "50km",
          "location": {
            "lat": 39.91979,
            "lon": 116.41804
          }
        }}
      ]
    }
  }
}

代码解读:

这里需要注意的是: 搜索过程中, 参与打字的字段越多, 查询的性能就会越差劲, 因此多条件查询时, 需要注意以下两点:

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;
其他的过滤条件采用 filter 查询, 不参与算分.

SpringCloud系列（十六）[分布式搜索引擎篇] - DSL 查询及相关性算分的学习 (部分)

DSL 查询及相关性算分的学习

①DSL 对文档的查询

1.1 查询所有

1.2 全文检索查询

1.3 精准查询

1.4 地理坐标查询

1.5 复合查询

1.5.1 相关性算分

1.5.2 语法

1.5.3 布尔查询

② 搜索结果的处理

③ RestClient 查询文档

④ 案例