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elasticsearch最擅长的是 搜索和 数据分析。
数据搜索
DSL实现
查询文档
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
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
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。
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
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。
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
地理坐标查询 ：
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
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
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。
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
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
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
