Elasticsearch实现Mysql的Like效果

在Mysql数据库中,模糊搜索通常使用LIKE关键字。然而,随着数据量的不断增加,Mysql在处理模糊搜索时可能面临性能瓶颈。因此,引入Elasticsearch(ES)作为搜索引擎,以提高搜索性能和用户体验成为一种合理的选择。

1、客户的诉求

在ES中,影响搜索结果的因素多种多样,包括分词器、Match搜索、Term搜索、组合搜索等。有些用户已经养成了在Mysql中使用LIKE进行模糊搜索的习惯。若ES返回的搜索结果不符合用户的预期,可能会引发抱怨,甚至认为系统存在Bug。

谁让客户是上帝,客户是金主爸爸呢,客户有诉求,我们就得安排上。下面我们就聊聊如何用ES实现Mysql的like模糊匹配效果。

如果对Elasticsearch不太熟悉的读者,建议先阅读我之前的文章:

5000字详说Elasticsearch入门

Springboot项目中使用Elasticsearch的RestClient

巧记Elasticsearch常用DSL语法

2、短语匹配match_phrase

2.1、定义

为实现模糊匹配的搜索效果,通常有两种方式,其中之一是match_phrase,先说说match_phrase。

match_phrase短语匹配会对检索内容进行分词,要求这些分词在被检索内容中全部存在,并且顺序必须一致。默认情况下,这些词必须是连续的。

2.2、实验

  • 场景1:创建一个mapping,采用默认分词器(即每个字都当做分词),然后插入两条数据。注意:被搜索的字段先采用text类型。
bash 复制代码
# 创建mapping,这里的customerName先使用text类型
PUT /search_test
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "keyword"
      },
      "customerName": {
        "type": "text"
      }
    }
  },
  "settings": {
    "number_of_shards": 5,
    "number_of_replicas": 1
  }
}

# 插入2条数据
PUT /search_test/_create/1
{
  "id": "111",
  "customerName": "都是生产医院的人"
}

PUT /search_test/_create/2
{
  "id": "222",
  "customerName": "家电清洗"
}

# match_phrase短语匹配查询,可以查出结果
POST search_test/_search
{
  "from": 0,
  "size": 10,
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match_phrase": {
            "customerName": "医院的"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

以上操作结果显示可以查询到数据。如下图:

  • 场景2:创建一个mapping,采用默认分词器,然后插入两条数据。注意:被搜索的字段先采用keyword类型。
bash 复制代码
# 创建mapping,这里的customerName先使用text类型
PUT /search_test2
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "keyword"
      },
      "customerName": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  },
  "settings": {
    "number_of_shards": 5,
    "number_of_replicas": 1
  }
}

# 插入2条数据
PUT /search_test2/_create/1
{
  "id": "111",
  "customerName": "都是生产医院的人"
}

PUT /search_test2/_create/2
{
  "id": "222",
  "customerName": "家电清洗"
}

# match_phrase短语匹配查询,可以查出结果
POST search_test2/_search
{
  "from": 0,
  "size": 10,
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match_phrase": {
            "customerName": "医院的"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

以上操作结果显示查不到数据。如下图:

2.3、小结

match_phrase短语匹配适用于text类型的字段,实现了类似Mysql的like模糊匹配。然而,它并不适用于keyword类型的字段。

3、通配符匹配Wildcard

为实现模糊匹配的搜索效果,Wildcard通配符匹配是另一种常见的方式。下面我们详细介绍wildcard通配符查询。下面接着说Wildcard通配符查询。

3.1、定义

Wildcard Query 是使用通配符表达式进行查询匹配。Wildcard Query 支持两个通配符:

  • ?,使用 ? 来匹配任意字符。
  • *,使用 * 来匹配 0 或多个字符。

使用示例:

bash 复制代码
POST search_test/_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "customerName": "*测试*"
    }
  }
}

3.2、实验

  • 场景1 :创建一个mapping,采用默认分词器,然后插入两条数据。注意:被搜索的字段先采用text类型。使用上文已经创建的索引search_test
bash 复制代码
# wildcard查询
POST search_test/_search
{
  "from": 0,
  "size": 10,
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "wildcard": {
            "customerName": {
              "value": "*医院的*"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

以上操作结果显示查不到数据,如下图:

注意:如果将DSL查询语句改成只查"医",就可以查到数据,这与分词器有关。默认分词器将每个字都切成分词。

bash 复制代码
# Wildcard查询
POST search_test/_search
{
  "from": 0,
  "size": 10,
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "wildcard": {
            "customerName": {
              "value": "*医*"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}
  • 场景2 :创建一个mapping,采用默认分词器,然后插入两条数据。注意:被搜索的字段先采用keyword类型。使用上文已经创建的索引search_test2
bash 复制代码
POST search_test2/_search
{
  "from": 0,
  "size": 10,
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "wildcard": {
            "customerName": {
              "value": "*医院的*"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

以上操作结果显示可以查到数据,如下图:

3.3、小结

Wildcard通配符查询适用于keyword类型的字段,实现了类似Mysql的like模糊匹配。然而,它不太适用于text类型的字段。

4、选择分词器

上述实验中均使用了默认分词器的结果。接下来,我们尝试使用IK中文分词器进行实验。

4.1、实验

  • 创建一个名为search_test3的mapping,采用IK中文分词器,然后插入两条数据。注意:被搜索的字段先采用text类型。
bash 复制代码
PUT /search_test3
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "keyword"
      },
      "customerName": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word",
        "search_analyzer": "ik_smart"
      }
    }
  },
  "settings": {
    "number_of_shards": 5,
    "number_of_replicas": 1
  }
}

PUT /search_test3/_create/1
{
  "id": "111",
  "customerName": "都是生产医院的人"
}

PUT /search_test3/_create/2
{
  "id": "222",
  "customerName": "家电清洗"
}
  • 执行搜索,比如搜索"医院的",无论是match_phrase还是wildcard两种方式都查不到数据。
bash 复制代码
POST search_test3/_search
{
  "from": 0,
  "size": 10,
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match_phrase": {
            "customerName": "医院的"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

POST search_test3/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "wildcard": {
            "customerName": {
              "value": "*医院的*"
            }
          }
        }
      ]
    }
  },
  "from": 0,
  "size": 20
}
  • 执行搜索,比如搜索"医院",match_phrase和wildcard两种方式都可以查到数据。
bash 复制代码
POST search_test3/_search
{
  "from": 0,
  "size": 10,
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match_phrase": {
            "customerName": "医院"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

POST search_test3/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "wildcard": {
            "customerName": {
              "value": "*医院*"
            }
          }
        }
      ]
    }
  },
  "from": 0,
  "size": 20
}

4.2、小结

无论是match_phrase还是wildcard两种方式,它们的效果与选择的分词器密切相关。因为两者都是对分词进行匹配,只有匹配到了分词,才能找到对应的文档。

如果搜索内容正好命中了对应的分词,就可以查询到数据。如果没有命中分词,则查不到。在遇到问题时,可以使用DSL查询查看ES的分词情况:

json 复制代码
POST _analyze
{  
    "analyzer": "ik_smart",
    "text": "院的人"  
}
POST _analyze
{  
    "analyzer": "ik_smart",
    "text": "医院的"  
}

POST _analyze
{  
    "analyzer": "ik_max_word",
    "text": "都是生产医院的人"  
}

5、总结

match_phrase和wildcard都能实现类似Mysql的like效果。然而,需要注意以下几点:

  • 如果要完全实现Mysql的like效果,最好使用默认分词器,即每个字都切成分词。
  • match_phrase短语匹配,适合于text类型的字段。
  • Wildcard通配符查询,适合于keyword类型的字段。

本篇完结!感谢你的阅读,欢迎点赞 关注 收藏 私信!!!

原文链接: mp.weixin.qq.com/s/pXGQsGs1l...

相关推荐
技术liul3 分钟前
解决Spring Boot Configuration Annotation Processor not configured
java·spring boot·后端
小华同学ai10 分钟前
1K star!这个开源项目让短信集成简单到离谱,开发效率直接翻倍!
后端·程序员·github
HelloDam11 分钟前
基于元素小组的归并排序算法
后端·算法·排序算法
Net分享12 分钟前
在 ASP.NET Core 中使用 Confluent.Kafka 实现 Kafka 生产者和消费者
后端
HelloDam12 分钟前
单元格法近似求解多边形最大内接矩形问题【思路讲解+java实现】
后端
Winwoo14 分钟前
服务端推送 SSE
后端
chushiyunen15 分钟前
dom操作笔记、xml和document等
xml·java·笔记
whisperrr.15 分钟前
【spring01】Spring 管理 Bean-IOC,基于 XML 配置 bean
xml·java·spring
chushiyunen18 分钟前
tomcat使用笔记、启动失败但是未打印日志
java·笔记·tomcat
遇到困难睡大觉哈哈19 分钟前
Git推送错误解决方案:`rejected -> master (fetch first)`
大数据·git·elasticsearch