【Elasticsearch】全文搜索与相关性排序

🧑 博主简介：CSDN博客专家 ，历代文学网 （PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/?__c=1000，移动端可微信小程序搜索"历代文学 "）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分享所学，希望通过我的实践经历和见解，启发他人的创新思维。在这里，我希望能与志同道合的朋友交流探讨，共同进步，一起在技术的世界里不断学习成长。
技术合作 请加本人wx（注明来自csdn ）：foreast_sea

【Elasticsearch】全文搜索与相关性排序

引言

在当今数字化信息爆炸的时代，高效准确的搜索功能成为了众多应用不可或缺的一部分。无论是电商平台上查找心仪的商品，还是在海量文档库中迅速定位所需资料，强大的搜索能力都能极大提升用户体验和工作效率。而 Elasticsearch 作为一款流行的分布式搜索引擎，以其卓越的全文搜索和灵活的相关性排序功能脱颖而出，成为了众多开发者和企业的首选。

全文搜索，简单来说，就是在文本数据中根据用户输入的关键词找到与之相关的文档。但这一过程背后却蕴含着复杂而精妙的技术原理。从用户输入关键词的那一刻起，Elasticsearch 需要经过多个步骤来理解用户意图，并从海量数据中筛选出最相关的结果。这其中涉及到文本分析，即将输入的文本转化为计算机能够理解和处理的形式；倒排索引的构建与使用，它是实现快速搜索的关键数据结构。

相关性排序则是另一个关键环节。搜索结果的排序直接影响用户获取信息的效率和满意度。Elasticsearch 提供了丰富的排序策略，可以根据关键词的匹配程度、文档的新鲜度、字段的权重等多种因素进行综合排序。通过合理运用这些排序机制，我们能够让搜索结果更加符合用户的期望，将最有价值的信息呈现给用户。

在接下来的文章中，我们将深入探索 Elasticsearch 的全文搜索原理和相关性排序机制。通过详细的理论阐述、实际案例分析以及代码示例，帮助读者全面掌握这两项核心技术，为开发出高效智能的搜索应用奠定坚实的基础。

一、Elasticsearch 简介

Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的分布式、RESTful 风格的开源搜索引擎。它旨在提供分布式环境下的全文搜索、结构化搜索以及分析功能。Elasticsearch 具备高可用性、可扩展性和高性能等特点，能够处理 PB 级别的数据。

1.1 分布式架构

Elasticsearch 采用分布式架构，允许将数据分散存储在多个节点上。一个 Elasticsearch 集群可以包含多个节点，每个节点可以存储数据的一部分。这种分布式存储方式不仅提高了数据的可靠性和可用性，还能够通过并行处理提高搜索性能。

1.2 RESTful API

Elasticsearch 通过 RESTful API 与外部系统进行交互。开发者可以使用 HTTP 请求来创建索引、插入文档、执行搜索查询等操作。这种简单易用的 API 使得 Elasticsearch 能够方便地集成到各种应用程序中。

二、Elasticsearch 的 Maven 依赖

在使用 Elasticsearch 进行开发时，我们需要在项目中引入相应的 Maven 依赖。以下是一些常用的依赖：

2.1 Elasticsearch 客户端依赖

xml 复制代码

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
    <version>7.17.4</version>
</dependency>

这个依赖提供了高级 REST 客户端，用于与 Elasticsearch 集群进行交互。它封装了底层的 HTTP 操作，提供了更方便的 API 来执行各种操作，如索引管理、文档操作和搜索查询等。

2.2 Elasticsearch 核心依赖

xml 复制代码

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch</groupId>
    <artifactId>elasticsearch</artifactId>
    <version>7.17.4</version>
</dependency>

Elasticsearch 核心依赖包含了 Elasticsearch 的核心功能和类库。它是整个 Elasticsearch 运行的基础，提供了数据存储、索引构建、搜索算法等核心功能。

2.3 其他依赖

根据项目的具体需求，可能还需要引入其他依赖，如 JSON 处理库、日志库等。例如，Jackson 库用于处理 JSON 数据，在 Elasticsearch 中用于文档的序列化和反序列化：

xml 复制代码

<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-databind</artifactId>
    <version>2.13.4</version>
</dependency>

日志库如 Log4j 或 SLF4J 可以帮助我们记录 Elasticsearch 客户端的运行日志，方便调试和监控：

xml 复制代码

<dependency>
    <groupId>org.slf4j</groupId>
    <artifactId>slf4j-api</artifactId>
    <version>1.7.32</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.slf4j</groupId>
    <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
    <version>1.7.32</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>log4j</groupId>
    <artifactId>log4j</artifactId>
    <version>1.2.17</version>
</dependency>

三、全文搜索原理

3.1 文本分析过程

文本分析是 Elasticsearch 全文搜索的第一步，它的目的是将输入的文本转化为适合搜索的形式。文本分析主要包括以下几个阶段：

3.1.1 字符过滤（Character Filter）

字符过滤阶段会对输入的原始文本进行预处理，例如去除 HTML 标签、转换特殊字符等。Elasticsearch 提供了多种字符过滤器，如 html_strip 字符过滤器可以去除文本中的 HTML 标签。

3.1.2 分词（Tokenizer）

分词是将文本分割成一个个独立的词（token）的过程。不同的语言和应用场景需要不同的分词器。例如，对于英文文本，常用的分词器有 standard 分词器，它会根据空格和标点符号进行分词；对于中文文本，常用的分词器有 ik 分词器，它能够对中文进行智能分词。

3.1.3 词元转换（Token Filter）

词元转换阶段会对分词后的词元进行进一步处理，例如将词元转换为小写、去除停用词（如"的""是""在"等无实际意义的词）、进行词干提取（将单词转换为其基本形式）等。

3.2 倒排索引的构建

倒排索引是 Elasticsearch 实现快速搜索的核心数据结构。它与传统的正向索引相反，正向索引是从文档到词的映射，而倒排索引是从词到文档的映射。

假设我们有以下三个文档：

文档 1："Elasticsearch is a powerful search engine"
文档 2："Lucene is the foundation of Elasticsearch"
文档 3："Search engines are essential for information retrieval"

经过文本分析后，我们得到了一系列的词元。倒排索引会将每个词元映射到包含该词元的文档列表。例如，"Elasticsearch"这个词元会映射到文档 1 和文档 2；"search"这个词元会映射到文档 1 和文档 3。

在 Elasticsearch 中，倒排索引以段（Segment）的形式存储在磁盘上。每个段都是一个独立的倒排索引，随着新文档的不断插入，会生成多个段。为了提高搜索效率，Elasticsearch 会定期将多个段合并成一个更大的段。

3.3 倒排索引的使用

当用户发起一个搜索请求时，Elasticsearch 首先会对用户输入的关键词进行文本分析，得到相应的词元。然后，根据这些词元在倒排索引中查找包含这些词元的文档列表。

例如，用户搜索"Elasticsearch search"，Elasticsearch 会对这两个关键词进行文本分析，得到"elasticsearch"和"search"这两个词元。接着，在倒排索引中查找这两个词元对应的文档列表，最后将两个文档列表进行合并和排序，得到最终的搜索结果。

四、相关性排序

4.1 根据关键词匹配程度排序

关键词的匹配程度是影响相关性排序的重要因素之一。Elasticsearch 使用 BM25 算法来计算文档与关键词的匹配程度。BM25 算法考虑了多个因素，如词频（关键词在文档中出现的次数）、文档长度、逆文档频率（关键词在整个索引中出现的文档数的倒数）等。

以下是一个简单的搜索请求示例，使用 match 查询来搜索"Elasticsearch"，并按照默认的相关性排序返回结果：

java 复制代码

SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("your_index");
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("content", "Elasticsearch"));
searchRequest.source(searchSourceBuilder);

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
        RestClient.builder(
                new HttpHost("localhost", 9200, "http")));
SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

4.2 根据文档新鲜度排序

在一些应用场景中，我们希望最新的文档排在前面。Elasticsearch 可以通过文档的时间戳字段来实现按新鲜度排序。

假设我们的文档中有一个 timestamp 字段记录文档的创建时间，以下是一个按新鲜度排序的搜索请求示例：

java 复制代码

SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("your_index");
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());
searchSourceBuilder.sort(new FieldSortBuilder("timestamp").order(SortOrder.DESC));
searchRequest.source(searchSourceBuilder);

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
        RestClient.builder(
                new HttpHost("localhost", 9200, "http")));
SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

4.3 根据字段权重排序

不同的字段在搜索结果中的重要性可能不同。我们可以通过设置字段的权重来影响相关性排序。例如，在一个商品搜索应用中，商品标题字段可能比商品描述字段更重要，我们可以给标题字段设置更高的权重。

以下是一个设置字段权重的搜索请求示例：

java 复制代码

SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("your_index");
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.multiMatchQuery("keyword", "title^3", "description"));
searchRequest.source(searchSourceBuilder);

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
        RestClient.builder(
                new HttpHost("localhost", 9200, "http")));
SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

在这个示例中，title^3 表示给 title 字段设置了 3 倍的权重。

4.4 综合排序

在实际应用中，我们通常需要综合考虑多个因素进行排序。例如，我们希望先按关键词匹配程度排序，然后在匹配程度相同的情况下按文档新鲜度排序。

以下是一个综合排序的搜索请求示例：

java 复制代码

SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("your_index");
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("content", "keyword"));
searchSourceBuilder.sort(new FieldSortBuilder("timestamp").order(SortOrder.DESC));
searchRequest.source(searchSourceBuilder);

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
        RestClient.builder(
                new HttpHost("localhost", 9200, "http")));
SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

五、总结

通过深入了解 Elasticsearch 的全文搜索原理和相关性排序机制，我们能够充分发挥其强大的搜索功能，为用户提供更加高效准确的搜索体验。在实际应用中，我们需要根据具体的业务需求，合理运用文本分析、倒排索引以及各种排序策略，不断优化搜索性能和结果质量。

Elasticsearch 作为一款功能强大的搜索引擎，在不断发展和完善。开发者需要持续关注其官方文档和最新版本，掌握新的特性和功能，以应对日益复杂的搜索需求。希望本文能够帮助读者更好地理解和应用 Elasticsearch 的全文搜索与相关性排序技术，为开发出优秀的搜索应用提供有益的参考。

参考资料文献

Elasticsearch 官方文档
《Elasticsearch 实战》，Riverside Publishing
《Lucene 实战》，Manning Publications Co.