【Elasticsearch】 Compound Queries

Elasticsearch Compound Queries

Elasticsearch 的 Compound Queries 是一种强大的工具，用于组合多个查询子句，以实现更复杂的搜索逻辑。这些查询子句可以是叶查询（Leaf Queries）或复合查询（Compound Queries），并且可以用于组合结果和分数、改变行为或从查询上下文切换到过滤上下文。

主要的复合查询类型

bool 查询：

用于组合多个叶查询或复合查询子句，支持 must、should、must_not 和 filter 子句。must 和 should 子句的分数会被合并，而 must_not 和 filter 子句在过滤上下文中执行。

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GET /products/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "description": "wireless headphones" } }
      ],
      "filter": [
        { "term": { "brand": "BrandA" } }
      ],
      "should": [
        { "range": { "price": { "lte": 100 } } }
      ],
      "must_not": [
        { "term": { "color": "red" } }
      ]
    }
  }
}

boosting 查询：

返回匹配 positive 查询的文档，但会降低也匹配 negative 查询的文档的分数。

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{
  "query": {
    "boosting": {
      "positive": { "match": { "content": "multiple queries" }},
      "negative": { "term": { "status": "archived" }},
      "negative_boost": 0.5
    }
  }
}

constant_score 查询：
- 包装另一个查询，但在过滤上下文中执行它。所有匹配的文档都将获得相同的"常量" _score。
dis_max 查询：
- 接受多个查询，并返回匹配任何查询子句的文档。与 bool 查询合并所有匹配查询的分数不同，dis_max 查询使用单个最佳匹配查询子句的分数。
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```
{
  "query": {
    "dis_max": {
      "queries": [
        { "match": { "name": "kimchy" }},
        { "match": { "name": "elasticsearch" }}
      ],
      "boost": 1.2,
      "tie_breaker": 0.7
    }
  }
}
```

function_score 查询：

使用函数修改主查询返回的分数，考虑因素如流行度、最近性、距离或通过脚本实现的自定义算法。

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{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": { "match": { "name": "kimchy" }},
      "functions": [
        { "random_score": { "seed": 1234 }},
        { "exponential_decay": { "field": "age", "origin": 0, "scale": 1 }}
      ],
      "score_mode": "multiply"
    }
  }
}

使用场景

组合多个条件 ：使用 bool 查询组合多个搜索条件，例如同时匹配多个字段。
调整查询权重 ：使用 boosting 查询调整某些文档的权重。
固定分数 ：使用 constant_score 查询为所有匹配文档分配固定分数。
选择最佳匹配 ：使用 dis_max 查询选择最佳匹配的查询子句。
自定义评分 ：使用 function_score 查询根据自定义逻辑调整文档分数。

通过合理使用这些复合查询，您可以构建更复杂、更灵活的搜索逻辑，以满足不同的业务需求。