ElasticSearch DSL 查询

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DSL（Domain Specific Language）查询也叫做 Request Body 查询，它比 URI 查询更高阶，能支持更复杂的查询。

1，分页

默认情况下，查询按照算分排序，返回前 10 条记录。

ES 也支持分页，分页使用 from-size：

• from：从第几个文档开始返回，默认为 0。
• size：返回的文档数，默认为 10。

示例：

POST /index_name/_search
{
"from":10,
"size":20,
"query":{
"match_all": {}
}
}


1.1，深度分页问题

ES 是一个分布式系统，数据保存在多个分片中，那么查询时就需要查询多个分片。

比如一个查询 from = 990; size = 10，那么 ES 需要在每个分片上都获取 1000 个文档：

然后通过 Coordinating 节点汇总结果，最后再通过排序获取前 1000 个文档。

这种方式，当页数很深的时候，就会占用很多内存，从而给 ES 集群带来很大的开销，这就是深度分页问题。

因此，ES 为了避免此类问题带来的巨大开销，有个默认的限制 index.max_result_window，from + size 必须小于等于 10000，否则就会报错。

比如：

POST index_name/_search
{
"from": 10000, # 报错
"size": 1,
"query": {
"match_all": {}
}
}POST index_name/_search
{
"from": 0, # 报错
"size": 10001,
"query": {
"match_all": {}
}
}


为了解决深度分页问题，ES 有两种解决方案：Search After 和 Scroll。

1.2，Search After

Search After 通过实时获取下一页的文档信息来实现，使用方法：

• 第一步搜索需要指定 sort，并且保证值是唯一的（通过sort by id 来保证）。
• 随后的搜索，都使用上一次搜索的最后一个文档的 sort 值进行搜索。

Search After 的方式不支持指定页数，只能一页一页的往下翻。

Search After 的原理：

示例：

# 插入一些数据
DELETE usersPOST users/_doc
{"name":"user1","age":10}POST users/_doc
{"name":"user2","age":11}POST users/_doc
{"name":"user2","age":12}POST users/_doc
{"name":"user2","age":13}# 第一次搜索
POST users/_search
{
"size": 1, # size 值
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": [
{"age": "desc"} ,
{"_id": "asc"} # sort by id
]
}# 此时返回的文档中有一个 sort 值
# "sort" : [13, "4dR-IHcB71-f4JZcrL2z"]# 之后的每一次搜索都需要用到上一次搜索结果的最后一个文档的 sort 值
POST users/_search
{
"size": 1,
"query": {
"match_all": {}
},
"search_after": [ # 上一次搜索结果的最后一个文档的 sort 值放在这里
13, "4dR-IHcB71-f4JZcrL2z"],
"sort": [
{"age": "desc"} ,
{"_id": "asc"}
]
}


1.3，Scroll

Scroll 通过创建一个快照来实现，方法：

• 每次查询时，输入上一次的 Scroll Id。

Scroll 方式的缺点是，当有新的数据写入时，新写入的数据无法被查到（第一次建立快照时有多少数据，就只能查到多少数据）。

示例：

# 写入测试数据
DELETE users
POST users/_doc
{"name":"user1","age":10}POST users/_doc
{"name":"user2","age":20}# 第一次查询前，先建立快照，快照存在时间为 5 分钟，一般不要太长
POST /users/_search?scroll=5m
{
"size": 1,
"query": {
"match_all" : {}
}
}# 返回的结果中会有一个 _scroll_id# 查询
POST /_search/scroll
{
"scroll" : "1m", # 快照的生存时间，这里是 1 分钟
"scroll_id" : "xxx==" # 上一次的 _scroll_id 值
}# 每次的查询结果都会返回一个 _scroll_id，供下一次查询使用
# 所有的数据被查完以后，再查询就得不到数据了


1.4，不同分页方式的使用场景

分页方式共 4 种：

• 普通查询（不使用分页）：需要实时获取顶部的部分文档。
• From-Size（普通分页）：适用于非深度分页。
• Search After：需要深度分页时使用。
• Scroll：需要全部文档，比如导出全部数据。

2，排序

ES 默认使用算分进行排序，我们可以使用 sort-processor（不需要再计算算分）来指定排序规则；可以对某个字段进行排序，最好只对数字型和日期型字段排序。

示例：

POST /index_name/_search
{
"sort":[{"order_date":"desc"}], # 单字段排序
"query":{
"match_all": {}
}
}POST /index_name/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": [ # 多字段排序
{"order_date": {"order": "desc"}},
{"_doc":{"order": "asc"}},
{"_score":{ "order": "desc"}} # 如果不指定 _score，那么算分为 null
]
}


对 text 类型的数据进行排序会发生错误，可以通过打开 fielddata 参数（一般不建议这么做），来对 text 类型进行排序：

# 打开 text的 fielddata
PUT index_name/_mapping
{
"properties": {
"customer_full_name" : { # 字段名称
"type" : "text",
"fielddata": true, # 打开 fielddata
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
}
}
}


3，字段过滤

可以使用 _source 设置需要返回哪些字段。示例：

POST /index_name/_search
{
"_source":["order_date", "xxxxx"],
"query":{
"match_all": {}
}
}


_source 中可以使用通配符，比如 ["name*", "abc*"]。

4，脚本字段

可以使用脚本进行简单的表达式运算。

POST /index_name/_search
{
"script_fields": { # 固定写法
"new_field": { # 新的字段名称
"script": { # 固定写法
"lang": "painless", # 固定写法
"source": "doc['order_date'].value+'hello'" # 脚本语句
}
}
},
"query": {
"match_all": {}
}
}


5，查询与过滤

查询会有相关性算分；过滤不需要进行算分，可以利用缓存，性能更好。

参考这里。

6，全文本查询

全文本（Full text）查询会对搜索字符串进行分词处理。

全文本查询有以下 9 种：

1. intervals 查询：可以对匹配项的顺序和接近度进行细粒度控制。
2. match 查询：全文本查询中的标准查询，包括模糊匹配、短语和近似查询。
3. match_bool_prefix 查询：
4. match_phrase 查询：
5. match_phrase_prefix 查询：
6. multi_match 查询：
7. common terms 查询：
8. query_string 查询：
9. simple_query_string 查询：

6.1，Match 查询

Match 查询是全文搜索的标准查询，与下面的几种查询相比，更加强大，灵活性也更大，最常使用。

Match 查询会先对输入字符串进行分词，然后对每个词项进行底层查询，最后将结果合并。

例如对字符串 "Matrix reloaded" 进行查询，会查到包含 "Matrix" 或者 "reloaded" 的所有结果。

示例：

POST index_name/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "last christmas" # 表示包含 last 或 christmas
}
}
}POST index_name/_search
{
"query": {
"match": {
"title": { # 表示包含 last 且 包含 christmas，不一定挨着
"query": "last christmas",
"operator": "and"
}
}
}
}


6.2，Match Phrase 查询

使用 match_phrase 关键字。示例：

POST index_name/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"title":{
"query": "one love" # "one love" 相当于一个单词
}
}
}
}POST index_name/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"title":{
"query": "one love",
"slop": 1 # "one" 和 "love" 之间可以有 1 个字符
}
}
}
}


6.3，Query String 查询

使用 query_string 关键字。示例：

POST index_name/_search
{
"query": {
"query_string": {
"default_field": "name", # 默认查询字段，相当于 URI 查询中的 df
"query": "Ruan AND Yiming" # 可以使用逻辑运算符
}
}
}# 多 fields 与 分组
POST index_name/_search
{
"query": {
"query_string": {
"fields":["name","about"], # 多个 fields
"query": "(Ruan AND Yiming) OR (Java AND Elasticsearch)" # 支持分组
}
}
}POST index_name/_search
{
"query":{
"query_string":{
"fields":["title","year"],
"query": "2012"
}
}
}


6.4，Simple Query String 查询

使用 simple_query_string 关键字。

特点：

• query 字段中不支持 AND OR NOT，会当成普通字符串。
  • AND 用 + 替代
  • OR 用 | 替代
  • NOT 用 - 替代
• Term 之间默认的关系是 OR，可以指定 default_operator 来修改。

示例：

# Simple Query 默认的 operator 是 OR
POST index_name/_search
{
"query": {
"simple_query_string": {
"query": "Ruan AND Yiming", # 这里的 AND 会当成普通的字符串
"fields": ["name"]
}
}
}POST index_name/_search
{
"query": {
"simple_query_string": {
"query": "Ruan Yiming",
"fields": ["name"],
"default_operator": "AND"
}
}
}GET index_name/_search
{
"query":{
"simple_query_string":{
"query":"Beautiful +mind",
"fields":["title"]
}
}
}


6.5，Multi-match 查询

一个字符串在多个字段中查询的情况，如何匹配最终的结果。（还有一个 dis-max 查询也是针对这种情况的）

一个字符串在多个字段中查询的情况，Multi-match 有 6 种处理方式，如下：

• best_fields：最终得分为分数最高的那个字段，默认的处理方式。
• most_fields：算分相加。不支持 AND 操作。
• cross_fields：跨字段搜索，将一个查询字符串在多个字段（就像一个字段）上搜索。
• phrase：
• phrase_prefix：
• bool_prefix：

示例：

POST index_name/_search
{
"query": {
"multi_match" : { # multi_match 查询
"query": "brown fox", # 查询字符串
"type": "best_fields", # 处理方式
"fields": [ "subject", "message" ], # 在多个字段中查询，fields 是一个数组
"tie_breaker": 0.3
}
}
}


7，Term 查询

Term 查询与全文本查询不同的是，Term 查询不会对查询字符串进行分词处理，Term 查询会在字段匹配精确值。

Term 查询输入字符串作为一个整体，在倒排索引中查找匹配的词项，并且会计算相关性评分。

Term 查询包括以下 11 种：

1. exists 查询
2. fuzzy 查询
3. ids 查询
4. prefix 查询
5. range 查询
6. regexp 查询
7. term 查询：如果某个文档的指定字段包含某个确切值，则返回该文档。
8. terms 查询
9. terms_set 查询
10. type 查询
11. wildcard 查询

7.0，结构化数据与查询

结构化查询是对结构化数据的查询，可以使用 Term 语句进行查询。

结构化数据有着固定的格式，包括：

• 日期：日期比较，日期范围运算等。
• 布尔值：逻辑运算。
• 数字：数字大小比较，范围比较等。
• 某些文本数据：比如标签数据，关键词等。

结构化查询是对结构化数据的逻辑运算，运算结果只有“是”和“否”。

7.1，term 查询

如果某个文档的指定字段包含某个确切值，则返回该文档。

1，示例 1 精确匹配

下面举一个 term 查询的例子，首先插入一个文档：

POST /products/_bulk
{ "index": { "_id": 1 }}
{ "productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3","desc":"iPhone" }


该文档插入时，会使用默认的分词器进行分词处理。

使用 term 查询：

POST /products/_search
{
"query": {
"term": {
"desc": {
# "value": "iPhone" # 会对 iPhone 精确匹配查询。
# 文档插入时，iPhone 变成了 iphone
# 所以查 iPhone 查不到任何内容
"value":"iphone" # 查 iphone 能查到
}
}
}
}


keyword 子字段

ES 默认会对 text 类型的数据建立一个 keyword 子字段，用于精确匹配，这称为 ES 的多字段属性。

keyword 子字段将原始数据原封不动的存储了下来。

可以通过 mapping 查看，如下所示：

"desc" : { # 字段名称
"type" : "text", # text 数据类型
"fields" : {
"keyword" : { # keyword 子字段
"type" : "keyword", # keyword 子类型
"ignore_above" : 256
}
}
}


下面使用 keyword 子字段进行查询：

POST /products/_search
{
"query": {
"term": {
"desc.keyword": { # 在 desc 字段的 keyword 子字段中查询
"value": "iPhone" # 能查到
//"value":"iphone" # 查不到
}
}
}
}


2，示例 2 查询布尔值

term 查询有算分：

POST index_name/_search
{
"query": { # 固定写法
"term": { # term 查询，固定写法
"avaliable": true # 查询 avaliable 字段的值为 true 的文档
}
}
}


如果不需要算分，可以使用 constant_score 查询，示例：

POST index_name/_search
{
"query": {
"constant_score": { # constant_score 查询，固定写法
"filter": { # 固定写法
"term": { # constant_score 包装一个 term 查询，就没有了算分
"avaliable": true
}
}
}
}
}


7.2，range 查询

range 查询中有几个常用的比较运算：

1，数字类型 range 查询

示例：

POST index_name/_search
{
"query": { # 固定写法
"range": { # range 查询
"age": { # 字段名称
"gte": 10, # 10 <= age <= 20
"lte": 20
}
}
}
}


2，日期类型 range 查询

对于日期类型有几个常用的符号：

示例：

POST index_name/_search
{
"query" : { # 固定写法
"range" : { # range 查询
"date" : { # 字段名称
"gte" : "now-10y" # 10年之前
}
}
}
}


7.3，exists 查询

exists 语句可以判断文档是否存在某个字段。

搜索存在某个字段的文档，示例：

POST index_name/_search
{
"query" : {
"exists": { # 存在 date 字段的文档
"field": "date"
}
}
}


搜索不存在某个字段的文档，需要使用布尔查询。

示例：

POST index_name/_search
{
"query": {
"bool": { # 布尔查询
"must_not": { # 不存在
"exists": { # 不存在 date 字段的文档
"field": "date"
}
}
}
}
}


7.4，terms 查询

terms 语句用于处理多值查询，相当于一个多值版的 term 语句，可以一次查询多个值。

示例：

POST index_name/_search
{
"query": {
"terms": { # terms 查询
"productID.keyword": [ # 字段名称
"QQPX-R-3956-#aD8", # 多个值
"JODL-X-1937-#pV7"
]
}
}
}


8，复合查询

复合查询（Compound）能够包装其他复合查询或叶查询，以组合其结果和分数，更改其行为或者将查询转成过滤。

复合查询有以下 5 种：

• bool 查询
• boosting 查询
• constant_score 查询
• dis_max 查询
• function_score 查询

8.1，bool 查询

bool 查询是一个或多个子查询的组合，共包含以下 4 种子句：

• must：必须匹配，属于查询，贡献算分。
• filter：必须匹配，属于过滤器，不贡献算分。
• should：选择性匹配，只要有一个条件匹配即可，属于查询，贡献算分。
• must_not：必须不匹配，属于过滤器，不贡献算分。

bool 查询的多个子句之间没有顺序之分，并且可以嵌套。

示例：

POST index_name/_search
{
"query": {
"bool" : {
"must" : {
"term" : { "user.id" : "kimchy" }
},
"filter": {
"term" : { "tags" : "production" }
},
"must_not" : {
"range" : {
"age" : { "gte" : 10, "lte" : 20 }
}
},
"should" : [ # 是一个数组
{ "term" : { "tags" : "env1" } },
{ "term" : { "tags" : "deployed" } }
],
"minimum_should_match" : 1,
"boost" : 1.0
}
}
}


8.2，boosting 查询

boosting 查询会给不同的查询条件分配不同的级别（positive / negative），不同的级别对算分有着不同的印象，从而影响最终的算分。

positive 级别会对算分有正面影响， negative 级别会对算分有负面影响。

我们可以使用 boosting 查询给某些文档降级（降低算分），而不是将其从搜索结果中排除。

示例：

GET index_name/_search
{
"query": {
"boosting": { # boosting 查询
"positive": { # positive 级别
"term": { # 匹配 apple 的会对算分有正面影响
"text": "apple"
}
},
"negative": { # negative 级别
"term": { # 匹配这个的会对算分有负面影响
"text": "pie tart fruit crumble tree"
}
},
"negative_boost": 0.5 # 降级的力度
}
}
}


8.3，constant_score 查询

constant_score 查询可以将查询转成一个过滤，可以避免算分（降低开销），并有效利用缓存（提高性能）。

示例：

POST /index_name/_search
{
"query": {
"constant_score": { # constant_score 查询
"filter": { # 过滤器，固定写法
"term": { # 包装了一个 term 查询，将 term 查询转成了过滤
"productID.keyword": "XHDK-A-1293-#fJ3"
}
}
}
}
}


8.4，dis_max 查询

一个字符串在多个字段中查询的情况，如何匹配最终的结果。（还有一个 Multi-match 查询也是针对这种情况的）

示例：

POST index_name/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [ # should 语句会综合所有的字段的分数，最终给出一个综合分数
{ "match": { "title": "Brown fox" }},
{ "match": { "body": "Brown fox" }}
]
}
}
}POST index_name/_search
{
"query": {
"dis_max": { # dis_max 语句不会综合所有字段的分数，而把每个字段单独来看
"queries": [ # 最终结果是所有的字段中分数最高的
{ "match": { "title": "Quick pets" }},
{ "match": { "body": "Quick pets" }}
]
}
}
}


8.5，function_score 查询

function_score 查询可以在查询结束后，对每一个匹配的文档进行重新算分，然后再根据新的算分进行排序。

它提供了以下 5 种算分函数：

• script_score：自定义脚本。
• weight：为文档设置一个权重。
• random_score：随机算分排序。
• field_value_factor：使用该数值来修改算分。
• decay functions: gauss, linear, exp：以某个字段为标准，距离某个值越近，得分越高。

1，field_value_factor 示例

首先插入测试数据：

DELETE blogs
PUT /blogs/_doc/1
{
"title": "About popularity",
"content": "In this post we will talk about...",
"votes": 0
}PUT /blogs/_doc/2
{
"title": "About popularity",
"content": "In this post we will talk about...",
"votes": 100
}PUT /blogs/_doc/3
{
"title": "About popularity",
"content": "In this post we will talk about...",
"votes": 1000000
}


查询示例1：

新的算分 = 老的算分 * 投票数

POST /blogs/_search
{
"query": {
"function_score": {
"query": {
"multi_match": { # 该查询会有一个算分
"query": "popularity",
"fields": [ "title", "content" ]
}
},
"field_value_factor": { # 最终的算分要乘以 votes 字段的值
"field": "votes"
}
}
}
}


上面这种算法当出现这两种情况的时候，会出现问题：

• 投票数为 0
• 投票数特别大

查询示例2，引入平滑函数：

新的算分 = 老的算分 * 平滑函数(投票数)

POST /blogs/_search
{
"query": {
"function_score": {
"query": {
"multi_match": {
"query": "popularity",
"fields": [ "title", "content" ]
}
},
"field_value_factor": {
"field": "votes",
"modifier": "log1p" # 在原来的基础上加了一个平滑函数
} # 新的算分 = 老的算分 * log(1 + 投票数)
}
}
}


平滑函数有下面这些：

查询示例3，引入 factor ：

新的算分 = 老的算分 * 平滑函数(factor * 投票数)

POST /blogs/_search
{
"query": {
"function_score": {
"query": {
"multi_match": {
"query": "popularity",
"fields": [ "title", "content" ]
}
},
"field_value_factor": {
"field": "votes",
"modifier": "log1p" ,
"factor": 0.1
}
}
}
}


引入 factor 之后的算分曲线：

2，Boost Mode 和 Max Boost 参数

Boost Mode：

• Multiply：算分与函数值的乘积。
• Sum：算分与函数值的和。
• Min / Max：算分与函数值的最小/最大值。
• Replace：使用函数值替代算分。

Max Boost 可以将算分控制在一个最大值。

示例：

POST /blogs/_search
{
"query": {
"function_score": {
"query": {
"multi_match": {
"query": "popularity",
"fields": [ "title", "content" ]
}
},
"field_value_factor": {
"field": "votes",
"modifier": "log1p" ,
"factor": 0.1
},
"boost_mode": "sum",
"max_boost": 3
}
}
}


3，random_score 示例

示例：

POST /blogs/_search
{
"query": {
"function_score": {
"random_score": { # 将原来的查询结果随机排序
"seed": 911119 # 随机种子
}
}
}
}


（本节完。）

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