分布式搜索引擎--es
2022/8/9 6:23:52
本文主要是介绍分布式搜索引擎--es,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
1.DSL查询文档
elasticsearch的查询依然是基于JSON风格的DSL来实现的。
1.1.DSL查询分类
Elasticsearch提供了基于JSON的DSL(Domain Specific Language)来定义查询。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
查询的语法基本一致:
GET /indexName/_search { "query": { "查询类型": { "查询条件": "条件值" } } }
我们以查询所有为例,其中:
- 查询类型为match_all
- 没有查询条件
// 查询所有 GET /indexName/_search { "query": { "match_all": { } } }
其它查询无非就是查询类型、查询条件的变化。
1.2.全文检索查询
1.2.1.基本语法
常见的全文检索查询包括:
- match查询:单字段查询
- multi_match查询:多字段查询,任意一个字段符合条件就算符合查询条件
match查询语法如下:
GET /indexName/_search { "query": { "match": { "FIELD": "TEXT" # FIELD属性字段 TEXT 该字段下所匹配的内容 } } }
mulit_match语法如下:
GET /indexName/_search { "query": { "multi_match": { "query": "TEXT", "fields": ["FIELD1", " FIELD12"] } } }
1.2.2.总结
match和multi_match的区别是什么?
- match:根据一个字段查询
- multi_match:根据多个字段查询,参与查询字段越多,查询性能越差
1.3.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
1.3.1.term查询
因为精确查询的字段搜是不分词的字段,因此查询的条件也必须是不分词的词条。查询时,用户输入的内容跟自动值完全匹配时才认为符合条件。如果用户输入的内容过多,反而搜索不到数据。
语法说明:
// term查询 GET /indexName/_search { "query": { "term": { "FIELD": { "value": "VALUE" } } } }
1.3.2.range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。
基本语法:
// range查询 GET /indexName/_search { "query": { "range": { "FIELD": { "gte": 10, // 这里的gte代表大于等于,gt则代表大于 "lte": 20 // lte代表小于等于,lt则代表小于 } } } }
1.3.3.总结
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
1.4.地理坐标查询
所谓的地理坐标查询,其实就是根据经纬度查询,官方文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/geo-queries.html
1.4.1.矩形范围查询
矩形范围查询,也就是geo_bounding_box查询,查询坐标落在某个矩形范围的所有文档:
查询时,需要指定矩形的左上、右下两个点的坐标,然后画出一个矩形,落在该矩形内的都是符合条件的点。
语法如下:
// geo_bounding_box查询 GET /indexName/_search { "query": { "geo_bounding_box": { "FIELD": { "top_left": { // 左上点 "lat": 31.1, "lon": 121.5 }, "bottom_right": { // 右下点 "lat": 30.9, "lon": 121.7 } } } } }
1.4.2.附近查询
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。
换句话来说,在地图上找一个点作为圆心,以指定距离为半径,画一个圆,落在圆内的坐标都算符合条件:
语法说明:
// geo_distance 查询 GET /indexName/_search { "query": { "geo_distance": { "distance": "15km", // 半径 "FIELD": "31.21,121.5" // 圆心 } } }
1.5.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
3.RestClient查询文档
3.1.快速入门
我们以match_all查询为例
3.1.1.发起查询请求
代码解读:
- 第一步,创建SearchRequest对象,指定索引库名
- 第二步,利用request.source()构建DSL,DSL中可以包含查询、分页、排序、高亮等
- query():代表查询条件,利用QueryBuilders.matchAllQuery()构建一个match_all查询的DSL
- 第三步,利用client.search()发送请求,得到响应
这里关键的API有两个,一个是request.source(),其中包含了查询、排序、分页、高亮等所有功能:
一个是QueryBuilders
,其中包含match、term、function_score、bool等各种查询:
3.1.2.解析响应
响应结果的解析:
3.1.3.完整代码
完整代码如下:
@Test void testMatchAll() throws IOException { // 1.准备Request SearchRequest request = new SearchRequest("hotel"); // 2.准备DSL request.source() .query(QueryBuilders.matchAllQuery()); // 3.发送请求 SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT); // 4.解析响应 handleResponse(response); } private void handleResponse(SearchResponse response) { // 4.解析响应 SearchHits searchHits = response.getHits(); // 4.1.获取总条数 long total = searchHits.getTotalHits().value; System.out.println("共搜索到" + total + "条数据"); // 4.2.文档数组 SearchHit[] hits = searchHits.getHits(); // 4.3.遍历 for (SearchHit hit : hits) { // 获取文档source String json = hit.getSourceAsString(); // 反序列化 HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class); System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc); } }
3.1.4.小结
查询的基本步骤是:
- 创建SearchRequest对象
- 准备Request.source(),也就是DSL。
① QueryBuilders来构建查询条件
② 传入Request.source() 的 query() 方法 - 发送请求,得到结果
- 解析结果(参考JSON结果,从外到内,逐层解析)
3.2.match查询
同样是利用QueryBuilders提供的方法:
3.3.精确查询
精确查询主要是两者:
- term:词条精确匹配
- range:范围查询
与之前的查询相比,差异同样在查询条件,其它都一样。
查询条件构造的API如下:
这篇关于分布式搜索引擎--es的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
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