elasticsearch中DSL基本用法

一、QueryString查询

即通过get形式查询，条件都在url中

Domain Specific Language，格式化查询语句

1、请求参数的查询(QueryString)

请求（GET）

192.168.56.101:9200/shop/_search?q=desc:一纸家书网&q=age:20

GET /shop/_search?q=desc:一纸家书网
GET /shop/_search?q=nickname:家书&q=age:25

注意：

text与keyword搜索对比测试(keyword不会被倒排索引，不会被分词)

二、DSL语法查询

QueryString用的很少，一旦参数复杂就难以构建，所以大多查询都会使用dsl来进行查询更好。

Domain Specific Language
特定领域语言
基于JSON格式的数据查询
查询更灵活，有利于复杂查询

1、DSL格式语法

# 查询
POST  192.168.56.101:9200/shop/_search
{
    "query": {
        "match": {
            "desc": "一纸家书网"
        }
 
   }
}
# 判断某个字段是否存在
{
    "query": {
        "exists": {
            "field": "desc"
        }
    }
}

语法格式为一个json object，内容都是key-value键值对，json可以嵌套。
key可以是一些es的关键字，也可以是某个field字段，后面会遇到

2、查询所有数据

查询索引中的所有字段

QS查询方式

GET    xxx.xxx.xx.xxx:9200/shop/_search

DSL查询方式

POST   xxx.xxx.xx.xxx:9200/shop/_search

{
    "query": {
        "match_all": {}
    }
}

查询部分字段信息

QS查询方式

GET   xxx.xxx.xx.xxx:9200/shop/_search?_source=id,name

DSL查询方式

POST   xxx.xxx.xx.xxx:9200/shop/_search

{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "_source": ["id", "name"]
}

3、分页查询

"from": 0,
"size": 10

请求（POST）

POST   xxx.xxx.xx.xxx:9200/shop/_search

请求参数

查询所有字段信息

{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "from": 0,
    "size": 10
}

查询部分字段信息

{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "_source": [
        "id",
        "nickname",
        "age"
    ],
    "from": 5,
    "size": 5
}

三、`term`和`match`

term精确搜索
match分词搜索

1、用例

请求方式（POST）

POST   xxx.xxx.xx.xxx:9200/shop/_search

json参数对比

# term形式，“一纸家书”会作为一个完整的词去匹配查询，不会对其进行分词
{
    "query": {
        "term": {
            "desc": "一纸家书"
        }
    }
}

# match形式：会对搜索条件“一纸家书”进行分词查询，比如：一、纸、家、书、家书等等
{
    "query": {
        "match": {
            "desc": "一纸家书"
        }
    }
}

2、`terms`多词查询

请求方式（POST）

POST   xxx.xxx.xx.xxx:9200/shop/_search

json参数

{
    "query": {
        "terms": {
            "desc": ["一纸家书", "天子", "无敌"]
        }
    }
}

3、`match_phrase`短语匹配

match：分词后只要有匹配就返回
match_phrase：分词结果必须在text字段分词中都包含，而且顺序必须相同，而且必须都是连续的。（搜索比较严格，这是当slop为0或者没有设置的时候，如果设置了slop的值大于0，顺序可以不同，也可以不连续）

slop：match_phrase 短语匹配时，允许词语间跳过的数量

测试用例：

词条一：我大学毕业后去上海工作，薪资还不错。

词条二：大学生活真好，毕业后就开始忙碌了

词条三：毕业已经一年了，大学同学都没有再见到过

词条四：毕业大学生都去大城市打拼了

词条五：大学生不断的走入社会，那些还没有毕业的也蠢蠢欲动
请求方式（POST）

POST   xxx.xxx.xx.xxx:9200/shop/_search

json参数（无slop形式）

{
    "query": {
        "match_phrase": {
            "desc": {
                "query": "大学 毕业"
            }
        }
    }
}

此时只能查到“词条一”，

“词条一”中的“大学”和“毕业”顺序对，又连续

“词条二”、“词条五”中的“大学”和“毕业”虽然顺序对，但是不连续

“词条三”中的“大学”和“毕业”顺序都不对所以无法查询

“词条四”中的“大学”和“毕业”顺序也不对，所以无法查询

json参数（添加slop形式）

"slop": 2，表示大学和毕业两个词中间最多可以间隔2个分词

{
    "query": {
        "match_phrase": {
            "desc": {
                "query": "大学 毕业",
                "slop": 3
            }
        }
    }
}

slop的值以及查询结果

* slop：0，结果为-->词条一
* slop：3，结果为-->词条一、词条二
* slop：4，结果为-->词条一、词条二、词条四
* slop：8，结果为-->词条一、词条二、词条四、词条三
* slop：10（大于等于10），结果为-->词条一、词条二、词条四、词条三、词条五

4、`operator`条件查询

operator
- or：搜索内容分词后，只要存在一个词语匹配就展示结果，比如查询“一纸家书”，数据中有“一”就能被查出来
- and：搜索内容分词后，都要满足词语匹配，比如查询“一纸家书”，数据中必须含有“一”、“纸”、“家书”才能查出来，顺序和是否连续到无所谓
请求方式（POST）

POST   xxx.xxx.xx.xxx:9200/shop/_search

json参数

{
    "query": {
        "match": {
            "desc": "xbox游戏机"
        }
    }
}
# 等同于
{
    "query": {
        "match": {
            "desc": {
                "query": "xbox游戏机",
                "operator": "or"
            }
        }
    }
}
# 相当于 select * from shop where desc='xbox' or|and desc='游戏机'

5、`minimum_should_match`

最低匹配精度

至少有[分词后的词语个数]x百分百，得出一个数据值取整。

举个例子：当前属性设置为70，若一个用户查询检索内容分词后有10个词语，那么匹配度按照 10x70%=7，则desc中至少需要有7个词语匹配，就展示；若分词后有8个，则8x70%=5.6，则desc中至少需要有5个词语匹配，就展示。

也能设置具体的数字

表示个数

请求方式（POST）

POST   xxx.xxx.xx.xxx:9200/shop/_search

json参数

{
    "query": {
        "match": {
            "desc": {
                "query": "女友生日送我好玩的xbox游戏机",
                "minimum_should_match": "60%"
            }
        }
    }
}

6、根据文档主键`ids`搜索

同QS查询： GET xxx.xxx.xx.xxx:9200/shop/_doc/1001

请求方式（POST）

POST   xxx.xxx.xx.xxx:9200/shop/_search

json参数

查询文档id为："1001", "1010", "1008"相关信息

{
   "query": {
       "ids": {
           "values": ["1001", "1010", "1008"]
       }
   }
}

7、`multi_match`

multi_match

满足使用match在多个字段中进行查询的需求，例如：我需要查名字username有“小天”以及别名'aliasname'有“小天”的用户，就需要用到该查询

boost

权重，为某个字段设置权重，权重越高，文档相关性得分就越高。通畅来说搜索商品名称要比商品简介的权重更高。如："aliasname^10"，加数值

请求方式（POST）

查名字username有“小天”以及别名'aliasname'有“小天”的用户

POST   xxx.xxx.xx.xxx:9200/shop/_search

json参数

{
    "query": {
        "multi_match": {
            "query": "小天",
            "fields": ["username", "aliasname"]
        }
    }
}

json参数（设置权重boost）

{
    "query": {
        "multi_match": {
            "query": "小天",
            "fields": ["username", "aliasname^10"]
        }
    }
}

aliasname^10 代表搜索提升10倍相关性，也就是说用户搜索的时候其实以这个aliasname为主，username为辅，aliasname的匹配相关度当然要提高权重比例了。

8、布尔查询`bool`

must：查询必须匹配搜索条件，类似于mysql中的 and
must_not：查询搜索条件一个都不满足的数据
should：查询匹配条件一个或者一个以上的数据，类似于mysql中的 or

8.1 must

查询username 或者 aliasname中包含“小天”，且性别sex为1（男），并且出生日期为：1996-01-14的用户信息（全都要满足）

POST  192.168.56.101:9200/shop/_search

{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {
                    "multi_match": {
                        "query": "小天",
                        "fields": ["username", "aliasname"]
                    }
                },
                {
                    "term": {
                        "sex": 1
                    }
                },
                {
                    "term": {
                        "birthday": "1996-01-14"
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

8.2 should

查询username 或者 aliasname中包含“小天”，或者性别为0（女）的，或者出生日期为：2000-01-14的用户信息（满足一个就行）

POST  192.168.56.101:9200/shop/_search

{
    "query": {
        "bool": {
            "should": [
                {
                    "multi_match": {
                        "query": "小天",
                        "fields": ["username", "aliasname"]
                    }
                },
                {
                    "term": {
                        "sex": 0
                    }
                },
                {
                    "term": {
                        "birthday": "2000-01-14"
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

8.3 must_not

查询username 或者 aliasname中不包含包含“小天”，且性别不是0（女），且出生日期不是：2000-01-14的用户信息（全都不能满足）

POST  192.168.56.101:9200/shop/_search

{
    "query": {
        "bool": {
            "must_not": [
                {
                    "multi_match": {
                        "query": "小天",
                        "fields": ["username", "aliasname"]
                    }
                },
                {
                    "term": {
                        "sex": 0
                    }
                },
                {
                    "term": {
                        "birthday": "2000-01-14"
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

8.4 混合使用

查询 username 和 aliasname 中必须包含“小天”，并且年龄不为20，升高为180或者175的用户

POST  192.168.56.101:9200/shop/_search

{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {
                    "match": {
                        "username": "小天"
                    }
                },
                {
                    "match": {
                        "aliasname": "小天"
                    }
                }
            ],
            "must_not": [
                {
                    "term": {
                        "age": 20
                    }
                }
            ],
            "should": [
                {
                    "term": {
                        "height": 180
                    }
                },
                {
                    "term": {
                        "height": 175
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

8.5 加权boost

查询 username 包含“小天”，或者年龄为20岁的用户，优先年龄为20岁的（权重更大，获取的数据更靠前）

POST  192.168.56.101:9200/shop/_search

{
    "query": {
        "bool": {
            "should": [
                {
                    "match": {
                        "username": {
                            "query": "小天",
                            "boost": 2
                        }
                    }   
                },
                {
                    "match": {
                        "age": {
                            "query": 20,
                            "boost": 10
                        }
                    }   
                }
            ]
        }
    }
}

9、过滤器`post_filter`

对搜索出来的结果进行数据过滤。不会到es库里去搜，不会去计算文档的相关度分数，所以过滤的性能会比较高，过滤器可以和全文搜索结合在一起使用。

post_filter元素是一个顶层元素，只会对搜索结果进行过滤。不会计算数据的匹配度相关性分数，不会根据分数去排序，query则相反，会计算分数，也会按照分数去排序。

9.1 使用场景

query：根据用户搜索条件检索匹配记录
post_filter：用于查询后，对结果数据的筛选

9.2 post_filter关键字

gte：大于等于
lte：小于等于
gt：大于
lt：小于
除此以外还能做其他的match等操作也行

9.3 实例

查询专业包含“软件工程”，年龄在10到20岁的用户

POST  192.168.56.101:9200/shop/_search

{
    "query": {
        "match": {
            "major": "软件工程"
        }
    },
    "post_filter": {
        "range": {
            "age": {
                "gt": 10,
                "lt": 20
            }
        }
    }
}

10、排序`sort`

desc
asc
组合排序

10.1 用例

查询专业包含“软件工程”，年龄在10到20岁的用户，并按年龄倒序，性别正序排序

POST  192.168.56.101:9200/shop/_search

{
    "query": {
        "match": {
            "major": "软件工程"
        }
    },
    "post_filter": {
        "range": {
            "age": {
                "gt": 10,
                "lt": 20
            }
        }
    },
    "sort": [
        {
            "age": "desc"
        },
        {
            "sex": "asc"
        }
    ]
}

10.2 对文本进行排序

当文本被分词，所以去做排序会报错，通常我们可以为这个字段增加额外的一个附属属性，类型为keyword，用于做排序。就相当于对分词后的分词数据进行排序，一般不推荐使用

POST  192.168.56.101:9200/user2/_mapping

添加keyword的

"keyword": {
    "type": "keyword"
}

{
    "properties": {
        "id": {
            "type": "long"
        },
        "nickname": {
            "type": "text",
            "analyzer": "ik_max_word",
            "fields": {
                "keyword": {
                    "type": "keyword"
                }
            }
        }
    }
}

添加数据
对文本进行排序

使用 nickname.keyword 的方式

{
    "sort": [
        {
            "nickname.keyword": "desc"
        }
    ]
}

10.3 深度分页

从9990页开始查询问题

{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "from": 9990,
    "size": 10
}

查询过程分析

我们在获取第9999条到10009条数据的时候，其实每个分片都会拿到10009条数据，然后集合在一起，总共是10009*3=30027条数据，针对30027数据再次做排序处理，最终会获取最后10条数据

如此一来，搜索得太深，就会造成性能问题，会耗费内存和占用cpu。而且es为了性能，他不支持超过一万条数据以上的分页查询。那么如何解决深度分页带来的性能呢？其实我们应该避免深度分页操作（限制分页页数），比如最多只能提供100页的展示，从第101页开始就没了，毕竟用户也不会搜的那么深，我们平时搜索淘宝或者百度，一般也就看个10来页就顶多了。

提升搜索量

通过设置index.max_result_window来突破10000数据，然后就可以使用上面的查询去获取数据

GET  192.168.56.101:9200/shop/_settings

PUT  192.168.56.101:9200/shop/_settings

{ 
    "index.max_result_window": "20000"
}

11、查询关键词高亮`highlight`

会为查询结果中的关键词添加标签，默认为标签，可以自行配置

11.1 用例一

使用默认标签

POST  192.168.56.101:9200/user2/_search

查询条件

{
    "query": {
        "match": {
            "desc": "薪资"
        } 
    },
    "highlight": {
        "fields": {
            "desc": {}
        }
    }
}

查询结果

{
    "took": 27,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 3,
        "successful": 3,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 1,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": 1.0925692,
        "hits": [
            {
                "_index": "test",
                "_id": "1001",
                "_score": 1.0925692,
                "_source": {
                    "id": 1001,
                    "desc": "我大学毕业后去上海工作，薪资还不错。"
                },
                "highlight": {
                    "desc": [
                        "我大学毕业后去上海工作，<em>薪资</em>还不错。"
                    ]
                }
            }
        ]
    }
}

11.2 用例二

自定义标签

POST  192.168.56.101:9200/user2/_search

查询条件

{
    "query": {
        "match": {
            "desc": "薪资"
        } 
    },
    "highlight": {
        "pre_tags": ["<span>"],
        "post_tags": ["</span>"],
        "fields": {
            "desc": {}
        }
    }
}

查询结果

{
    "took": 9,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 3,
        "successful": 3,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 1,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": 1.0925692,
        "hits": [
            {
                "_index": "test",
                "_id": "1001",
                "_score": 1.0925692,
                "_source": {
                    "id": 1001,
                    "desc": "我大学毕业后去上海工作，薪资还不错。"
                },
                "highlight": {
                    "desc": [
                        "我大学毕业后去上海工作，<span>薪资</span>还不错。"
                    ]
                }
            }
        ]
    }
}

12 前缀查询`prefix`

根据前缀去查询

POST  192.168.56.101:9200/user2/_search

{
    "query": {
        "prefix": {
            "desc": "baidu"
        }
    }
}

head 可视化(待完善)

13、模糊搜索`fuzzy`

模糊搜索，并不是指的sql的模糊搜索，而是用户在进行搜索的时候的打字错误现象，搜索引擎会自动纠正，然后尝试匹配索引库中的数据。

基本查询

把baidu打成了beidu

POST  192.168.56.101:9200/user2/_search

{
    "query": {
        "fuzzy": {
            "desc": "beidu"
        }
    }
}

多字段搜索

{
  "query": {
    "multi_match": {
      "fields": [ "usernem", "alaisname"],
      "query": "小天 小民",
      "fuzziness": "AUTO"
    }
  }
}

{
  "query": {
    "multi_match": {
      "fields": [ "desc", "nickname"],
      "query": "演说",
      "fuzziness": "1"
    }
  }
}

14、占位符查询`wildcard`

？：1个字符
*：1个或多个字符

POST  192.168.56.101:9200/user2/_search

{
  "query": {
    "wildcard": {
      "desc": "*oo?"
    }
  }
}

{
  "query": {
    "wildcard": {
      "desc": "演*"
    }
  }
}

14、游标查询`scroll`

一次性查询1万+数据，往往会造成性能影响，因为数据量太多了。这个时候可以使用滚动搜索，也就是 scroll。
滚动搜索可以先查询出一些数据，然后再紧接着依次往下查询。在第一次查询的时候会有一个滚动id，相当于一个锚标记，随后再次滚动搜索会需要上一次搜索的锚标记，根据这个进行下一次的搜索请求。每次搜索都是基于一个历史的数据快照，查询数据的期间，如果有数据变更，那么和搜索是没有关系的，搜索的内容还是快照中的数据。

获取scroll_id

scroll=1m， Elasticsearch 将 “search context” 保存多久，即生成的scroll_id多久过期，1m表示搜索保持的上下文时间为1分钟。

POST  192.168.56.101:9200/shop/_search?scroll=1m

{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "sort": ["_doc"],
    "size": 5
}

后续查询

获取结果中的_scroll_id，以便进行下一轮查询（必须携带）

POST  192.168.56.101:9200/_search/scroll

{
    "scroll_id": "FGluY2x1ZGVfY29udGV4dF91dWlkDnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoAxZmeThnNlFkbVI2LWdMTEF4em1lZXdnAAAAAAAAAFMWYkJ6eFg5alpUTFdpaXdLZ1l4emtYZxZmeThnNlFkbVI2LWdMTEF4em1lZXdnAAAAAAAAAFUWYkJ6eFg5alpUTFdpaXdLZ1l4emtYZxZmeThnNlFkbVI2LWdMTEF4em1lZXdnAAAAAAAAAFQWYkJ6eFg5alpUTFdpaXdLZ1l4emtYZw==",
    "scroll": "1m"
}

15、批量操作`bulk`

批量新增、修改、删除等

15.1 批量操作基本语法

bulk操作和以往的普通请求格式有区别。不要格式化json，不然就不在同一行了，这个需要注意。

参数结构如下

\n，表示换行，所以必须回车，否则会报错

{ action: { metadata }}\n
{ request body        }\n
{ action: { metadata }}\n
{ request body        }\n

{ action: { metadata }}代表批量操作的类型，可以是新增、删除或修改
\n是每行结尾必须填写的一个规范，每一行包括最后一行都要写，用于es的解析
{ request body }是请求body，增加和修改操作需要，删除操作则不需要

15.2 批量操作的类型

action 必须是以下选项之一

create：如果文档不存在，那么就创建它。存在会报错。发生异常报错不会影响其他操作。
index：创建一个新文档或者替换一个现有的文档。
update：部分更新一个文档。
delete：删除一个文档。

metadata 中需要指定要操作的文档的_index 、 _type 和 _id，_index 、 _type也可以在url中指定

15.2 批量操作实例

TODO

四、用例数据

1、创建index

PUT  192.168.56.101:9200/test

{
   "settings": {
       "index": {
           "number_of_shards": "3",
           "number_of_replicas": "0"
       }
   }
}

2、为索引test创建mappings

POST  192.168.56.101:9200/test/_mapping

{
   "properties": {
       "id": {
           "type": "long"
       },
       "desc": {
           "type": "text",
           "analyzer": "ik_max_word"
       }
   }
}

3、为索引test添加数据

POST  192.168.56.101:9200/test/_doc/1001(对应的id)

一条条的添加数据，记得对应id，方便识别

{
   "id": 1001,
   "desc": "我大学毕业后去上海工作，薪资还不错。"
}

{
   "id": 1002,
   "desc": "大学生活真好，毕业后就开始忙碌了"
}

{
   "id": 1003,
   "desc": "毕业已经一年了，大学同学都没有再见到过"
}

{
   "id": 1004,
   "desc": "毕业大学生都去大城市打拼了"
}

{
   "id": 1005,
   "desc": "大学生不断的走入社会，那些还没有毕业的也蠢蠢欲动"
}

最后编辑于：2022.10.27 12:51:54

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elasticsearch中DSL基本用法

一、QueryString查询

1、请求参数的查询(QueryString)

二、DSL语法查询

1、DSL格式语法

2、查询所有数据

3、分页查询

三、term和match

1、用例

2、terms多词查询

3、match_phrase短语匹配

4、operator条件查询

5、minimum_should_match

6、根据文档主键ids搜索

7、multi_match

8、布尔查询bool

8.1 must

8.2 should

8.3 must_not

8.4 混合使用

8.5 加权boost

9、过滤器post_filter

9.1 使用场景

9.2 post_filter关键字

9.3 实例

10、排序sort

10.1 用例

10.2 对文本进行排序

10.3 深度分页

11、查询关键词高亮highlight

11.1 用例一

11.2 用例二

12 前缀查询prefix

13、模糊搜索fuzzy

14、占位符查询wildcard

14、游标查询scroll

15、批量操作bulk

15.1 批量操作基本语法

15.2 批量操作的类型

15.2 批量操作实例

四、用例数据

1、创建index

2、为索引test创建mappings

3、为索引test添加数据

推荐阅读更多精彩内容

三、`term`和`match`

2、`terms`多词查询

3、`match_phrase`短语匹配

4、`operator`条件查询

5、`minimum_should_match`

6、根据文档主键`ids`搜索

7、`multi_match`

8、布尔查询`bool`

9、过滤器`post_filter`

10、排序`sort`

11、查询关键词高亮`highlight`

12 前缀查询`prefix`

13、模糊搜索`fuzzy`

14、占位符查询`wildcard`

14、游标查询`scroll`

15、批量操作`bulk`