跟我学Elasticsearch(6) es的多种搜索方式

演示前先往es写入两条商品数据，接下来用各种查询方式来演示

PUT /product/book/1
{
	"product_name": "yuwen shu",
	"price": 20,
	"tags": ["boring","bad"]
}

PUT /product/book/2
{
	"product_name": "shuxue shu",
	"price": 10,
	"tags": ["interest","good"]
}

1、query string search

#查询所有商品
GET /product/book/_search

返回参数解释一下：

took:1 耗费了3毫秒

time_out:false 没有超时

_shards.total:5 请求打到了5个shard(primary shard或replica shard)上拿数据

_shards.successful:5 5个请求成功的shard

_shards.failed:0 0个请求失败的shard

hits.total:2 查询到2个document

hits.hits._score:1 在这次搜索中这个document的相关度匹配分数为1，越相关就越匹配分数就越高

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hits.hits._source document数据

#带条件时，类似http的get方法，把条件拼在请求后面
#搜索商品名称中包含shu的商品，按照售价降序排序
GET /product/book/_search?q=product_name:shu&sort=price:desc

2、query DSL

用json来组装查询条件，可以构建各种复杂的语法，比query string search强大很多

#查询所有商品
GET /product/book/_search
{
  "query": { "match_all": {} }
}

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-3ZRsy7fV-1595323860236)(https://img2020.cnblogs.com/blog/1405862/202007/1405862-20200721172827054-758869588.png)]

#查询商品名称包含shu的商品，按照价格降序排序
GET /product/book/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "product_name" : "shu"
        }
    },
    "sort": [
        { "price": "desc" }
    ]
}

#分页查询商品，每页1条数据，查第2页
GET /product/book/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "from": 1,
  "size": 1
}

#指定查询结果只要商品名称和价格两个字段
GET /product/book/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "_source": ["product_name", "price"]
}

3、query filter

#搜索商品名称包含shu，而且售价大于15元的商品
GET /product/book/_search
{
    "query" : {
        "bool" : {
            "must" : {
                "match" : {
                    "product_name" : "shu" 
                }
            },
            "filter" : {
                "range" : {
                    "price" : { "gt" : 15 } 
                }
            }
        }
    }
}

4、full-text search(全文检索)

GET /product/book/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "product_name" : "yuwen shu"
        }
    }
}

可以看到我们搜索的是yuwen shu但是shuxue shu也被搜索出来了，结果显示yuwen shu的score=0.51623213,shuxue shu的score=0.25811607。

这是因为当我们往product_name写入yuwen shu和shuxue shu的时候，es自动给我们建立了倒排索引，结构为：

关键词	ids
yuwen	1
shuxue	2
shu	1,2

在我们搜索yuwen shu的时候，分别用yuwen和shu去倒排索引里面找，关键词yuwen找到id=1的document,关键词shu找到id=1,2的document，因此这两个document都会被检索出来且搜索串拆解后的关键词两次匹配到id=1的document，因此id=1的document分数比较高。

5、phrase search(短语搜索)

要求指定字段的文本中包含搜索串，才算匹配上

#查找商品名称包含wen shu的商品
GET /product/book/_search
{
    "query" : {
        "match_phrase" : {
            "product_name" : "yuwen shu"
        }
    }
}

6、highlight search(高亮显示搜索结果)

#搜索产品名称为shu的商品且高亮显示搜索串
GET /product/book/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "product_name" : "shu"
        }
    },
    "highlight": {
        "fields" : {
            "product_name" : {}
        }
    }
}