一篇帶你ES入門

作者：蔡柱梁 2023-04-20 08:00:00

Elasticsearch 是一個(gè)分布式的 RESTful 搜索和分析引擎，可用來(lái)集中存儲(chǔ)您的數(shù)據(jù)，以便您對(duì)形形色色、規(guī)模不一的數(shù)據(jù)進(jìn)行搜索、索引和分析。

作者 | 蔡柱梁

審校 | 重樓

上面是??官網(wǎng)-API文檔??對(duì)的定位描述。ES 是一個(gè)分布式的搜索引擎，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)形式與我們常用的 MySQL 的存儲(chǔ)形式 — rows 不同，ES 會(huì)將數(shù)據(jù)以 JSON 結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)到一個(gè)文檔。一個(gè)文檔寫入 ES 后，我們可以在 1 秒左右查詢到它，因此我們稱 ES 在分布式中數(shù)據(jù)查詢是準(zhǔn)實(shí)時(shí)的。

提問(wèn)：那么這種將一行行數(shù)據(jù)變成

我們傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)一般的存儲(chǔ)形式是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不固定，長(zhǎng)度不固定。這時(shí)如果用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)做存儲(chǔ)，那么我們表設(shè)計(jì)上，只能用一個(gè)

為了可以適應(yīng)高并發(fā)，又能快速檢索、分析數(shù)據(jù)的搜索分析引擎，像倒排索引實(shí)現(xiàn)可以通過(guò)詞條快速查找文檔的，而倒排索引的實(shí)現(xiàn)與這種文檔存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的方式密不可分。

ES 的適用場(chǎng)景所具有的特點(diǎn)：

海量數(shù)據(jù)的搜索服務(wù)
對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高
對(duì)事務(wù)要求不高

2 倒排索引

倒排索引是文檔檢索系統(tǒng)中最常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

說(shuō)到幫助搜索引擎檢索數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，我們最熟悉的應(yīng)該就是倒排索引了。過(guò)去很多人喜歡用字典來(lái)舉例，因?yàn)樗脑砗臀覀兪褂弥形淖值洳檎覞h字是相似的。

ES 會(huì)在我們保存一份文檔的時(shí)候，將文檔根據(jù)指定分詞器進(jìn)行分詞，然后維護(hù)關(guān)鍵詞和文檔的關(guān)系——倒排索引。后面我們通過(guò)一些詞條進(jìn)行檢索的時(shí)候，就可以通過(guò)這個(gè)索引找到對(duì)應(yīng)相關(guān)的文檔。

2.1 例子

下面舉個(gè)例子。

插入兩份文檔，內(nèi)容如下：

we like java java java
we like lucene lucene lucene

建立倒排索引大體流程如下：

首先對(duì)所有數(shù)據(jù)的內(nèi)容進(jìn)行拆分，拆分成唯一的一個(gè)個(gè)詞語(yǔ)（詞條）
然后建立詞條和對(duì)應(yīng)文檔的對(duì)應(yīng)關(guān)系，具體如下：

詞條?	（文檔ID，頻率）?	詞條在文檔中的位置?
we	(1,1) (2,1)	(0) (0)
like	(1,1) (2,1)	(1) (1)
java	(1,3)	(2,3,4)
lucene	(2,3)	(2,3,4)

注意：這里用表格來(lái)展示是為了方便理解，但是倒排索引其實(shí)是樹結(jié)構(gòu)。

那這時(shí)我檢索詞條：

3 使用ES必須知道的基本概念

這里的概念是我們?cè)谑褂眠^(guò)程中絕對(duì)無(wú)法繞開的概念，所以我們需要知道，否則無(wú)法和同事交流，哪怕僅僅是使用級(jí)別。

3.1 document(文檔)

在 ES 中，一份文檔相當(dāng)于 MySQL 中的一行記錄，數(shù)據(jù)以 JSON 格式保存。文檔被更新時(shí)，版本號(hào)會(huì)被增加。

3.2 Index(索引)

存儲(chǔ)文檔的地方，類似 MySQL 中的表。

3.3 Mapping(映射)

映射是定義一個(gè)文件和它所包含的字段如何被存儲(chǔ)和索引的過(guò)程（??這是官方定義??）。

文檔里面有許多字段，這些字段有自己的類型，采用什么分詞器等等，我們可以通過(guò)。

3.4 type(類型)

這是比較老舊版本會(huì)用到的定義，在 ES5 的時(shí)代，它可以對(duì) Index 做更精細(xì)地劃分，那個(gè)時(shí)代的 Index 更像 MySQL 的實(shí)例，而 type 類似 MySQL 的 table。

ES 5.x 中一個(gè)index可以有多種type。

ES 6.x 中一個(gè)index只能有一種type。

ES 7.x 以后，將逐步移除type這個(gè)概念，現(xiàn)在的操作已經(jīng)不再使用，默認(rèn)_doc。

4 了解常用的DSL

在 MySQL 中，我們經(jīng)常使用 SQL 通過(guò)客戶端操作 MySQL，而 DSL 正是我們通過(guò)客戶端發(fā)送給 ES 的操作指令。

下面只寫一些現(xiàn)在我們常常接觸的簡(jiǎn)單的 DSL，更多的請(qǐng)看官網(wǎng)。

4.1 Index

官網(wǎng)API：??https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs-index_.html??

4.1.1 創(chuàng)建索引

可以先建索引，再設(shè)置 mapping，也可以直接一次完成。

一次建好

PUT goods{
 "mappings": {
 "properties": {
 "brand": {
 "type": "keyword"
 },
 "category": {
 "type": "keyword"
 },
 "num": {
 "type": "integer"
 },
 "price": {
 "type": "double"
 },
 "title": {
 "type": "text",
 "analyzer": "ik_smart"
 },
 "id": {
 "type": "long"
 }
 }
 }
}

4.1.2 查詢 index 信息

GET index_name

4.1.3 刪除 index

DELETE index_name

4.1.4 關(guān)閉 index

POST index_name/_close

當(dāng)索引進(jìn)入關(guān)閉狀態(tài)，是不能操作文檔的。

4.1.5 打開 index

POST index_name/_open

4.1.6 Aliases(別名) & Reindex

實(shí)際工作中，有很多情況可能都會(huì)需要重建 index，同時(shí)將舊的數(shù)據(jù)遷移到新 index 上，并且期望這個(gè)過(guò)程可以零停機(jī)，那么這時(shí)我們就可以用到 aliases 和 reindex 了。

事實(shí)上，我們程序訪問(wèn) index，很少是訪問(wèn)真正的 indexName，一般我們會(huì)對(duì) index 建別名，程序訪問(wèn)的是別名。因?yàn)槿绻褂脛e名，那么此別名背后的索引需要進(jìn)行更換的時(shí)候?qū)Τ绦蚩梢宰龅綗o(wú)感知。

下面是一個(gè)需要添加分詞器而導(dǎo)致需要重建 index 和數(shù)據(jù)遷移的場(chǎng)景(這里只是舉個(gè)簡(jiǎn)單場(chǎng)景，方便感受這些命令如何使用而已)。

1）先建立了一個(gè) person，具體如下：

PUT person
{
 "mappings" : {
 "properties" : {
 "address" : {
 "type" : "text"
 },
 "age" : {
 "type" : "integer"
 },
 "name" : {
 "type" : "keyword"
 }
 }
 }
}

2）后端程序訪問(wèn)是用別名

POST _aliases
{
 "actions": [
 {
 "add": {
 "index": "person",
 "alias": "person_index"
 }
 }
 ]
}

3）添加了一些數(shù)據(jù)

PUT person/_doc/1
{
 "name": "test1",
 "age": 18,
 "address": "test address"
}

4）添加分詞器，更改 mapping 設(shè)置

PUT person2
{
 "mappings" : {
 "properties" : {
 "address" : {
 "type" : "text",
 "analyzer": "ik_smart"
 },
 "age" : {
 "type" : "integer"
 },
 "name" : {
 "type" : "keyword"
 }
 }
 }
}

5）別名操作（支持多個(gè)操作，并具有原子性）

POST /_aliases
{
 "actions" : [
 # 添加別名
 { "add" : { "index" : "person2", "alias" : "person_index" } }
 ]
}

這時(shí)我們后端程序只能對(duì) person_index 進(jìn)行讀操作，無(wú)法進(jìn)行寫操作。

6）將 person 中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到 person2 中(如果是不同進(jìn)程，支持遠(yuǎn)程訪問(wèn))

POST _reindex
{
 "source": {
 "index": "person"
 },
 "dest": {
 "index": "person2"
 }
}

7）去掉 person

POST /_aliases
{
 "actions" : [
 # 將 person 從別名 person_index 中移除
 { "remove" : { "index" : "person", "alias" : "person_index" } }
 ]
}

這時(shí)后端程序?qū)?person_index 的讀寫操作均恢復(fù)正常。

更多信息可以查閱官網(wǎng)：??reindex??? ??aliases??

4.2 設(shè)置 Mapping

添加 index。

PUT person
{
 "settings": {
 "number_of_shards": 1,
 "number_of_replicas": 1
 }
}

已經(jīng)建好索引 person，但是沒有設(shè)置 mapping，現(xiàn)在設(shè)置。

PUT person/_mapping
{
 "properties": {
 "name": {
 "type": "keyword"
 },
 "age": {
 "type": "integer"
 },
 "address":{
 "type": "text",
 "analyzer": "ik_max_word"
 }
 }
}

index 確定后，不能修改已有字段，只能添加，以下增加一個(gè) test字段作為例子。

PUT person/_mapping
{
 "properties": {
 "test": {
 "type": "text"
 }
 }
}

查詢 mapping 信息

GET person/_mapping

4.3 使用頻率較高的查詢

這里只寫一些比較常接觸的語(yǔ)句，不過(guò)像 wildcard 這種，也有很多公司是禁止使用的，所以用的時(shí)候一定要了解公司規(guī)范要求。

先設(shè)置一個(gè)商品 index，具體如下：

PUT goods
{
 "mappings": {
 "properties": {
 "brand": {
 "type": "keyword"
 },
 "category": {
 "type": "keyword"
 },
 "num": {
 "type": "integer"
 },
 "price": {
 "type": "double"
 },
 "title": {
 "type": "text",
 "analyzer": "ik_smart"
 },
 "id": {
 "type": "long"
 }
 }
 }
}

字段說(shuō)明：

title：商品標(biāo)題
price：商品價(jià)格
num：商品庫(kù)存
category：商品類別
brand：品牌名稱

4.3.1 分頁(yè)與排序

# GET 索引庫(kù)名稱/_search，默認(rèn)展示10條數(shù)據(jù)
GET goods/_doc/_search
{
 "query": {
 "match_all": {}
 },
 "sort": [
 {
 "price": {
 "order": "desc" # 根據(jù)價(jià)格降序排序
 }
 }
 ],
 "from": 0, # 從哪一條開始
 "size": 20 # 顯示多少條 
}

4.3.1.1 深度翻頁(yè)

ES 深度分頁(yè)存在的問(wèn)題：

性能問(wèn)題

深度分頁(yè)會(huì)導(dǎo)致搜索引擎遍歷大量的數(shù)據(jù)，因此會(huì)對(duì)性能產(chǎn)生負(fù)面影響。尤其是在數(shù)據(jù)量龐大的情況下，可能會(huì)導(dǎo)致搜索請(qǐng)求變得非常慢。

排序問(wèn)題

這是由于不同分片上的數(shù)據(jù)排序不一致所導(dǎo)致的（每個(gè)分片需要將自己的處理結(jié)果給到協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)，再由協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)來(lái)計(jì)算出最后的結(jié)果）。

索引更新問(wèn)題

如果在進(jìn)行深度分頁(yè)時(shí)，索引被更新了，那么可能會(huì)導(dǎo)致部分?jǐn)?shù)據(jù)被遺漏或重復(fù)顯示（為了避免這個(gè)問(wèn)題，可以使用游標(biāo)或滾動(dòng)搜索等機(jī)制來(lái)遍歷數(shù)據(jù)）。

內(nèi)存問(wèn)題

在進(jìn)行深度分頁(yè)時(shí)，Elasticsearch 需要將所有的搜索結(jié)果都存儲(chǔ)在內(nèi)存中。如果結(jié)果集非常大，那么會(huì)占用大量的內(nèi)存，甚至可能導(dǎo)致內(nèi)存溢出（為了避免這個(gè)問(wèn)題，可以使用游標(biāo)或滾動(dòng)搜索等機(jī)制來(lái)逐步處理數(shù)據(jù)）。

在 Elasticsearch 7.0 之前，我們是采用 scroll 來(lái)解決深度分頁(yè)的，但是到了 Elasticsearch 7.0 就開始不再推薦采用 scroll 了，推薦采用 search_after。

4.3.1.1.1 scroll

詳細(xì)請(qǐng)看??官方文檔??。

以下例子來(lái)自于官網(wǎng)

1）先查詢并生成快照

scroll=1m 是保留1分鐘快照的意思，即是符合當(dāng)前查詢條件的數(shù)據(jù)的結(jié)果集合保留快照1分鐘

POST /index_name/_search?scroll=1m
{
 "size": 100,
 "query": {
 "match": {
 "message": "foo"
 }
 }
}

假設(shè)返回的 scroll_id 是 DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAAD4WYm9laVYtZndUQlNsdDcwakFMNjU1QQ==

2）那么，我們就可以使用這個(gè) ID 進(jìn)行滾動(dòng)翻頁(yè)了

POST /_search/scroll 
{
 "scroll" : "1m", # 快照保持1分鐘，重新計(jì)時(shí) 
 "scroll_id" : "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAAD4WYm9laVYtZndUQlNsdDcwakFMNjU1QQ==" 
}

3）查詢完后，記得刪除游標(biāo)

DELETE /_search/scroll
{
 "scroll_id" : "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAAD4WYm9laVYtZndUQlNsdDcwakFMNjU1QQ=="
}

這里詳細(xì)說(shuō)下游標(biāo)的工作方式：

當(dāng)?shù)谝淮伟l(fā)起 scroll 請(qǐng)求時(shí)，ES 會(huì)創(chuàng)建一個(gè)包含搜索結(jié)果的快照，并返回一個(gè)唯一的滾動(dòng) ID。在接下來(lái)的每個(gè) scroll 請(qǐng)求中，都需要帶上這個(gè)滾動(dòng) ID，表示要獲取與該搜索上下文匹配的下一批結(jié)果。因?yàn)槊總€(gè) scroll 請(qǐng)求都使用了相同的搜索上下文，所以每個(gè)請(qǐng)求返回的結(jié)果都是相同的，只是可能包含不同的文檔。如果 scroll 請(qǐng)求返回的結(jié)果集合大小不足以填滿請(qǐng)求的大小限制，則 ES 會(huì)在后臺(tái)繼續(xù)搜索，并將結(jié)果添加到當(dāng)前結(jié)果集中，直到結(jié)果集合大小達(dá)到請(qǐng)求的大小限制或搜索完成為止。

由于 scroll 機(jī)制的實(shí)現(xiàn)方式，每次請(qǐng)求返回的結(jié)果可以是任意大小，可以避免一次性讀取所有結(jié)果可能導(dǎo)致的內(nèi)存問(wèn)題。同時(shí)，由于滾動(dòng) ID 只在指定的時(shí)間段內(nèi)有效，所以可以在不消耗過(guò)多內(nèi)存的情況下，分批次處理大量數(shù)據(jù)。但是，需要注意的是，如果時(shí)間段設(shè)置得過(guò)短，可能會(huì)導(dǎo)致滾動(dòng) ID 過(guò)期，需要重新發(fā)起搜索請(qǐng)求。

4.3.1.1.2 search_after

詳細(xì)請(qǐng)看??官網(wǎng)??。

以下例子來(lái)自于官網(wǎng)

1）先查詢

GET twitter/_search
{
 "query": {
 "match": {
 "title": "elasticsearch"
 }
 },
 "sort": [
 {"date": "asc"},
 {"tie_breaker_id": "asc"} 
 ]
}

假設(shè)響應(yīng)如下：

{
 "took" : 17,
 "timed_out" : false,
 "_shards" : ...,
 "hits" : {
 "total" : ...,
 "max_score" : null,
 "hits" : [
 ...
 {
 "_index" : "twitter",
 "_id" : "654322",
 "_score" : null,
 "_source" : ...,
 "sort" : [
 1463538855,
 "654322"
 ]
 },
 {
 "_index" : "twitter",
 "_id" : "654323",
 "_score" : null,
 "_source" : ...,
 "sort" : [ 
 1463538857,
 "654323"
 ]
 }
 ]
 }
}

2）接著，使用上面響應(yīng)結(jié)果中最后一個(gè)文檔的排序鍵

作為參數(shù)傳遞到下一次查詢中(這里其實(shí)就是對(duì)應(yīng)了查詢示例中的兩個(gè)排序字段 date 和 tie_breaker_id)

GET twitter/_search
{
 "query": {
 "match": {
 "title": "elasticsearch"
 }
 },
 "search_after": [1463538857, "654323"],
 "sort": [
 {"date": "asc"},
 {"tie_breaker_id": "asc"}
 ]
}

這里有一個(gè)問(wèn)題，如果我在第2頁(yè)準(zhǔn)備翻到第3頁(yè)時(shí)，refresh 了可能會(huì)打亂排序，那么這個(gè)分頁(yè)的結(jié)果就不對(duì)了。為了避免這種情況，我們可以使用 PIT 來(lái)保存當(dāng)前搜索的索引狀態(tài)。

具體使用如下：

1）先得到 PIT ID

POST /index_name/_pit?keep_alive=1m

響應(yīng)如下：

{
 "id": "46ToAwMDaWR5BXV1aWQyKwZub2RlXzMAAAAAAAAAACoBYwADaWR4BXV1aWQxAgZub2RlXzEAAAAAAAAAAAEBYQADaWR5BXV1aWQyKgZub2RlXzIAAAAAAAAAAAwBYgACBXV1aWQyAAAFdXVpZDEAAQltYXRjaF9hbGw_gAAAAA=="
}

2）使用 PIT ID 搜索

GET /_search
{
 "size": 10000,
 "query": {
 "match" : {
 "user.id" : "elkbee"
 }
 },
 "pit": {
 "id": "46ToAwMDaWR5BXV1aWQyKwZub2RlXzMAAAAAAAAAACoBYwADaWR4BXV1aWQxAgZub2RlXzEAAAAAAAAAAAEBYQADaWR5BXV1aWQyKgZub2RlXzIAAAAAAAAAAAwBYgACBXV1aWQyAAAFdXVpZDEAAQltYXRjaF9hbGw_gAAAAA==", 
 "keep_alive": "1m"
 },
 "sort": [ 
 {"@timestamp": {"order": "asc", "format": "strict_date_optional_time_nanos", "numeric_type" : "date_nanos" }}
 ]
}

響應(yīng)如下：

{
 "pit_id" : "46ToAwMDaWR5BXV1aWQyKwZub2RlXzMAAAAAAAAAACoBYwADaWR4BXV1aWQxAgZub2RlXzEAAAAAAAAAAAEBYQADaWR5BXV1aWQyKgZub2RlXzIAAAAAAAAAAAwBYgACBXV1aWQyAAAFdXVpZDEAAQltYXRjaF9hbGw_gAAAAA==", 
 "took" : 17,
 "timed_out" : false,
 "_shards" : ...,
 "hits" : {
 "total" : ...,
 "max_score" : null,
 "hits" : [
 ...
 {
 "_index" : "my-index-000001",
 "_id" : "FaslK3QBySSL_rrj9zM5",
 "_score" : null,
 "_source" : ...,
 "sort" : [ 
 "2021-05-20T05:30:04.832Z",
 4294967298 
 ]
 }
 ]
 }
}

3）pit id + 排序鍵翻頁(yè)

GET /_search
{
 "size": 10000,
 "query": {
 "match" : {
 "user.id" : "elkbee"
 }
 },
 "pit": {
 "id": "46ToAwMDaWR5BXV1aWQyKwZub2RlXzMAAAAAAAAAACoBYwADaWR4BXV1aWQxAgZub2RlXzEAAAAAAAAAAAEBYQADaWR5BXV1aWQyKgZub2RlXzIAAAAAAAAAAAwBYgACBXV1aWQyAAAFdXVpZDEAAQltYXRjaF9hbGw_gAAAAA==", 
 "keep_alive": "1m"
 },
 "sort": [
 {"@timestamp": {"order": "asc", "format": "strict_date_optional_time_nanos"}}
 ],
 "search_after": [ 
 "2021-05-20T05:30:04.832Z",
 4294967298
 ],
 "track_total_hits": false 
}

4）查詢完后，刪除 PIT

DELETE /_pit
{
 "id" : "46ToAwMDaWR5BXV1aWQyKwZub2RlXzMAAAAAAAAAACoBYwADaWR4BXV1aWQxAgZub2RlXzEAAAAAAAAAAAEBYQADaWR5BXV1aWQyKgZub2RlXzIAAAAAAAAAAAwBYgACBXV1aWQyAAAFdXVpZDEAAQltYXRjaF9hbGw_gAAAAA=="
}

scroll 和 search after 都是用來(lái)處理大數(shù)據(jù)時(shí)避免深度翻頁(yè)的，它們區(qū)別如下：

實(shí)現(xiàn)方式不同

scroll 使用游標(biāo)來(lái)保持搜索上下文，而 search after 使用排序鍵來(lái)跟蹤搜索進(jìn)度。

參數(shù)設(shè)置不同

scroll 需要指定一個(gè)時(shí)間段來(lái)保持搜索上下文，而 search after 需要指定一個(gè)排序字段和一個(gè)起始排序鍵來(lái)開始搜索。

數(shù)據(jù)處理方式不同

scroll 適用于一次性處理所有數(shù)據(jù)的場(chǎng)景，每次請(qǐng)求返回的結(jié)果可以是任意大小，直到搜索上下文過(guò)期或搜索完成為止。而。

排序方式不同

scroll 可能會(huì)導(dǎo)致排序不穩(wěn)定的問(wèn)題，而 search after 使用排序鍵來(lái)跟蹤搜索進(jìn)度，可以避免這個(gè)問(wèn)題。

兼容性不同

scroll 是 Elasticsearch 5.x 及之前版本的遺留功能，而 search after 是 Elasticsearch 7.0 中引入的新特性，Elasticsearch 7.0 開始推薦使用 search after。

4.3.2 match

想對(duì)搜索關(guān)鍵字進(jìn)行分詞，搜索的結(jié)果更全面。

特點(diǎn)

會(huì)對(duì)查詢條件進(jìn)行分詞
然后將分詞后的查詢條件和詞條進(jìn)行等值匹配
默認(rèn)取并集

GET goods/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "華為手機(jī)"
    }
  }
}

# 指定取交集
GET goods/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": {
        "query": "華為手機(jī)",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

4.3.3 term

不想對(duì)搜索關(guān)鍵字進(jìn)行分詞，搜索的結(jié)果更加精確。

GET goods/_search
{
 "query": {
 "term": {
 "title": {
 "value": "華為"
 }
 }
 }
}

4.3.4 range

當(dāng)想對(duì)數(shù)值類型的字段做區(qū)間的搜索，例如商品價(jià)格。

# 價(jià)格大于等于2000，小于等于3000
# gte: >= lte:<= gt:> lt:<
GET goods/_search
{
 "query": {
 "range": {
 "price": {
 "gte": 2000,
 "lte": 3000
 }
 }
 }
}

4.3.5 wildcard

當(dāng)使用match搜索仍然查詢不到數(shù)據(jù)，可以嘗試使用模糊查詢，范圍更廣。

GET goods/_search
{
 "query": {
 "match": {
 "title": "華"
 }
 }
}

運(yùn)行結(jié)果：

可以發(fā)現(xiàn)查詢的結(jié)果中，那些title包含“華為”的數(shù)據(jù)查不出來(lái)，因?yàn)槟切?shù)據(jù)，沒有分出"華"這一個(gè)字，而分出的就是"華為"，這個(gè)時(shí)候我們?nèi)粝氚寻?華為"的數(shù)據(jù)都查出來(lái)，就可以使用模糊查詢。

4.3.6 query_string

當(dāng)不知道搜索的內(nèi)容存儲(chǔ)在哪個(gè)字段時(shí)，可以使用字符串搜索。

特點(diǎn)

會(huì)對(duì)查詢條件進(jìn)行分詞
將分詞后的查詢條件和詞條進(jìn)行等值匹配
默認(rèn)取并集（OR）
可以指定多個(gè)查詢字段

1）不指定字段

GET goods/_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "query": "華為手機(jī)"
    }
  }
}

2）指定字段

GET goods/_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "fields": ["title", "brand"],
      "query": "華為手機(jī)"
    }
  }
}

運(yùn)行結(jié)果：

4.3.7 bool?

當(dāng)存在多個(gè)查詢條件時(shí)

語(yǔ)法

must（and）：條件必須成立。
must_not（not）：條件必須不成立，必須和must或filter連接起來(lái)使用。
should（or）：條件可以成立。
filter：條件必須成立，性能比must高（不會(huì)計(jì)算得分）。

# 查詢品牌為華為，并且title包含手機(jī)的數(shù)據(jù)
GET goods/_search
{
 "query": {
 "bool": {
 "must": [
 {
 "term": {
 "brand": {
 "value": "華為"
 }
 }
 },
 {
 "match": {
 "title": "手機(jī)"
 }
 }
 ]
 }
 }
}

運(yùn)行結(jié)果：

4.3.8 Aggregations?

聚合查詢

聚合類型：

指標(biāo)聚合：相當(dāng)于MySQL的聚合函數(shù)。比如max、min、avg、sum等。
桶聚合：相當(dāng)于MySQL的 group by 操作。（不要對(duì)text類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，會(huì)失敗）

4.3.8.1 指標(biāo)聚合

# 指標(biāo)聚合：找品牌是華為的商品中價(jià)格最高的商品價(jià)格
GET goods/_search
{
 "query": {
 "term": {
 "brand": {
 "value": "華為"
 }
 }
 },
 "aggs": {
 "max_price": {
 "max": {
 "field": "price"
 }
 }
 },
 "size": 0
}

運(yùn)行結(jié)果：

4.3.8.2 桶聚合

# 桶聚合：根據(jù)品牌聚合，看每個(gè)品牌的手機(jī)商品數(shù)據(jù)量
GET goods/_search
{
 "query": {
 "match": {
 "title": "手機(jī)"
 }
 }, 
 "aggs": {
 "brand_num": {
 "terms": {
 "field": "brand"
 }
 }
 },
 "size": 0
}

運(yùn)行結(jié)果：

4.3.9 highlight（高亮查詢）

# 高亮： 讓 title 中的“華為”和“手機(jī)”高亮起來(lái)
GET goods/_search
{
 "query": {
 "match": {
 "title": "華為手機(jī)"
 }
 },
 "highlight": {
 "fields": {
 # 高亮字段
 "title": {
 # 前綴
 "pre_tags": "<font class = 'color_class'>",
 # 后綴
 "post_tags": "</font>"
 }
 }
 }
}