轻量搜索

一个 ​​GET​​ 是相当简单的,可以直接得到指定的文档。 现在尝试点儿稍微高级的功能,比如一个简单的搜索!

第一个尝试的几乎是最简单的搜索了。我们使用下列请求来搜索所有雇员:

GET /megacorp/employee/_search

可以看到,我们仍然使用索引库 ​​megacorp​​​ 以及类型 ​​employee​​​,但与指定一个文档 ID 不同,这次使用 ​​_search​​​ 。返回结果包括了所有三个文档,放在数组 ​​hits​​ 中。一个搜索默认返回十条结果。

{
"took": 6,
"timed_out": false,
"_shards": { ... },
"hits": {
"total": 3,
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "megacorp",
"_type": "employee",
"_id": "3",
"_score": 1,
"_source": {
"first_name": "Douglas",
"last_name": "Fir",
"age": 35,
"about": "I like to build cabinets",
"interests": [ "forestry" ]
}
},
{
"_index": "megacorp",
"_type": "employee",
"_id": "1",
"_score": 1,
"_source": {
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"age": 25,
"about": "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}
},
{
"_index": "megacorp",
"_type": "employee",
"_id": "2",
"_score": 1,
"_source": {
"first_name": "Jane",
"last_name": "Smith",
"age": 32,
"about": "I like to collect rock albums",
"interests": [ "music" ]
}
}
]
}
}

注意:返回结果不仅告知匹配了哪些文档,还包含了整个文档本身:显示搜索结果给最终用户所需的全部信息。

接下来,尝试下搜索姓氏为 ``Smith`` 的雇员。为此,我们将使用一个 高亮 搜索,很容易通过命令行完成。这个方法一般涉及到一个 查询字符串 (query-string) 搜索,因为我们通过一个URL参数来传递查询信息给搜索接口:

GET /megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith

我们仍然在请求路径中使用 ​​_search​​​ 端点,并将查询本身赋值给参数 ​​q=​​ 。返回结果给出了所有的 Smith:

{
...
"hits": {
"total": 2,
"max_score": 0.30685282,
"hits": [
{
...
"_source": {
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"age": 25,
"about": "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}
},
{
...
"_source": {
"first_name": "Jane",
"last_name": "Smith",
"age": 32,
"about": "I like to collect rock albums",
"interests": [ "music" ]
}
}
]
}
}

使用查询表达式搜索

Query-string 搜索通过命令非常方便地进行临时性的即席搜索 ,但它有自身的局限性。Elasticsearch 提供一个丰富灵活的查询语言叫做 查询表达式 , 它支持构建更加复杂和健壮的查询。

领域特定语言 (DSL), 使用 JSON 构造了一个请求。我们可以像这样重写之前的查询所有名为 Smith 的搜索 :

POST /megacorp/employee/_search
{
"query" : {
"match" : {
"last_name" : "Smith"
}
}
}

返回结果与之前的查询一样,但还是可以看到有一些变化。其中之一是,不再使用 query-string 参数,而是一个请求体替代。这个请求使用 JSON 构造,并使用了一个 ​​match​​ 查询(属于查询类型之一,后面将继续介绍)。

更复杂的搜索

现在尝试下更复杂的搜索。 同样搜索姓氏为 Smith 的员工,但这次我们只需要年龄大于 30 的。查询需要稍作调整,使用过滤器 filter ,它支持高效地执行一个结构化查询。

GET /megacorp/employee/_search
{
"query" : {
"bool": {
"must": {
"match" : {
"last_name" : "smith"
}
},
"filter": {
"range" : {
"age" : { "gt" : 30 }
}
}
}
}
}

 

这部分与我们之前使用的 ​​match​​ 查询 一样。

 

这部分是一个 ​​range​​ 过滤器 , 它能找到年龄大于 30 的文档,其中 ​​gt​​ 表示_大于_(great than)。

目前无需太多担心语法问题,后续会更详细地介绍。只需明确我们添加了一个 过滤器 用于执行一个范围查询,并复用之前的 ​​match​​ 查询。现在结果只返回了一名员工,叫 Jane Smith,32 岁。

{
...
"hits": {
"total": 1,
"max_score": 0.30685282,
"hits": [
{
...
"_source": {
"first_name": "Jane",
"last_name": "Smith",
"age": 32,
"about": "I like to collect rock albums",
"interests": [ "music" ]
}
}
]
}
}

全文搜索

截止目前的搜索相对都很简单:单个姓名,通过年龄过滤。现在尝试下稍微高级点儿的全文搜索——一项 传统数据库确实很难搞定的任务。

搜索下所有喜欢攀岩(rock climbing)的员工:

GET /megacorp/employee/_search
{
"query" : {
"match" : {
"about" : "rock climbing"
}
}
}

显然我们依旧使用之前的 ​​match​​ 查询在`about` 属性上搜索 “rock climbing” 。得到两个匹配的文档:

{
...
"hits": {
"total": 2,
"max_score": 0.16273327,
"hits": [
{
...
"_score": 0.16273327,
"_source": {
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"age": 25,
"about": "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}
},
{
...
"_score": 0.016878016,
"_source": {
"first_name": "Jane",
"last_name": "Smith",
"age": 32,
"about": "I like to collect rock albums",
"interests": [ "music" ]
}
}
]
}
}

相关性得分

 "_score": 0.16273327

"_score": 0.016878016

Elasticsearch 默认按照相关性得分排序,即每个文档跟查询的匹配程度。第一个最高得分的结果很明显:John Smith 的 ​​about​​ 属性清楚地写着 “rock climbing” 。

但为什么 Jane Smith 也作为结果返回了呢?原因是她的 ​​about​​ 属性里提到了 “rock” 。因为只有 “rock” 而没有 “climbing” ,所以她的相关性得分低于 John 的。

这是一个很好的案例,阐明了 Elasticsearch 如何  全文属性上搜索并返回相关性最强的结果。Elasticsearch中的 相关性 概念非常重要,也是完全区别于传统关系型数据库的一个概念,数据库中的一条记录要么匹配要么不匹配。

短语搜索

找出一个属性中的独立单词是没有问题的,但有时候想要精确匹配一系列单词或者_短语_ 。 比如, 我们想执行这样一个查询,仅匹配同时包含 “rock”  “climbing” ,并且 二者以短语 “rock climbing” 的形式紧挨着的雇员记录。

为此对 ​​match​​​ 查询稍作调整,使用一个叫做 ​​match_phrase​

GET /megacorp/employee/_search
{
"query" : {
"match_phrase" : {
"about" : "rock climbing"
}
}
}

毫无悬念,返回结果仅有 John Smith 的文档。

{
...
"hits": {
"total": 1,
"max_score": 0.23013961,
"hits": [
{
...
"_score": 0.23013961,
"_source": {
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"age": 25,
"about": "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}
}
]
}
}