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Elasticsearch 结构化搜索、keyword、Term查询

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Elasticsearch 结构化搜索、keyword、Term查询，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含5229字，纯文字阅读大概需要8分钟。

内容图文

前言

Elasticsearch 中的结构化搜索，即面向数值、日期、时间、布尔等类型数据的搜索，这些数据类型格式精确，通常使用基于词项的term精确匹配或者prefix前缀匹配。本文还将新版本的“text”，“keyword”进行说明，还有Term查询。

结构化搜索

结构化搜索（Structured search） 是指对结构化的数据进行搜索。比如日期、时间和数字都是结构化的，它们有精确的格式，我们可以对这些格式进行逻辑操作。比较常见的操作包括比较数字或时间的范围、判定两个值的大小、前缀匹配等。

文本也可以是结构化的。如彩色笔可以有离散的颜色集合： 红（red） 、 绿（green） 、 蓝（blue） 。一个博客可能被标记了关键词 分布式（distributed） 和 搜索（search） 。电商网站上的商品都有 UPCs（通用产品码 Universal Product Codes）或其他的唯一标识，它们都需要遵从严格规定的、结构化的格式。

在结构化查询中，我们得到的结果只有“是”或“否”两个值，可以根据场景需要，决定结构化搜索是否需要打分，但通常我们是不需要打分的。

精确值查找

让我们以下面的例子开始介绍，创建并索引一些表示产品的文档，文档里有字段 price ，productID，show，createdAt，tags （ 价格，产品ID，是否展示，创建时间， 打标信息）

POST products/_doc/_bulk
{ "index": { "_id": 1 }}
{ "price" : 10, "productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3", "show":true, "createdAt":"2021-03-03", "tags":"abc" }
{ "index": { "_id": 2 }}
{ "price" : 20, "productID" : "KDKE-B-9947-#kL5", "show":true, "createdAt":"2021-03-04" }
{ "index": { "_id": 3 }}
{ "price" : 30, "productID" : "JODL-X-1937-#pV7", "show":false, "createdAt":"2021-03-05"}
{ "index": { "_id": 4 }}
{ "price" : 30, "productID" : "QQPX-R-3956-#aD8", "show":true, "createdAt":"2021-03-06"}

数字

现在我们想要做的是查找具有某个价格的所有产品，假设我们要获取价格是20元的商品，我们可以使用 term 查询，如下

GET products/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "price": 20
    }
  }
}

通常查找一个精确值的时候，我们不希望对查询进行评分计算。只希望对文档进行包括或排除的计算，所以我们会使用 constant_score 查询以非评分模式来执行 term 查询并以1.0作为统一评分。

最终组合的结果是一个 constant_score 查询，它包含一个 term 查询：

GET products/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "term": {
          "price": 20
        }
      }
    }
  }
}

对于数字，一般还有范围查询

GET products/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "range": {
          "price": {
            "gte": 10,
            "lte": 20
          }
        }
      }
    }
  }
}

range 支持的选项

  • gt: > 大于（greater than）
  • lt: < 小于（less than）
  • gte: >= 大于或等于（greater than or equal to）
  • lte: <= 小于或等于（less than or equal to）

布尔值

GET products/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "term": {
          "show": true
        }
      }
    }
  }
}

日期

搜索一定时间范围内的文档

POST products/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "range": {
          "createdAt": {
            "gte": "now-9d"
          }
        }
      }
    }
  }
}

POST products/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "range": {
          "createdAt": {
            "gte": "2021-01-05"
          }
        }
      }
    }
  }
}

日期匹配表达式

  • y 年
  • M 月
  • w 周
  • d 天
  • H/h 小时
  • m 分钟
  • s 秒

文本

POST products/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "terms": {
          "productID.keyword": [
            "XHDK-A-1293-#fJ3",
            "KDKE-B-9947-#kL5"
          ]
        }
      }
    }
  }
}

“productID.keyword”中的“keyword”不是关键字，而是Elasticsearch在插入文档的时候，自动为“productID”生成的子字段，名字是“keyword”。

null 处理

存在用“exists”，不存在用“must_not”搭配“exists”

// 存在“tags”字段
POST products/_search
{
    "query" : {
        "constant_score" : {
            "filter" : {
                "exists": {
                    "field":"tags"
                }
            }
        }
    }
}

// 不存在“tags”字段，老版本用“missing”关键字，现在已经废除了
POST products/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "bool": {
          "must_not": {
            "exists": {
              "field": "tags"
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

注意，新版本不要再使用“missing”关键字，现在已经废除了，用“must_not”做取反。
使用“missing”会报错，报错信息如下：

"reason": "no [query] registered for [missing]"

keyword

在2.x版本里面文本使用的是string字段。
5.0之后，把string字段设置为了过时字段，引入text与keyword字段，这两个字段都可以存储字符串使用。

“text”用于全文搜索，“keyword”用于结构化搜索。“keyword”类似Java中的枚举。在新版本中，如果没有自己创建mapping，那么在文本的处理中，会把文本自动映射为“text”，同时会生成一个子字段“keyword”，类型是“keyword”。

在存储上，“text”会被分词器进行分词，而“keyword”会被原样保留。比如“Rabit is jumping”，“text”的情况下可能被存储为“rabit”，“jump”，而“keyword”情况下就会存储为“Rabit is jumping”。

Term查询

在ES中，term查询，对输入不做分词，会将输入作为一个整体，在倒排索引中查找精确的词项，并且使用相关性算分公式为每个包含该词项的文档进行相关度算分。

比如上面的（"productID": "QQPX-R-3956-#aD8"），会被分词为“qqpx”，“r”，“3956”，“ad8”。

“productID.keyword”的类型是keyword，所以即使使用match查询，最终也会变成Term查询。

// "productID.keyword": "qqpx-r-3956-#ad8" 没搜索出数据，其他都有
GET products/_search
{
  "query": {
    "match": {
      //"productID": "QQPX-R-3956-#aD8"
      //"productID": "qqpx"
      //"productID": "qqpx-r-3956-#ad8"
      //"productID.keyword": "QQPX-R-3956-#aD8"
      "productID.keyword": "qqpx-r-3956-#ad8"
    }
  }
}

// "productID": "qqpx" 与 "productID.keyword": "QQPX-R-3956-#aD8" 可以搜索出数据，其他不行
GET products/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "productID": "QQPX-R-3956-#aD8"
      //"productID": "qqpx"
      //"productID": "qqpx-r-3956-#ad8"
      //"productID.keyword": "QQPX-R-3956-#aD8"
      //"productID.keyword": "qqpx-r-3956-#ad8"
    }
  }
}

资料

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的Elasticsearch 结构化搜索、keyword、Term查询全部内容，希望文章能够帮你解决Elasticsearch 结构化搜索、keyword、Term查询所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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来源：【匿名】