读书笔记：从Lucene到Elasticsearch:全文检索实战

当前的笔记只介绍 Elasticsearch 的搜索部分。

文章中的搜索都是在 kibana 的 Dev tools 进行查询的。

准备工作

需要安装 Elasticsearch 、 kibana 、 elasticsearch-analysis-ik

具体的安装方式，这里就不再阐述了。（安装完，记得重启 Elasticsearch ）

重启完成后，打开 kibana 的 Dev tools ，输入下面的DSL代码，并运行：

PUT books
{
  "settings": {
    "number_of_replicas": 1,
    "number_of_shards": 3
  },
  "mappings": {
    "IT": {
      "properties": {
        "id": {
          "type": "long"
        },
        "title": {
          "type": "text",
          "analyzer": "ik_max_word"
        },
        "language": {
          "type": "keyword"
        },
        "author": {
          "type": "keyword"
        },
        "price": {
          "type": "double"
        },
        "year": {
          "type": "date",
          "format": "yyyy-MM-dd"
        },
        "description": {
          "type": "text",
          "analyzer": "ik_max_word"
        }
      }
    }
  }
}

运行好后，下载 books.json 文件，并进行导入。如果你安装的 Elasticsearch 版本小于 6.0 ，使用下面的命令进行导入 books.json ：

curl -XPOST "http://localhost:9200/_bulk?pretty" --data-binary @books.json

如果你的 Elasticsearch 版本大于 6.0 ，则使用下面的命令进行导入：

curl -H "Content-Type: application/json" -XPOST "http://localhost:9200/_bulk?pretty" --data-binary @books.json

基本搜索

返回指定index的所有文档

GET books/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

可以简写为：

GET books/search

查找指定字段中包含给定单词的文档

使用 term 来进行查询， term 查询不会被解析，只有查询的词和文档中的词精确匹配才会被搜索到，应用场景为：查询人名、地名等需要精准匹配的需求。

查询title字段中含有 思想 的书籍

GET books/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "title": "思想"
    }
  }
}

返回如下：

对查询结果进行分页

有时查询时，会返回成千上万的数据，这种情况下，分页的作用就出来了。

分页有两个属性，分别是 from 、 size

• from: 从何处开始
• size: 返回的文档最大数量

可以理解为：我从 from 位置把剩下的文档全部返回，然后 size 限制了返回的数量。

用js代码来诠释就是：

const from = 100 - 1; // 数组从0开始，需要减一
const size = 10;
const data = [1, 2, 3, ..., 999, 1000];

const fromDate = data.splice(from);
const result = fromData.splice(0, size);
console.log(result) //=> [100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109]

限制返回字段

一般我们查询时，都是为了观察某一个字段，而不是想看全部的字段。而如果是默认情况下， Elasticsearch 会返回的文档的全部字段信息。会对工作造成一定的影响。于是， Elasticsearch 提供了一个接口，用于限制返回的字段。假设我只需要 title 和 author 字段：

GET books/_search
{
  "_source": ["title", "author"],
  "query": {
    "term": {
      "title": "java"
    }
  }
}

结果如图：

基于最小评分过滤

因为 Elasticsearch 在做普通的搜索时，是采用相关性进行搜索的，而相关性是由 评分 取决的。所以当我们进行模糊搜索时， Elasticsearch 可能会返回一些相关性不那么高的文档。所以我们可以通过 Elasticsearch 提供的接口，来设置一个评分最低标准，低于这个标准的文档，将不会出现在结果页中。

比如，我想搜索 title 里包含 java 的文档，并且评分不低于 0.7 ：

GET books/_search
{
  "min_score": 0.7,
  "query": {
    "term": {
      "title": "java"
    }
  }
}

结果如图：

高亮关键字

有时，我们会把 Elasticsearch 结果直接导入到网页中，这个时候需要高亮关键字，让用户更加清楚自己想要的东西， Elasticsearch 已经提供了一个接口，比如我想让搜索出来的结果中的关键字高亮：

GET books/_search
{
  "_source": ["title"],
  "min_score": 0.7,
  "query": {
    "term": {
      "title": "java"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "title": {}
    }
  }
}

结果如图：

默认的标签是 <em></em> ，如果你想自定义，可以使用： pre_tags 和 post_tags 。最终查询代码为：

GET books/_search
{
  "_source": ["title"],
  "min_score": 0.7,
  "query": {
    "term": {
      "title": "java"
    }
  },
  "highlight" : {
    "pre_tags" : ["<h1>"],
    "post_tags" : ["</h1>"],
    "fields" : {
      "title" : {}
    }
  }
}

结果如图：

全文查询

上节基本都是以 term 进行搜索，但其实 Elasticsearch 提供了很多搜索方法，本章就是介绍 Elasticsearch 有哪些搜索方法、分别起的作用。

本章对 common_terms query 、 query_string query 、 simple_query_string query 没有解释说明，因为使用起来较少，而且解释起来较为麻烦。如果想了解，可以参考网上的文章。这里就不在阐述了。

match query

我们先使用 term 进行一次查询：

GET books/_search
{
  "_source": ["title", "author"],
  "query": {
    "term": {
      "title": "java编程"
    }
  }
}

你会发现，其结果为空(但是数据库里是有这个数据的)，如图：

这是因为 term 是匹配分词后的词项来进行查询的。比如刚刚我们查的 java编程 ，在 Elasticsearch 进行分词时，会把 java编程 分为： java 和 编程 。导致匹配不起来。

用代码诠释的话就是：

const keyword = 'java编程';
const data = ['java', '编程'];
const result = data.includes(keyword);
console.log(result) //=> false

现在我们把 term 换成 match 来尝试下：

GET books/_search
{
  "_source": ["title", "author"],
  "query": {
    "match": {
      "title": "java编程"
    }
  }
}

结果如图：

可以发现，已经有结果了，但是为什么会有两个呢？

原因是因为 match 会对你的关键字进行分词，然后去匹配文档分词后的结果，只要文档里的词项能匹配关键字分词后的任何一个，都会返回到结果里。

代码诠释：

const data = ['java', '编程', '思想']; // 分词后的文档里的数据
const keywords = ['java', '编程', '思想']; // 分词后的关键字

const result = (() => {
  for (let x = 0; x < data.length; x++) {
    const dataItem = data[x];
    for (let y = 0; y < keywords.length; y++) {
      const keywordItem = keywords[y];
      if (dataItem === keywordItem) {
        return true;
      }
    }
  }
  return false;
})()

如果我只想让它返回一个呢，并且只能用 match 来做，可以么？

是可以的， match 提供了一个属性： operator 。可以用这个来帮助完成这个需求：

GET books/_search
{
  "_source": ["title", "author"],
  "query": {
    "match": {
      "title": {
        "query": "java编程",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

最终的结果如图：

原理是因为 operator 属性的值为 and ，这样的话，就告诉 Elasticsearch 我要让我的关键字都能和文档里的词项匹配上。有一个没匹配上，我都不要。

如果 operator 属性的值为 or ，那结果就和之前是一样的了。

match_phrase query

你可以把这个方法理解为自带了 operator 属性的值为 and 的 match 。

这个方法有两个限制条件，只有都满足，才会在结果中显示出：

operator: "and"

顺序一致指的是什么呢？

假设你使用 match 来匹配: 编程java ，那么结果还是和上面一样。所以如果你需要要求顺序一致性，那么你就可以使用 match_phrase 来做。

如果使用 编程java 来搜索：

如果使用 java编程 ：

match_phrase_prefix query

这个方法和 match_phrase 方法类似，不过这个方法可以可以把最后一个词项作为前缀进行匹配，想象一下：用户在搜索栏中搜索 辣鸡UZ ，然后下面列表中出现了 辣鸡UZI 。

首先 match_phrase_prefix 会先分词为: 辣鸡 ，然后找了一个文档，再然后匹配 辣鸡 后面的字符串是否以 UZ 开头的。这个时候文档满足条件，就返回出结果。可以假想后面一直有一个 (.*) 的通配符，如： 辣鸡UZ(.*) 。

知道原理了，我们现在写一个查询语句：

GET books/_search
{
  "_source": ["title", "author"],
  "query": {
    "match_phrase_prefix": {
      "title": "java编"
    }
  }
}

结果如图：

multi_match query

multi_match 是 match 的升级方法，可以用来搜索多个字段。

比如我不想只在 title 里搜索 java编程 ，我还想在 description 里进行搜索。那应该怎么做呢？

Elasticsearch 已经提供了 multi_match 专门用来处理这件事情：

GET books/_search
{
  "_source": ["title", "description"],
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "java编程",
      "fields": ["title", "description"]
    }
  }
}

最终结果如图：

并且 multi_match 还支持通配符。上面的查询语句，可以写成：

GET books/_search
{
  "_source": ["title", "description"],
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "java编程",
      "fields": ["title", "*tion"]
    }
  }
}

词项查询

上一章是全文查询，这一章是词项查询。他们俩的区别在于：

• 全文查询：会对查询语句(query)进行分词，然后匹配文档里分词后的数据
• 词项查询：不会对查询语句进行分词

term query

第一章节已经介绍过了，这里就不再阐述了。

terms query

terms 是 term 查询的升级版本，可以用来查询文档中某一字段，是否包含了其关键字。比如，我想查询 title 字段中包含了 优化 或者 基础 的文档：

GET books/_search
{
  "_source": ["title"],
  "query": {
    "terms": {
      "title": ["优化", "基础"]
    }
  }
}

其结果如图：

range query

从名字就能猜测出 range 是范围匹配。可以匹配 number 、 date 、 string (字符串范围查询比较特殊，比较少用，就不再阐述了)

range 支持以下查询参数：

• gt: 大于
• gte: 大于等于
• lt: 小于
• lte: 小于等于

number 范围查询

现在我想查询价格低于70，并大于等于50的书籍。伪代码既： (price >= 50 && price < 70) ：

GET books/_search
{
  "_source": ["title", "price"], 
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "gte": 50,
        "lt": 70
      }
    }
  }
}

其结果如图：

date 范围查询

如果我想查询，出版日期在 2016-1-1 到 2016-12-31 之间的书籍，那么DSL查询语句就如同以下这样：

GET books/_search
{
  "_source": ["title", "publish_time"],
  "query": {
    "range": {
      "publish_time": {
        "gte": "2016-1-1",
        "lte": "2016-12-31",
        "format": "yyyy-MM-dd"
      }
    }
  }
}

其结果如图：

exists query

匹配有这个属性的文档。比如我想找到存在 title 字段的文档：

GET books/_search
{
  "_source": "title", 
  "query": {
    "exists": {
      "field": "title"
    }
  }
}

结果会返回所有的文档。那么如何定义 有这个属性 呢？

定义的规则如下：

{"title": "js"}
{"title": ""}
{"title": ["js"]}
{"title": ["js", null]}
{"title": null}
{"title": []}
{"title": [null]}
{"foo": "bar"}

perfix query

用来匹配文档分词后的词项中的前缀。我们先写个DSL进行匹配下：

GET books/_search
{
  "_source": "description", 
  "query": {
    "prefix": {
      "description": "wi"
    }
  }
}

其结果如图：

为何 wi 可以匹配到这个呢？因为 Elasticsearch 会对 description 进行分词，其中会把 winPython 分为 win Python 。那么这两个就是文档分词后的词项，而 prefix 匹配每个词项的开头是否匹配，相当于js的 startsWith 方法。用代码诠释的话就是：

const dataItem = ['win', 'python'];
const prefixKeyword = 'wi';

const result = dataItem.some(item=> item.startsWith(prefixKeyword));

console.log(result); //=> true

wildcard query

wildcard 为通配符查询。不过目前只支持 * 和 ? 。所代表的含义为：

*
?

注意： wildcard 不是匹配全文，还是会对文档的字段进行分词，然后应用于每个词项

比如，我现在想查询 wi* 的文档：

GET books/_search
{
  "_source": "description", 
  "query": {
    "wildcard": {
      "description": "wi*"
    }
  }
}

其结果如图：

首先 Elasticsearch 会先对 description 进行分词为： win 和 python 。然后 wi* 会应用到每个词项里，其中 win 符合规则，则显示在结果中。

如果我用 win? ，则不会有任何的结果，因为 ? 代表的是一个或多个。那么匹配到 win 的时候，后面没有字符串了，则结果为空。

regexp query

其为正则表达式查询，原理同 wildcard ，这里就不在阐述了。

fuzzy query

可以把 fuzzy 理解为模糊查询。比如用户输入关键字时，一不小心输入错了，变成了 javascrpit ，那么 fuzzy 的作用就出来了。它仍可以搜索到 javascript :

GET books/_search
{
  "_source": "description", 
  "query": {
    "fuzzy": {
      "description": "javascrpit"
    }
  }
}

其结果如图：

复合查询

复合查询就是把简单的查询组合在一起，从而实现更加复杂的查询。并且复合查询还可以控制另一个查询的行为。

constant_score query

不太常用，用于对返回结果的文档进行打分。

这里就不在阐述了，如果感兴趣，可见： [Elasticsearch] 控制相关度 (四) - 忽略TF/IDF

bool query

这个查询方法，还是非常重要的。这个方法提供了以下操作方法：

• must: 文档必须满足 must 下面的查询条件，相当于 AND 或者 &&
• should: 文档可以匹配 should 下的查询条件，匹配不出来也没事。相当于 OR 或者 ||
• must_not: 和 must 相反，必须不满足 must_not 下面的查询条件，相当于 !==
• filter: 其功能和 must 一样，但是不会打分，也就说不会影响文档的 _score 字段

现在，我们想要查询：书籍作者( author )是 葛一鸣 ，书籍名称( title )里包含 java 的书籍，价格( price )不能高于 70 低于 40 ，并且书籍描述( description )可以包含或者不包含 虚拟机 的书籍。

GET books/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "term": {
          "author": "葛一鸣"
        }
      },
      "must": [
        {
          "match": {
            "title": "java"
          }
        }
      ],
      "should": [
        {
          "match": {
            "description": "虚拟机"
          }
        }
      ],
      "must_not": [
        {
          "range": {
            "price": {
              "gt": 70,
              "lt": 40
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

其结果如图：