ElasticSearch总结1-查询表达式

参考资料：Elasticsearch: 权威指南 

在线地址：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html

1. 查询表达式

　　查询表达式(Query DSL)是一种非常灵活又富有表现力的 查询语言。 Elasticsearch 使用它可以以简单的 JSON 接口来展现 Lucene 功能的绝大部分。在你的应用中，你应该用它来编写你的查询语句。它可以使你的查询语句更灵活、更精确、易读和易调试。 要使用这种查询表达式，只需将查询语句传递给 query 参数：

GET /_search
{
    "query": YOUR_QUERY_HERE
}

　　查询语句的典型结构：

{
    QUERY_NAME: {
        ARGUMENT: VALUE,
        ARGUMENT: VALUE,...
    }
}

　　如果是针对某个字段，那么它的结构如下：

{
    QUERY_NAME: {
        FIELD_NAME: {
            ARGUMENT: VALUE,
            ARGUMENT: VALUE,...
        }
    }
}

　　举例，使用 match 关键字查询语句 来查询 tweet 字段中包含 elasticsearch 的 tweet

GET /_search
{
    "query": {
        "match": {
            "tweet": "elasticsearch"
        }
    }
}

2. 查询与过滤

　　Elasticsearch 使用的查询语言（DSL）拥有一套查询组件，这些组件可以以无限组合的方式进行搭配。这套组件可以在以下两种情况下使用：过滤情况（filtering context）和查询情况（query context）。

　　当使用于 过滤情况 时，查询被设置成一个“不评分”或者“过滤”查询。即，这个查询只是简单的问一个问题：“这篇文档是否匹配？”。回答也是非常的简单，yes 或者 no ，二者必居其一。

　　当使用于 查询情况 时，查询就变成了一个“评分”的查询。和不评分的查询类似，也要去判断这个文档是否匹配，同时它还需要判断这个文档匹配的有 多好（匹配程度如何）。 

　　性能差异：

　　过滤查询（Filtering queries）只是简单的检查包含或者排除，这就使得计算起来非常快。考虑到至少有一个过滤查询（filtering query）的结果是 “稀少的”（很少匹配的文档），并且经常使用不评分查询（non-scoring queries），结果会被缓存到内存中以便快速读取，所以有各种各样的手段来优化查询结果。

　　相反，评分查询（scoring queries）不仅仅要找出匹配的文档，还要计算每个匹配文档的相关性，计算相关性使得它们比不评分查询费力的多。同时，查询结果并不缓存。

　　多亏倒排索引（inverted index），一个简单的评分查询在匹配少量文档时可能与一个涵盖百万文档的filter表现的一样好，甚至会更好。但是在一般情况下，一个filter 会比一个评分的query性能更优异，并且每次都表现的很稳定。

过滤（filtering）的目标是减少那些需要通过评分查询（scoring queries）进行检查的文档。

3. 查询关键字

3.1 match_all 查询

　　match_all 查询简单的匹配所有文档。在没有指定查询方式时，它是默认的查询：

{ "match_all": {}}

　　等同于空查询，如下：

GET /_search
{} 

　　它经常与 filter 结合使用—​例如，检索收件箱里的所有邮件。所有邮件被认为具有相同的相关性，所以都将获得分值为 1 的中性 _score。

3.2 match 查询

　　无论你在任何字段上进行的是全文搜索还是精确查询，match 查询是你可用的标准查询。 如果你在一个全文字段上使用 match 查询，在执行查询前，它将用正确的分析器去分析查询字符串：

{ "match": { "tweet": "About Search" }}

　　如果在一个精确值的字段上使用它，例如数字、日期、布尔或者一个 not_analyzed 字符串字段，那么它将会精确匹配给定的值：

{ "match": { "age":    26           }}
{ "match": { "date":   "2014-09-01" }}
{ "match": { "public": true         }}
{ "match": { "tag":    "full_text"  }}

　　对于精确值的查询，你可能需要使用 filter 语句来取代 query，因为 filter 将会被缓存。接下来，我们将看到一些关于 filter 的例子。

3.3 multi_match 查询

　　multi_match 查询可以在多个字段上执行相同的 match 查询：

{
    "multi_match": {
        "query":    "full text search",
        "fields":   [ "title", "body" ]
    }
}

3.4 range 查询

　　range 查询找出那些落在指定区间内的数字或者时间：

{
    "range": {
        "age": {
            "gte":  20,
            "lt":   30
        }
    }
}

　　被允许的操作符如下：

　　gt 大于

　　gte 大于等于

　　lt 小于

　　lte 小于等于

3.5 term 查询

　　term 查询被用于精确值匹配，这些精确值可能是数字、时间、布尔或者那些 not_analyzed 的字符串：

{ "term": { "age":    26           }}
{ "term": { "date":   "2014-09-01" }}
{ "term": { "public": true         }}
{ "term": { "tag":    "full_text"  }}

 　　term 查询对于输入的文本不 分析 ，所以它将给定的值进行精确查询。

3.6 terms 查询

　　terms 查询和 term 查询一样，但它允许你指定多值进行匹配。如果这个字段包含了指定值中的任何一个值，那么这个文档满足条件：

{ "terms": { "tag": [ "search", "full_text", "nosql" ] }}

　　和 term 查询一样，terms 查询对于输入的文本不分析。它查询那些精确匹配的值（包括在大小写、重音、空格等方面的差异）。

3.7 exists查询和 missing查询 

　　exists 查询和 missing 查询被用于查找那些指定字段中有值 (exists) 或无值 (missing) 的文档。这与SQL中的 IS_NULL (missing) 和 NOT IS_NULL (exists) 在本质上具有共性：

{
    "exists":   {
        "field":    "title"
    }
}

　　这些查询经常用于某个字段有值的情况和某个字段缺值的情况。

4. 合并查询语句

　　你可以用 bool 查询来实现你的需求。这种查询将多查询组合在一起，成为用户自己想要的布尔查询。

　　它接收以下参数：

　　must 文档 必须 匹配这些条件才能被包含进来。

　　must_not 文档 必须不 匹配这些条件才能被包含进来。

　　should 如果满足这些语句中的任意语句，将增加 _score ，否则，无任何影响。它们主要用于修正每个文档的相关性得分。

　　filter 必须 匹配，但它以不评分、过滤模式来进行。这些语句对评分没有贡献，只是根据过滤标准来排除或包含文档。

4.1 基础组合

　　由于这是我们看到的第一个包含多个查询的查询，所以有必要讨论一下相关性得分是如何组合的。每一个子查询都独自地计算文档的相关性得分。一旦他们的得分被计算出来， bool 查询就将这些得分进行合并并且返回一个代表整个布尔操作的得分。

下面的查询用于查找 title 字段匹配 how to make millions 并且不被标识为 spam 的文档。那些被标识为 starred 或在2014之后的文档，将比另外那些文档拥有更高的排名。如果 两者 都满足，那么它排名将更高：

{
    "bool": {
        "must":     { "match": { "title": "how to make millions" }},
        "must_not": { "match": { "tag":   "spam" }},
        "should": [
            { "match": { "tag": "starred" }},
            { "range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }}}
        ]
    }
}

　　如果没有 must 语句，那么至少需要能够匹配其中的一条 should 语句。但，如果存在至少一条 must 语句，则对 should 语句的匹配没有要求。

4.2 增加带过滤器（filtering）的查询

　　如果我们不想因为文档的时间而影响得分，可以用 filter 语句来重写前面的例子：

{
    "bool": {
        "must":     { "match": { "title": "how to make millions" }},
        "must_not": { "match": { "tag":   "spam" }},
        "should": [
            { "match": { "tag": "starred" }}
        ],
        "filter": {
          "range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }} 
        }
    }
}

　　range 查询已经从 should 语句中移到 filter 语句

　　通过将 range 查询移到 filter 语句中，我们将它转成不评分的查询，将不再影响文档的相关性排名。

　　由于它现在是一个不评分的查询，可以使用各种对 filter 查询有效的优化手段来提升性能。所有查询都可以借鉴这种方式。将查询移到 bool 查询的 filter 语句中，这样它就自动的转成一个不评分的 filter 了。 

　　如果你需要通过多个不同的标准来过滤你的文档，bool 查询本身也可以被用做不评分的查询。简单地将它放置到 filter 语句中并在内部构建布尔逻辑：

{
    "bool": {
        "must":     { "match": { "title": "how to make millions" }},
        "must_not": { "match": { "tag":   "spam" }},
        "should": [
            { "match": { "tag": "starred" }}
        ],
        "filter": {
          "bool": { 
              "must": [
                  { "range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }}},
                  { "range": { "price": { "lte": 29.99 }}}
              ],
              "must_not": [
                  { "term": { "category": "ebooks" }}
              ]
          }
        }
    }
}

　　将 bool 查询包裹在 filter 语句中，我们可以在过滤标准中增加布尔逻辑

　　通过混合布尔查询，我们可以在我们的查询请求中灵活地编写 scoring 和 filtering 查询逻辑。

4.3 constant_score 查询

　　尽管没有 bool 查询使用这么频繁，constant_score 查询也是你工具箱里有用的查询工具。它将一个不变的常量评分应用于所有匹配的文档。它被经常用于你只需要执行一个 filter 而没有其它查询（例如，评分查询）的情况下。

　　可以使用它来取代只有 filter 语句的 bool 查询。在性能上是完全相同的，但对于提高查询简洁性和清晰度有很大帮助。

{
    "constant_score":   {
        "filter": {
            "term": { "category": "ebooks" } 
        }
    }
}

　　term 查询被放置在 constant_score 中，转成不评分的 filter。这种方式可以用来取代只有 filter 语句的 bool 查询。

5. 查询语句分析

5.1 验证是否合法

　　查询可以变得非常的复杂，尤其和不同的分析器与不同的字段映射结合时，理解起来就有点困难了。不过 validate-query API 可以用来验证查询是否合法。

GET /gb/tweet/_validate/query
{
   "query": {
      "tweet" : {
         "match" : "really powerful"
      }
   }
}

　　以上 validate 请求的应答告诉我们这个查询是不合法的：

{
  "valid" :         false,
  "_shards" : {
    "total" :       1,
    "successful" :  1,
    "failed" :      0
  }
}

5.2 理解错误信息

　　为了找出 查询不合法的原因，可以将 explain 参数 加到查询字符串中：

GET /gb/tweet/_validate/query?explain 
{
   "query": {
      "tweet" : {
         "match" : "really powerful"
      }
   }
}

　　explain 参数可以提供更多关于查询不合法的信息。 很明显，我们将查询类型(match)与字段名称 (tweet)搞混了：

{
  "valid" :     false,
  "_shards" :   { ... },
  "explanations" : [ {
    "index" :   "gb",
    "valid" :   false,
    "error" :   "org.elasticsearch.index.query.QueryParsingException:
                 [gb] No query registered for [tweet]"
  } ]
}

5.3 理解查询语法

　　对于合法查询，使用 explain 参数将返回可读的描述，这对准确理解 Elasticsearch 是如何解析你的 query 是非常有用的：

GET /_validate/query?explain
{
   "query": {
      "match" : {
         "tweet" : "really powerful"
      }
   }
}

　　我们查询的每一个 index 都会返回对应的 explanation ，因为每一个 index 都有自己的映射和分析器：

{
  "valid" :         true,
  "_shards" :       { ... },
  "explanations" : [ {
    "index" :       "us",
    "valid" :       true,
    "explanation" : "tweet:really tweet:powerful"
  }, {
    "index" :       "gb",
    "valid" :       true,
    "explanation" : "tweet:realli tweet:power"
  } ]
}

　　从 explanation 中可以看出，匹配 really powerful 的 match 查询被重写为两个针对 tweet 字段的 single-term 查询，一个single-term查询对应查询字符串分出来的一个term。

　　当然，对于索引 us ，这两个 term 分别是 really 和 powerful ，而对于索引 gb ，term 则分别是 realli 和 power 。之所以出现这个情况，是由于我们将索引 gb 中 tweet 字段的分析器修改为 english 分析器。

6. 排序

　　Elasticsearch默认是相关性排序的，为了按照相关性来排序，需要将相关性表示为一个数值。在 Elasticsearch 中， 相关性得分 由一个浮点数进行表示，并在搜索结果中通过 _score 参数返回， 默认排序是 _score 降序。

　　相关性解释：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/relevance-intro.html

6.1 按字段排序

　　我们可以使用 sort 参数进行实现。下面的例子中，通过时间来对 tweets 进行排序是有意义的，最新的 tweets 排在最前。 

GET /_search
{
    "query" : {
        "bool" : {
            "filter" : { "term" : { "user_id" : 1 }}
        }
    },
    "sort": { "date": { "order": "desc" }}
}

7. 分页查询

　　分页查询要在查询请求体里使用size和from关键字，size是返回数量，from是跳过多少数据。

GET /_search
{
  "from": 30,
  "size": 10
}