DSL（查询文档）：

DSL是基于JSON风格的查询语句
查询所有：
查询出所有的数据，不加条件限制，但是会加分页的限制
列入：
match_all
全文检索查询：
查询利用分词器对用户输入内容分词，然后倒排索引库中匹配
例如：
match_query
multi_match_query
精确查询：
根据精确词条值查询数据，一般查找keyword 数值 日期
boolean等类型字段例如：
共同： 不用进行分词
但是回去建立倒排索引，内容整体存入词条
例如：
ids ：根据ID匹配
range ：根据数值范围查询
trem ：按照数据的值进行查询

地理（geo）查询根据经纬度查询例如：
geo_distance
geo_bounding_box
复合查询：
它本身没有查询条件的，将上诉的各种查询组合起来，合并查询条件
列入：
bool
function_score:算分的
image.png

  2. #查询所有
  3. GET /hotel/_search
  4. {
  5.   "query": {
  6.     "match_all": {}
  7.   }
  8. }

基本语法：

全文检索查询：

image.png
全文检索查询，会对用户输入内容分词，常用于搜索框搜索。
match查询：

  1. #match
  2. GET /hotel/_search
  3. {
  4.   "query": {
  5.     "match": {
  6.       "all": "如家"
  7.     }
  8.   }
  9. }
  1. #multi_match
  2. GET /hotel/_search
  3. {
  4.   "query": {
  5.     "multi_match": {
  6.       "query": "外滩如家",
  7.       "fields": ["brand","name","business"]
  8.     }
  9.   }
  10. }

总结：
mutch 和multi_match的区别是什么？
mutch是查询单个字段
multi_match可以数组形式查询多个字段
参与查询字段越多查询性能越差

精确查询：

精确查询一般查找keyword，数值 日期 booolean 等类型字段
所以不会多搜索条件分词 常见的有：
精确查询：
term：根据词条精确值查询
range：根据值的范围查询
image.png

image.png

  2. #term查询
  3. GET /hotel/_search
  4. {
  5.   "query": {
  6.     "term": {
  7.       "FIELD": {
  8.         "value": "上海"
  9.       }
  10.     }
  11.   }
  12. }
  1. #range查询
  2. GET /hotel/_search
  3. {
  4.   "query": {
  5.     "range": {
  6.       "price": {
  7.         "gte": 100,
  8.         "lte": 300
  9.       }
  10.     }
  11.   }
  12. }

地理查询：

根据经纬度查询。常见的场景：
image.png
image.png

geo_bounding_box:查询geo_point值落在其中矩形范围的
所有文档
image.png

geo_distance :（相当于范围查询）查询到指定中心点小其中距离值的所有文档
image.png
image.png

  1. #distance
  2. GET /hotel/_search
  3. {
  4.   "query": {
  5.     "geo_distance":{
  6.       "distance":"2km",
  7.       "location":"32.21,121.5"
  8.     }
  9.   }
  10. }

相关性算法：

复合型查询：可以将其他的简单查询组合起来实现更为复杂的查询

词条频率：image.png
image.png

image.png
image.png

image.png

FunctionScoreQuery：控制打分

人为控制排名:
image.png

案列：
给如家这个品牌的酒店排名靠前一些：
把这个问题翻译一下 function score 需要三要素
那些文档需要算法加权？
品牌为如家酒店
算分函数是什么？
weight
加权模式是什么？
求和
image.png

  1. #function _score
  2. GET /hotel/_search
  3. {
  4.   "query": {
  5.     "function_score": {
  6.       "query": {},
  7.       "functions": [
  8.         {
  9.           "filter": {
  10.             "term": {
  11.               "brand": "万怡"
  12.             }
  13.           },
  14.           "weight": 10
  15.         }
  16.       ],
  17.       "boost_mode": "sum"
  18.     }
  19.   }
  20. }

过滤条件 ：那些文档要加分

算分函数：如何计算 function score

加权方式;
fuction score 与 query score 如何运算

BOOLQuery(第二种符合查询)

布尔查询是一个或多个查询子句组合 子查询组合方式有：

  • must：必须匹配每个子查询 类似“与”
  • should：选择性匹配子查询类似“或”
  • must_not： 必须不匹配 不参与算分 类似“非”
  • filter：不参与算分

image.png
需求：
搜索名字包含“如家”价格不高于400
坐标在31.21,121.5周围10km范围内的酒店

  1. #bool查询
  2. GET /hotel/_search
  3. {
  4.   "query": {
  5.     "bool": {
  6.       "must": [
  7.         {
  8.           "match": {
  9.             "FIELD": "TEXT"
  10.           }
  11.         }
  12.       ],
  13.       "must_not": [
  14.         {
  15.           "range": {
  16.             "price": {
  17.               "gte": 400
  18.             }
  19.           }
  20.         }
  21.       ],
  22.       "filter": [
  23.         {
  24.           "geo_distance": {
  25.             "distance": "10km",
  26.             "location": {
  27.               "lat": 31.21,
  28.               "lon": 121.5
  29.             }
  30.           }
  31.         }
  32.       ]
  33.     }
  34.   }
  35. }
  38. 参与算分的越多那么性能就越差

image.png