Elasticsearch提供了基于JSON的DSL（Domain Specific Language）来定义查询。常见的查询类型包括：

• 查询所有：查询出所有数据，一般测试用。例如：match_all
• 全文检索（full text）查询：利用分词器对用户输入内容分词，然后去倒排索引库中匹配。例如：
  • match_query
  • multi_match_query
• 精确查询：根据精确词条值查找数据，一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。例如：
  • ids
  • range
  • term
• 地理（geo）查询：根据经纬度查询。例如：
  • geo_distance
  • geo_bounding_box
• 复合（compound）查询：复合查询可以将上述各种查询条件组合起来，合并查询条件。例如：
  • bool
  • function_score

查询的语法基本一致：
GET /indexName/_search
{
“query”: {
“查询类型”: {
“查询条件”: “条件值”
}
}
}
我们以查询所有为例，其中：

• 查询类型为match_all
• 没有查询条件

// 查询所有
GET /indexName/_search
{
“query”: {
“match_all”: {
}
}
}
其它查询无非就是查询类型、查询条件的变化。

全文检索查询

使用场景

全文检索查询的基本流程如下：

• 对用户搜索的内容做分词，得到词条
• 根据词条去倒排索引库中匹配，得到文档id
• 根据文档id找到文档，返回给用户

比较常用的场景包括：

• 商城的输入框搜索
• 百度输入框搜索

注意：拿着词条去匹配，因此参与搜索的字段也必须是可分词的text类型的字段。

基本语法

常见的全文检索查询包括：

• match查询：单字段查询
• multi_match查询：多字段查询，任意一个字段符合条件就算符合查询条件

match查询语法如下：

GET /indexName/_search
{
“query”: {
“match”: {
“FIELD”: “TEXT”
}
}
}
mulit_match语法如下：

GET /indexName/_search
{
“query”: {
“multi_match”: {
“query”: “TEXT”,
“fields”: [“FIELD1”, “ FIELD12”]
}
}
}

精准查询

精确查询一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。所以不会对搜索条件分词。常见的有：

• term：根据词条精确值查询
• range：根据值的范围查询

  term查询

  因为精确查询的字段搜是不分词的字段，因此查询的条件也必须是不分词的词条。查询时，用户输入的内容跟自动值完全匹配时才认为符合条件。如果用户输入的内容过多，反而搜索不到数据。
  语法说明：

// term查询
GET /indexName/_search
{
“query”: {
“term”: {
“FIELD”: {
“value”: “VALUE”
}
}
}
}
示例：
要求：查询上海的酒店

range查询

范围查询，一般应用在对数值类型做范围过滤的时候。比如做价格范围过滤。
基本语法：

// range查询
GET /indexName/_search
{
“query”: {
“range”: {
“FIELD”: {
“gte”: 10, // 这里的gte代表大于等于，gt则代表大于
“lte”: 20 // lte代表小于等于，lt则代表小于
}
}
}
}
示例：
要求：查询价格在 1000-3000的酒店

地理坐标查询

所谓的地理坐标查询，其实就是根据经纬度查询，官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/geo-queries.html
常见的使用场景包括：

• 携程：搜索我附近的酒店
• 滴滴：搜索我附近的出租车
• 微信：搜索我附近的人

要求：查询地图矩形范围内的酒店：
第一点：
经度：31.1
维度：121.5
第二点：
经度：30.9
维度：121.7
语法如下：

// geo_bounding_box查询
GET /indexName/_search
{
“query”: {
“geo_bounding_box”: {
“FIELD”: {
“top_left”: { // 左上点
“lat”: 31.1,
“lon”: 121.5
},
“bottom_right”: { // 右下点
“lat”: 30.9,
“lon”: 121.7
}
}
}
}
}
这种并不符合“附近的人”这样的需求，所以我们就不做了。

语法说明：

// geo_distance 查询
GET /indexName/_search
{
“query”: {
“geo_distance”: {
“distance”: “15km”, // 半径
“FIELD”: “31.21,121.5” // 圆心
}
}
}
示例：

算分函数查询

根据相关度打分是比较合理的需求，但合理的不一定是产品经理需要的。
以百度为例，你搜索的结果中，并不是相关度越高排名越靠前，而是谁掏的钱多排名就越靠前。

最终的DSL语句如下：

GET /hotel/_search
{
“query”: {
“function_score”: {
“query”: { …. }, // 原始查询，可以是任意条件
“functions”: [ // 算分函数
{
“filter”: { // 满足的条件，品牌必须是如家
“term”: {
“brand”: “如家”
}
},
“weight”: 2 // 算分权重为2
}
],
“boost_mode”: “sum” // 加权模式，求和
}
}
}
测试，在未添加算分函数时，如家得分如下：

小结

function score query定义的三要素是什么？

• 过滤条件：哪些文档要加分
• 算分函数：如何计算function score

• 加权方式：function score 与 query score如何运算

  布尔查询

  布尔查询是一个或多个查询子句的组合，每一个子句就是一个子查询。子查询的组合方式有：

• 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：必须匹配，不参与算分

比如在搜索酒店时，除了关键字搜索外，我们还可能根据品牌、价格、城市等字段做过滤：

语法示例：

GET /hotel/_search
{
“query”: {
“bool”: {
“must”: [
{“term”: {“city”: “上海” }}
],
“should”: [
{“term”: {“brand”: “皇冠假日” }},
{“term”: {“brand”: “华美达” }}
],
“must_not”: [
{ “range”: { “price”: { “lte”: 500 } }}
],
“filter”: [
{ “range”: {“score”: { “gte”: 45 } }}
]
}
}
}
需求：搜索名字包含“如家”，价格不高于400，在坐标31.21,121.5周围10km范围内的酒店。
分析：

• 名称搜索，属于全文检索查询，应该参与算分。放到must中
• 价格不高于400，用range查询，属于过滤条件，不参与算分。放到must_not中
• 周围10km范围内，用geo_distance查询，属于过滤条件，不参与算分。放到filter中

小结
bool查询有几种逻辑关系？

• must：必须匹配的条件，可以理解为“与”
• should：选择性匹配的条件，可以理解为“或”
• must_not：必须不匹配的条件，不参与打分
• filter：必须匹配的条件，不参与打分

搜索结果处理

搜索的结果可以按照用户指定的方式去处理或展示。

2.1.排序

elasticsearch默认是根据相关度算分（_score）来排序，但是也支持自定义方式对搜索结果排序。可以排序字段类型有：keyword类型、数值类型、地理坐标类型、日期类型等。

2.1.1.普通字段排序

keyword、数值、日期类型排序的语法基本一致。
语法：
GET /indexName/_search
{
“query”: {
“match_all”: {}
},
“sort”: [
{
“FIELD”: “desc” // 排序字段、排序方式ASC、DESC
}
]
}
排序条件是一个数组，也就是可以写多个排序条件。按照声明的顺序，当第一个条件相等时，再按照第二个条件排序，以此类推

地理坐标排序

地理坐标排序略有不同。
语法说明：

GET /indexName/_search
{
“query”: {
“match_all”: {}
},
“sort”: [
{
“_geo_distance” : {
“FIELD” : “纬度，经度”, // 文档中geo_point类型的字段名、目标坐标点
“order” : “asc”, // 排序方式
“unit” : “km” // 排序的距离单位
}
}
]
}
这个查询的含义是：

• 指定一个坐标，作为目标点
• 计算每一个文档中，指定字段（必须是geo_point类型）的坐标 到目标点的距离是多少
• 根据距离排序

示例：
需求描述：实现对酒店数据按照到你的位置坐标的距离升序排序
提示：获取你的位置的经纬度的方式：https://lbs.amap.com/demo/jsapi-v2/example/map/click-to-get-lnglat/
假设我的位置是：31.034661，121.612282，寻找我周围距离最近的酒店。

分页

elasticsearch 默认情况下只返回top10的数据。而如果要查询更多数据就需要修改分页参数了。elasticsearch中通过修改from、size参数来控制要返回的分页结果：

• from：从第几个文档开始
• size：总共查询几个文档

类似于mysql中的limit ?, ?
基本的分页
分页的基本语法如下：

GET /hotel/_search
{
“query”: {
“match_all”: {}
},
“from”: 0, // 分页开始的位置，默认为0
“size”: 10, // 期望获取的文档总数
“sort”: [
{“price”: “asc”}
]
}
深度分页问题
现在，我要查询990~1000的数据，查询逻辑要这么写：

GET /hotel/_search
{
“query”: {
“match_all”: {}
},
“from”: 9900, // 分页开始的位置，默认为0
“size”: 200, // 期望获取的文档总数
“sort”: [
{“price”: “asc”}
]
}
这里是查询9900开始的数据，也就是 第9900~第11000条 数据。
针对深度分页，

• search after：分页时需要排序，原理是从上一次的排序值开始，查询下一页数据。官方推荐使用的方式。

实例：

GET /hotel/_search
{
“query”: {
“match_all”: {}
},
“size”: 200,
“sort”: [
{
“id”: {
“order”: “desc”
}
}
],
“search_after”: [
“657192”
]
}
每个文档具有一个唯一值的字段应该用作排序规范的仲裁器。否则，具有相同排序值的文档的排序顺序将是未定义的。建议的方法是使用字段id，它肯定包含每个文档的一个唯一值。
PS:sort中的参数值要和search_after一一对应(数量&顺序的对应)。
上面的请求会为每一个文档返回一个包含sort排序值的数组。这些sort排序值可以被用于 search_after 参数里以便抓取下一页的数据。

小结

分页查询的常见实现方案以及优缺点：

• from + size：
  • 优点：支持随机翻页
  • 缺点：深度分页问题，默认查询上限（from + size）是10000
  • 场景：百度、京东、谷歌、淘宝这样的随机翻页搜索
• search after：
  • 优点：没有查询上限（单次查询的size不超过10000）
  • 缺点：只能向后逐页查询，不支持随机翻页
  • 场景：没有随机翻页需求的搜索，例如手机向下滚动翻页

高亮

高亮显示的实现分为两步：

• 1）给文档中的所有关键字都添加一个标签，例如标签
• 2）页面给标签编写CSS样式

  实现高亮

  高亮的语法：