全文检索查询：
精准查询
地理坐标查询
复合查询
布尔查询:
搜索结果处理
- 2.1.排序
  - 2.1.1.普通字段排序
  - 2.1.2.地理坐标排序
- 2.2.分页
  - 2.2.1.基本的分页
  - 2.2.2.深度分页问题

DSL查询分类：
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：多字段查询
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：
range：范围
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

全文检索查询：

使用场景：搜索框

精准查询

term：根据词条精确值查询
range：根据值的范围查询

// term查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "FIELD": {
        "value": "VALUE"
      }
    }
  }
}

// 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
      }
    }
  }
}

地理坐标查询

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
geo_bounding_box:矩形范围查询

GET hotel/_search
{
  "query":{
    "geo_bounding_box":{
      "location":{
        "top_left": {
          "lat": 31.1,
          "lon": 121.5
        },
        "bottom_right":{
          "lat": 30.9,
          "lon": 121.7
        }
      }
    }
  }
}

geo_distance:以当前坐标为圆心，查找小于指定半径的文档

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

复合查询

fuction score：算分函数查询，可以控制文档相关性算分，控制文档排名
bool query：布尔查询，利用逻辑关系组合多个其它的查询，实现复杂搜索

在elasticsearch中，早期使用的打分算法是TF-IDF算法
在后来的5.1版本升级中，elasticsearch将算法改进为BM25算法
function score 查询中包含四部分内容：

原始查询条件：query部分，基于这个条件搜索文档，并且基于BM25算法给文档打分，原始算分（query score)
过滤条件：filter部分，符合该条件的文档才会重新算分
算分函数：符合filter条件的文档要根据这个函数做运算，得到的函数算分（function score），有四种函数
- weight：函数结果是常量
- field_value_factor：以文档中的某个字段值作为函数结果
- random_score：以随机数作为函数结果
- script_score：自定义算分函数算法
运算模式：算分函数的结果、原始查询的相关性算分，两者之间的运算方式，包括：
- multiply：相乘
- replace：用function score替换query score
- 其它，例如：sum、avg、max、min
```
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
}
}
}
```
  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

使用场景：

需要注意的是，搜索时，参与打分的字段越多，查询的性能也越差。因此这种多条件查询时，建议这样做：

搜索框的关键字搜索，是全文检索查询，使用must查询，参与算分

其它过滤条件，采用filter查询。不参与算分

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 } }}
    ]
  }
}
}

搜索结果处理

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。

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
需求描述：酒店数据按照用户评价（score)降序排序，评价相同的按照价格(price)升序排序

2.1.2.地理坐标排序

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。

2.2.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 ?, ?

2.2.1.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"}
  ]
}

2.2.2.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": 990, // 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"}
  ]
}

当查询分页深度较大时，汇总数据过多，对内存和CPU会产生非常大的压力，因此elasticsearch会禁止from+ size 超过10000的请求。
针对深度分页，ES提供了两种解决方案，官方文档：

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。
scroll：原理将排序后的文档id形成快照，保存在内存。官方已经不推荐使用。

微服务

elasticserach02