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小白学ES 21 - Elasticsearch中term+prefix+wildcard+fuzzy+boost等的用法
技术标签： term查询 prefix查询 wildcard查询 boost提升分值
文章目录1 前缀搜索 - prefix2 通配符搜索 - wildcard3 正则搜索 - regexp4 纠错查询 - fuzzy5 boost提升分值 - 控制文档的优先级别6 dis_max的用法 - best fields策略7 exist query(过期)8 DSL的复杂查询示例8.1 多条件拼接 - 匹配+范围+排序8.2 多条件过滤 - 包含8.3 定制搜索结果的排序规则8.3.1 默认排序规则8.3.2 定制排序规则版权声明
1 前缀搜索 - prefix
prefix query, 就是前缀搜索. 比如商品name中有多个以"Java"开头的document, 搜索前缀"Java"时就能搜索到所有以"Java"开头的文档.
—— 扫描所有倒排索引, 性能较差.
GET shop/_search
"query": {
"prefix": { "name": "java" }
2 通配符搜索 - wildcard
扫描所有倒排索引, 性能较差.
GET shop/_search
"query": {
"wildcard": { "name": "ja*" }
3 正则搜索 - regexp
扫描所有倒排索引, 性能较差.
GET shop/_search
"query": {
"regexp": { "name": "jav[a-z]*" }
4 纠错查询 - fuzzy
fuzziness的默认值是2 —— 表示最多可以纠错两次.
fuzziness的值太大, 将削弱查询串的作用, 也就是说, 纠错太多, 导致限定查询结果的串被改变, 失去了限定作用.
示例: 查询name中包含"Java"的文档, Java中缺失了一个字母a:
GET shop/_search
"query": {
"match": {
"name": {
"query": "Jav",
"fuzziness": 1,
"operator": "and"
5 boost提升分值 - 控制文档的优先级别
通过boost参数, 令满足某个条件的文档的得分更高, 从而使得其排名更靠前.
GET shop/_search
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "name": "编程思想"} }
],
"should": [
"match": {
"name": {
"query": "艺术",
"boost": 2// 提升得分
6 dis_max的用法 - best fields策略
一般查询中, 查询串会被分词, bool查询构建多个子查询 (must | must_not | should | filter), 这些子查询可能会包含多个field. 这时:
多个子查询的field各匹配少量关键字的文档的分数 > 某个子查询的field匹配大量关键字的文档的分数.
dis_max的提出:
如果我们希望查询结果中 (查询串被分词后的) 关键字匹配越多, 这样的文档就越靠前, 而不是多个子查询中匹配少量分词的文档靠前.
⇒ 此时可以使用dis_max和tie_breaker.
tie_breaker的值介于0~1之间, Elasticsearch将 bool查询的分数 * tie_breaker的结果与dis_max的最高分进行比较, 除了取dis_max的最高分以外, 还会考虑其他的查询结果的分数.
使用:
为了增加精准度, 常用的是配合boost、minimum_should_match等参数控制查询结果.
使用示例:
GET shop/_search
"query": {
"dis_max": {
"queries": [
{ "match": { "name": "虚拟机" } },
{ "match": { "desc": "经典" } }
],
"tie_breaker": 0.2// 对同时满足的文档的分值进行提升
GET shop/_search
"query": {
"dis_max": {
"queries": [
"match": {
"name": {
"query": "虚拟机",
"minimum_should_match": "50%",
"boost": 2
},
"match": {
"desc": {
"query": "经典",
"minimum_should_match": "50%",
"boost": 3
],
"tie_breaker": 0.3
7 exist query(过期)
这是Elasticsearch 2.x中的API, 后续版本不再支持.
8 DSL的复杂查询示例
8.1 多条件拼接 - 匹配+范围+排序
匹配查询: name中包含"java"却不包含"虚拟机";
范围查询: 价格大于50、小于80;
结果排序: 按照价格升序排序.
GET shop/_search
"query": {
"bool": {
"must": {// 必须匹配
"match": { "name": "java" }
},
"must_not": {// 必须不匹配
"match": { "name": "虚拟机" }
},
"filter": {
"range": {
"price": {
"gte": 40,
"lte": 80,
"boost": 2.0// 设置得分的权重值(提升值), 默认是1.0
关于范围查询的使用, 请参考博客: 小白学ES 22 - ES的范围查询 + 日期范围查询(Range Query)
8.2 多条件过滤 - 包含
查询出版时间在2012-07之后, 且至少满足下述条件中一个的文档:
a. 名称(name)中包含"并发";
b. 描述(desc)中包含"java";
c. 出版社(publisher)名称中不包含"电子".
GET shop/_search
"query": {
"bool": {
"filter": {// 按时间过滤
"range": {
"date": {
"gte": "2012-07"
},
"should": [// 可匹配, 可不匹配
"match": { "name": "并发" }
},
"bool": {
"must": {// 必须匹配
"match": { "desc": "java" }
},
"must_not": {// 不能匹配
"match": { "publisher": "电子" }
],
"minimum_should_match": 1// 至少满足should中的一个条件
},
// 自定义排序
"sort": [
{ "price": { "order": "desc" } }
注意: 排序的字段最好是数字, 或日期, 因为字符串字段会被分词, ES会通过分词后的某个词去排序, 结果难以预测.
8.3 定制搜索结果的排序规则
8.3.1 默认排序规则
ES默认是按查询结果的分值(_score)降序排列的.
某些情况下, 可能存在无实际意义的_score, 比如filter时所有_score的值都相同:
GET website/_search
"query": {
"bool": {
"filter": {
"term": {
"author_id": 5520// 此时所有符合条件的_score都为0
// 或通过constant_score过滤:
GET website/_search
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"term": {
"author_id": 5520// 此时所有符合条件的_score都为1
8.3.2 定制排序规则
GET website/_search
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"term": {
"author_id": 5520
},
"sort": [
"post_date": { "order": "asc" }
版权声明
作者: ma_shoufeng(马瘦风)
出处: CSDN 马瘦风的博客
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