谷粒商城实战笔记-110~114-全文检索-ElasticSearch-查询

一，110-全文检索-ElasticSearch-进阶-两种查询方式

Elasticsearch两种基本的检索方式使用Elasticsearch REST API的说明：

1. 使用REST request URI发送搜索参数：
   这种方式是通过GET请求将查询参数附加在URL上。这适用于简单的查询，并且可以很容易地在浏览器中测试。例如，上面的查询示例：

   GET bank/_search?q=*&sort=account_number:asc
   

   • GET 是HTTP方法，用于请求从服务器获取资源。
   • bank 是索引的名称。
   • _search 是一个特殊的端点，用于执行搜索查询。
   • q=* 是查询参数，* 表示搜索所有文档。
   • sort=account_number:asc 指定了排序方式，这里按照account_number字段升序排序。

2. 使用REST request body发送搜索参数：
   这种方式是通过POST请求发送一个JSON格式的请求体。它提供了更复杂的查询能力，并且可以包含多个查询参数和选项。例如，上面的查询示例：

   POST bank/_search
   {"query": {"match_all": {}},"sort": [{"account_number": {"order": "desc"}}]
   }
   

   • POST 是HTTP方法，通常用于向服务器提交要被处理的数据。
   • bank/_search 同样指定了索引和搜索端点。
   • 请求体中的 "query": { "match_all": {} } 定义了一个查询，match_all 查询将匹配所有文档。
   • "sort" 数组定义了排序规则，这里指定了按照account_number字段降序排序。

两种方式的主要区别在于查询的复杂性和灵活性。使用URI的方式简单直观，适合快速测试和简单的查询。使用请求体的方式则更适合复杂的查询，可以包含更多的选项和参数。

二，111-全文检索-ElasticSearch-进阶-QueryDSL基本使用&match_all

GET bank/_search
{"query": {"match_all": {}},"sort": [{"balance": {"order": "desc"}}],"from": 5,"size": 5,"_source": ["balance", "firstname"]
}

1. GET bank/_search：这是HTTP请求的开始，其中GET是请求方法，bank是索引的名称，_search是执行搜索查询的端点。

2. "query": {：定义查询的开始。

3. "match_all":()：这是一个查询子句，match_all查询会匹配所有文档。括号()在这里应该是空的，因为match_all查询不需要任何参数。

4. 'sort": [：这个部分看起来像是一个语法错误，因为sort关键字后面紧跟着一个单引号'，这可能是一个复制粘贴错误。正确的应该是"sort": {，用于定义排序规则。

5. "balance":：这是排序规则的一个字段，表示按照balance字段进行排序。

6. "orden": "desc"：指定排序的顺序，"desc"表示降序排序。

7. "from": 5,：定义从结果的哪个位置开始返回，这里设置为5，意味着从第6个结果开始返回。

8. "size": 5,：定义返回结果的数量，这里设置为5，意味着返回5个结果。

9. _source": ["balance","firstname"]：定义返回的源字段，这里指定返回balance和firstname字段的值。

这个查询会从bank索引中检索所有文档，按照balance字段降序排序，跳过前5个结果，然后返回接下来的5个结果，并且只返回每个结果的balance和firstname字段。

三，112-全文检索-ElasticSearch-进阶-match全文检索

match query是一种模糊匹配，查询时会将关键词进行分词处理，然后基于倒排索引进行匹配，对于匹配到的结果进行打分，返回结果按照评分进行排序。

如下查询。

GET bank/_search
{"query": {"match": {"address": "mill"}}
}

这个查询同样是针对Elasticsearch的"bank"索引的一个搜索请求，使用match查询来执行全文搜索。

• GET bank/_search: 这表示使用HTTP GET方法发起请求，目的是对"bank"索引进行搜索。

• "query": 这部分定义了搜索的查询条件。

• "match": 这是Elasticsearch中用于执行全文搜索的查询类型，它会在指定的字段上进行搜索。

• "address": 这是要搜索的字段名称，即文档中的"address"字段。

• "Mill road": 这是搜索的关键词，查询会寻找"address"字段中包含"Mill road"这个确切短语的文档。

匹配查询有两种可能：

1. 完全匹配: 文档的"address"字段完全包含"Mill road"这个短语，例如：“123 Mill road”。

2. 部分匹配: 搜索关键词"Mill road"会被分词为"mill"和"road"，如果"address"字段包含"Mill"和"road"，就会被匹配到，如"198 Mill Lane"或"263 Aviation Road"。

查询结果显示，一共有32个文档被匹配，每个结果都有评分，最高评分是8.926605，返回结果默认按照评分降序排序。显然，评分最高的是与搜索关键词匹配度最高的文档。

四，113-全文检索-ElasticSearch-进阶-match_phrase短语匹配

match_phrase和match类似，都是在指定的字段中进行全文搜索，不同的是match_phrase要匹配整个短语中所有的词，match匹配单个词就算命中，match_phrase查询还关注词的顺序和位置，它返回的是那些在指定字段中包含整个短语的文档。

以下是match_phrase查询的一些关键点：

1. 短语匹配: match_phrase会寻找包含整个短语的文档，而不是单独的词。

2. 词序: 它匹配的是短语中词的顺序，即短语中的词必须按照指定的顺序出现。

3. 位置敏感: 短语中的词之间可以有其他词，但它们必须在短语中指定的顺序内。

4. 使用场景: 当你需要搜索包含特定短语的文档时，比如搜索包含完整地址或名称的文档，match_phrase是一个很好的选择。

5. 性能: 由于match_phrase查询需要考虑词的顺序和位置，它可能比match查询在性能上要慢一些。

6. 分析器: 与match查询一样，match_phrase也受到字段使用的分析器的影响。不同的分析器可能会影响搜索结果。

7. 语法: match_phrase查询的语法与match类似，但是它更专注于短语的完整性和顺序。

这里是一个使用match_phrase查询的示例：

GET bank/_search
{"query": {"match_phrase": {"address": "Mill Road"}}
}

在这个示例中，查询会寻找"address"字段中包含"Mill Road"这个确切短语的文档，并且词的顺序和大小写都需要匹配。如果"address"字段包含"Mill Road"，但是顺序或大小写不同，或者两个词中间有其他词，那么这些文档将不会被匹配。

五，114-全文检索-ElasticSearch-进阶-multi_match多字段匹配

multi_match查询允许在多个字段上执行相同的搜索查询，只要一个字段匹配，这条记录就会被命中。

下面是一个使用multi_match查询的示例：

GET bank/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "Albemarle","fields": ["address", "firstname"]}}
}

在这个示例中，查询会在address、firstname字段上搜索包含"Albemarle"的文档。如果这些字段中的任何一个包含这个短语，文档就可能被返回在搜索结果中。

如下，firstname包含Albemarle，address中不包含Albemarle，但文档也会被命中。