【Elasticsearch】查询规则_query_rules

1.Query Rules 的定义与作用

Query Rules 是 Elasticsearch 提供的一种功能，允许用户根据预定义的规则动态调整搜索结果。它通过匹配查询的元数据（如用户输入、地理位置、用户兴趣等），对搜索结果进行定制化调整，例如固定某些文档到结果顶部或排除某些文档。

2.Query Rules 的核心组成部分

（1）规则类型（Rule Type）

• `pinned`：将指定文档固定到搜索结果的顶部。例如，在电商场景中，可以将热门商品固定到搜索结果顶部，提高其曝光率。

• `exclude`：从搜索结果中排除指定文档。例如，可以排除过时的新闻或不再销售的商品。

（2）匹配条件（Criteria）

匹配条件用于定义规则触发的条件，支持多种匹配类型，如：

• `exact`：精确匹配，要求完全一致。

• `fuzzy`：模糊匹配，允许一定程度的误差。

• `contains`：包含匹配，检查字段中是否包含指定内容。

（3）动作（Actions）

动作是指当规则匹配时要执行的操作，例如：

• 固定特定的文档`_id`。

• 排除某些文档。

3.在搜索请求中应用 Query Rules 的案例

案例 1：推广特定内容

假设我们需要在用户搜索“智能手机”时，将某些热门商品固定到搜索结果顶部。

定义规则集：

```json

PUT _query_rules/promotion-ruleset

{

  "rules": [

    {

      "rule_id": "promote-specific-products",

      "type": "pinned",

      "criteria": [

        {

          "type": "exact",

          "metadata": "query_string",

          "values": ["智能手机"]

        }

      ],

      "actions": {

        "ids": ["product-123", "product-456"]

      }

    }

  ]

}

```

• `rule_id`：规则的唯一标识。

• `type`：规则类型为`pinned`，表示将指定文档固定到顶部。

• `criteria`：当用户搜索“智能手机”时触发规则。

• `actions`：将文档`product-123`和`product-456`固定到搜索结果顶部。

应用规则的搜索请求：

```json

GET my-index/_search

{

  "retriever": {

    "rule": {

      "retriever": {

        "standard": {

          "query": {

            "query_string": {

              "query": "智能手机"

            }

          }

        }

      },

      "match_criteria": {

        "query_string": "智能手机"

      },

      "ruleset_ids": ["promotion-ruleset"]

    }

  }

}

```

• `ruleset_ids`：指定应用的规则集为`promotion-ruleset`。

这个查询请求是一个 Elasticsearch 的搜索请求，它结合了 Query Rules 功能，用于在搜索时动态应用预定义的规则集（如固定某些文档到搜索结果顶部）。以下是对这个请求的详细解释：

---

1.请求路径

`GET my-index/_search`

• `my-index`：这是目标索引的名称，表示查询将在这个索引中执行。

• `_search`：这是 Elasticsearch 的搜索接口，用于执行查询操作

---

2.请求体的结构

请求体中使用了`retriever`和嵌套的`rule`部分，这是 Query Rules 功能的核心结构。

（1）`retriever`部分

`retriever`是一个检索器，用于定义查询的基本逻辑。它在这里的作用是将标准查询（`standard`）与规则（`rule`）结合起来。

（2）`rule`部分

`rule`是 Query Rules 的核心，用于定义如何应用规则集。

---

3.具体字段解释

（1）`retriever.standard.query`

这部分定义了标准的查询逻辑，即用户实际输入的搜索条件：

```json

"retriever": {

  "standard": {

    "query": {

      "query_string": {

        "query": "智能手机"

      }

    }

  }

}

```

• `query_string`：这是一个查询类型，表示使用字符串查询。

• `query: "智能手机"`：这是用户输入的搜索关键词，表示查询包含“智能手机”的文档。

---

（2）`match_criteria`

`match_criteria`定义了规则触发的条件：

```json

"match_criteria": {

  "query_string": "智能手机"

}

```

• `query_string`：表示匹配条件基于查询字符串。

• `"智能手机"`：这是触发规则的关键词。当用户搜索“智能手机”时，规则会被触发。

注意：`match_criteria`中的关键词需要与规则集中定义的触发条件一致，否则规则不会生效。

---

（3）`ruleset_ids`

`ruleset_ids`指定了要应用的规则集：

```json

"ruleset_ids": ["promotion-ruleset"]

```

• `promotion-ruleset`：这是规则集的名称，表示应用之前定义的`promotion-ruleset`规则集。

在前面的案例中，`promotion-ruleset`规则集定义了将某些文档（如`product-123`和`product-456`）固定到搜索结果顶部的规则。

---

4.整体逻辑

这个查询请求的作用是：

1. 用户搜索关键词“智能手机”。

2. Elasticsearch 会根据标准查询逻辑检索包含“智能手机”的文档。

3. 同时，Query Rules 会检查规则集`promotion-ruleset`。

4. 如果规则集中的触发条件（`match_criteria`）匹配用户输入（“智能手机”），则执行规则集中的动作（如将某些文档固定到顶部）。

5. 最终返回的搜索结果会结合规则集的动作，例如将`product-123`和`product-456`固定到搜索结果顶部。

---

5.示例结果

假设索引中有以下文档：

```json

[

  {"_id": "product-123", "title": "热门智能手机 A"},

  {"_id": "product-456", "title": "热门智能手机 B"},

  {"_id": "product-789", "title": "普通智能手机 C"}

]

```

执行上述查询后，搜索结果可能如下：

1. 热门智能手机 A（`product-123`，被规则固定到顶部）

2. 热门智能手机 B（`product-456`，被规则固定到顶部）

3. 普通智能手机 C（`product-789`，正常检索结果）

---

总结

这个查询请求通过结合标准查询和 Query Rules 功能，实现了在用户搜索时动态调整搜索结果的顺序。它将某些文档固定到顶部，从而满足业务需求（如推广热门商品）。

案例 2：排除不相关内容

假设我们需要在用户搜索“新闻”时，排除某些过时的新闻内容。

定义规则集：

```json

PUT _query_rules/exclude-ruleset

{

  "rules": [

    {

      "rule_id": "exclude-old-news",

      "type": "exclude",

      "criteria": [

        {

          "type": "exact",

          "metadata": "query_string",

          "values": ["旧闻"]

        }

      ],

      "actions": {

        "ids": ["news-789"]

      }

    }

  ]

}

```

• `type`：规则类型为`exclude`，表示从搜索结果中排除指定文档。

• `criteria`：当用户搜索“旧闻”时触发规则。

• `actions`：排除文档`news-789`。

应用规则的搜索请求：

```json

GET my-index/_search

{

  "retriever": {

    "rule": {

      "retriever": {

        "standard": {

          "query": {

            "query_string": {

              "query": "新闻"

            }

          }

        }

      },

      "match_criteria": {

        "query_string": "新闻"

      },

      "ruleset_ids": ["exclude-ruleset"]

    }

  }

}

```

• `ruleset_ids`：指定应用的规则集为`exclude-ruleset`。

4.Query Rules 的性能优化

（1）简化规则逻辑

尽量减少规则的数量和复杂性，避免过多的模糊匹配或复杂的条件组合。过多的规则会增加查询的计算开销，降低性能。

（2）合理设置 JVM 参数

通过调整 Elasticsearch 的 JVM 参数（如堆内存大小）来优化整体性能。例如，合理设置堆内存大小可以避免频繁的垃圾回收（GC），从而提高系统性能。

（3）启用查询缓存

对于频繁使用的查询，启用查询缓存可以减少重复查询的开销，提升查询性能。

5.Query Rules 的监控与评估

（1）查询规则测试器 API

使用 Query Rules 测试器 API 验证规则是否按预期工作。

```json

POST _query_rules/my-ruleset/_test

{

  "match_criteria": {

    "match": "exclude"

  }

}

```

（2）查询执行计划分析

通过启用查询执行计划分析（`profile`参数），可以分析查询的性能瓶颈。

```json

{

  "query": {

    "match": {

      "field": "value"

    }

  },

  "profile": true

}

```

通过以上案例和参数详解，可以更好地在 Elasticsearch 中使用 Query Rules 功能来动态调整搜索结果，同时结合性能优化和监控手段，确保系统的高效运行。