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Elasticsearch笔记第二十一篇

Elasticsearch笔记第二十一篇

Elasticsearch核心知识篇(49)

初识搜索引擎_filter与query深入对比解密:相关度,性能

filter与query示例

 # 新增一些数据用于测试
 PUT /waws_company/employee/1
 {
   "address": {
     "country": "china",
     "province": "jiangsu",
     "city": "nanjing"
   },
   "name": "tom",
   "age": 30,
   "join_date": "2016-01-01"
 }
 ​
 PUT /waws_company/employee/2
 {
   "address": {
     "country": "china",
     "province": "shanxi",
     "city": "xian"
   },
   "name": "marry",
   "age": 35,
   "join_date": "2015-01-01"
 }
 ​
 PUT /waws_company/employee/3
 {
   "address": {
     "country": "china",
     "province": "jiangsu",
     "city": "nanjing"
   },
   "name": "waws",
   "age": 37,
   "join_date": "2016-01-01"
 }
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搜索请求:年龄必须大于等于31,同时join_date必须是2016-01-01

 GET /waws_company/employee/_search
 {
   "query": {
     "bool": {
       "must": [
         {
           "match": {
             "join_date": "2016-01-01"
           }
         }
       ],
       "filter": {    #filter也是在bool中
         "range": {
           "age": {
             "gte": 31
           }
         }
       }
     }
   }
 }
 ​
 {
   "took": 37,
   "timed_out": false,
   "_shards": {
     "total": 5,
     "successful": 5,
     "failed": 0
   },
   "hits": {
     "total": 1,
     "max_score": 1,
     "hits": [
       {
         "_index": "waws_company",
         "_type": "employee",
         "_id": "3",
         "_score": 1,
         "_source": {
           "address": {
             "country": "china",
             "province": "jiangsu",
             "city": "nanjing"
           },
           "name": "waws",
           "age": 37,
           "join_date": "2016-01-01"
         }
       }
     ]
   }
 }
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filter与query对比大解密

  • filter,仅仅只是按照搜索条件过滤出需要的数据而已,不计算任何相关度分数,对相关度没有任何影响
  • query,会去计算每个document相对于搜索条件的相关度,并按照相关度进行排序

一般来说,如果你是在进行搜索,需要将最匹配搜索条件的数据先返回,那么用query;如果你只是要根据一些条件筛选出一部分数据,不关注其排序,那么用filter 除非是你的这些搜索条件,你希望越符合这些搜索条件的document越排在前面返回,那么这些搜索条件要放在query中;如果你不希望一些搜索条件来影响你的document排序,那么就放在filter中即可

filter与query性能

  • filter,不需要计算相关度分数,不需要按照相关度分数进行排序,同时还有内置的自动cache最常使用filter的数据
  • query,相反,要计算相关度分数,按照分数进行排序,而且无法cache结果

Elasticsearch核心知识篇(50)

初识搜索引擎_上机动手实战常用的各种query搜索语法(重点)

  • match all
 GET /_search
 {
     "query": {
         "match_all": {}
     }
 }
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  • match
 GET /_search
 {
     "query": { "match": { "title": "my elasticsearch article" }}
 }
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  • multi match
 GET /waws_index/waws_type/_search
 {
   "query": {
     "multi_match": {
       "query": "test",
       "fields": ["test_field", "test_field1"]
     }
   }
 }
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  • range query
 GET /waws_index/waws_type/_search 
 {
   "query": {
     "range": {
       "age": {
         "gte": 30
       }
     }
   }
 }
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  • term query
 GET /waws_index/waws_type/_search 
 {
   "query": {
     "term": {
       "test_field": "test hello"  # 将field当成是一个整个串,不会分词
     }
   }
 }
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  • terms query
 GET /_search
 {
     "query": { "terms": { "tag": [ "search", "full_text", "nosql" ] }}
 }
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  • exist query(2.x中的查询,现在已经不提供了)

Elasticsearch核心知识篇(51)

初识搜索引擎_上机动手实战多搜索条件组合查询

组合查询

  • 例程1
 GET /waws_web/waws_article/_search
 {
   "query": {
     "bool": {
       "must": [
         {
           "match": {
             "title": "elasticsearch"
           }
         }
       ],
       "should": [
         {
           "match": {
             "content": "elasticsearch"
           }
         }
       ],
       "must_not": [
         {
           "match": {
             "author_id": 111
           }
         }
       ]
     }
   }
 }
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  • 例程2
 GET /waws_web/waws_article/_search
 {
     "bool": {
         "must":     { "match": { "title": "how to make millions" }},
         "must_not": { "match": { "tag":   "spam" }},
         "should": [
             { "match": { "tag": "starred" }}
         ],
         "filter": {
           "range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }} 
         }
     }
 }
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  • bool
    • must
    • must_not
    • should
    • filter
  • 每个子查询都会计算一个document针对它的相关度分数,然后bool综合所有分数,合并为一个分数,当然filter是不会计算分数的

  • 例程3

 GET /waws_web/waws_article/_search
 {
     "bool": {
         "must":     { "match": { "title": "how to make millions" }},
         "must_not": { "match": { "tag":   "spam" }},
         "should": [
             { "match": { "tag": "starred" }}
         ],
         "filter": {
           "bool": { 
               "must": [
                   { "range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }}},
                   { "range": { "price": { "lte": 29.99 }}}
               ],
               "must_not": [
                   { "term": { "category": "ebooks" }}
               ]
           }
         }
     }
 }
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  • 例程4
 GET /company/employee/_search 
 {
   "query": {
     "constant_score": {
       "filter": {
         "range": {
           "age": {
             "gte": 30
           }
         }
       }
     }
   }
 }
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