仰望星空的快乐

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elasticsearch

1.倒排索引

1》mysql等数据库使用正向索引

如果根据id（索引列查询），速度会非常快，但是如果根据非索引列，并且模糊查询时，速度会非常慢，流程如下（比如id是索引列，title是要模糊查询的非索引列）

1）用户搜索数据，条件是title符合"%手机%"

2）逐行获取数据，比如id为1的数据

3）判断数据中的title是否符合用户搜索条件

4）如果符合则放入结果集，不符合则丢弃。回到步骤1

2》所以要用到倒排索引，倒排索引的搜索流程如下：

elasticsearch-LMLPHP

1）用户输入条件"华为手机"进行搜索。

2）对用户输入内容分词，得到词条：华为、手机。

3）拿着词条在倒排索引中查找，可以发现id为1 2 3的记录，或者有手机，或者有华为，或者两个都有，

4）拿着文档id 1 2 3到正向索引中查找具体文档。

3》那么为什么一个叫做正向索引，一个叫做倒排索引呢？

  • 正向索引是最传统的，根据id索引的方式。但根据词条查询时，必须先逐条获取每个文档，然后判断文档中是否包含所需要的词条，是根据文档找词条的过程。

  • 而倒排索引则相反，是先找到用户要搜索的词条，根据词条得到保护词条的文档的id，然后根据id获取文档。是根据词条找文档的过程。

  • 倒排索引虽然要先查询倒排索引，再查询正向索引，但是无论是词条、还是文档id都建立了索引，查询速度非常快！无需全表扫描。

2.  ElasticSearch 和mysql 的对应关系elasticsearch-LMLPHP

 3.索引库dsl操作

3.1mapping映射属性

mapping是对索引库中文档的约束，常见的mapping属性包括：

  • type：字段数据类型，常见的简单类型有：

    • 字符串：text（可分词的文本）、keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip地址）

    • 数值：long、integer、short、byte、double、float、

    • 布尔：boolean

    • 日期：date

    • 对象：object

  • index：是否创建索引，默认为true

  • analyzer：使用哪种分词器

  • properties：该字段的子字段

例如下面的json文档：

{
    "age": 21,
    "weight": 52.1,
    "isMarried": false,
    "info": "黑马程序员Java讲师",
    "email": "zy@itcast.cn",
    "score": [99.1, 99.5, 98.9],
    "name": {
        "firstName": "云",
        "lastName": "赵"
    }
}

对应的每个字段映射（mapping）：

  • age：类型为 integer；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器

  • weight：类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器

  • isMarried：类型为boolean；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器

  • info：类型为字符串，需要分词，因此是text；参与搜索，因此需要index为true；分词器可以用ik_smart

  • email：类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；不参与搜索，因此需要index为false；无需分词器

  • score：虽然是数组，但是我们只看元素的类型，类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器

  • name：类型为object，需要定义多个子属性

    • name.firstName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器

    • name.lastName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器

3.2dsl操作索引库

json格式，用于ElasticSearch的语句，进行增删改查操作

1》创建索引库（索引库相当于mysql中的表）

PUT /heima  索引库名
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "info":{  文档名
        "type": "text",  类型
        "analyzer": "ik_smart"  使用的分词器
      },
      "email":{
        "type": "keyword",
        "index": "false" 是否使用倒排索引排序 ，电子邮箱，不会根据电子邮箱查询，所以是false，其他属性默认是true
      },
      "name":{
        "properties": {  因为name中有姓和名两个属性，所以要写个properties
          "firstName": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      },
    }
  }
}

2》查询索引库结构

GET /heima

3》修改索引库结构

倒排索引结构虽然不复杂，但是一旦数据结构改变（比如改变了分词器），就需要重新创建倒排索引，这简直是灾难。因此索引库一旦创建，无法修改mapping。

只能增加新的属性

PUT /heima/_mapping
{
  "properties":{
    "age":{
      "type":"integer"
    }
  }
}

4》删除索引库

DELETE /索引库名

4.文档dsl操作

    1.添加一条文档（记录） 如果该文档已存在，则更新该文档


POST /heima/_doc/1
{
  "info":"黑马程序员java讲师",
  "email":"1960703672@qq.com",
  "name":{
    "firstname":"云",
    "lastname":"ZHAO"
  }
}

2. 查询一条文档（记录）

GET /heima/_doc/1

3.删除一条文档（记录）

DELETE /heima/_doc/1

4.修改一条文档，如果不存在，就创建新的该条文档

POST /heima/_doc/1
{
  "info":"黑马程序员java讲师",
  "email":"1960703672@qq.com",
  "name":{
    "firstname":"云",
    "lastname":"ZHAO"
  }
}

5.局部修改文档字段

POST /heima/_update/1
{
  "doc":{
    "email":"1195"
  }
}

5.dsl创建索引练习及文档查询操作

  • location：地理坐标，里面包含精度、纬度

  • all：一个组合字段，其目的是将多字段的值 利用copy_to合并，提供给用户搜索，
    会创建一个新的all字段，包含使用了all的其他字段（下面代码中的name，brand，city），并创建反向索引

PUT /hotel
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "keyword"
      },
      "name":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word",
        "copy_to": "all"
      },
      "address":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "price":{
        "type": "integer"
      },
      "score":{
        "type": "integer"
      },
      "brand":{
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all"
      },
      "city":{
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all"
      },
      "starName":{
        "type": "keyword"
      },
      "business":{
        "type": "keyword"
      },
      "location":{
        "type": "geo_point"
      },
      "pic":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "all":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      }
    }
  }
}

文档查询操作

1.查询所有文档

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

2. 全文检索查询

模糊查询info中有java工程师的，模糊查询不太准确，因为是根据分词来倒排索引查询的，比如分成了java 和工程师，会去找eleaticsearch分词后的字典中工程师和java对应的id，所以比如查询参数的info是 java 哈哈哈哈 工程师，是可以查询出来的，但如果是java 工程大师，工程大师在eleaticsearch分词后的字典中没有（就是eleaticsearch的info中没有工程大师info的记录），就查询不出来。

GET /heima2/_search
{
  "query": {
    "match": {"info":"java工程师"}
  }
}

   在定义索引（表结构）时，定义了all字段，关联了 酒店名称 品牌 城市 三个字段
    所以可以直接根据all字段查询，会查询酒店名称  或者品牌 或者城市中有上海的

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "all": "上海"
    }
  }
}

3.全文检索查询2

如果没有定义all字段，想查询酒店名称  或者品牌 或者城市中有上海的 ，就必须使用如下的查询方式，速度很慢，推荐在定义表时使用all字段，查询all字段。

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "杭州",
      "fields": ["brand","name","bussiness"]
    }
  }
}

4.term精确查询

查询城市是上海的 （比如有个上海市，则不能查询到）

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "city": {
        "value": "上海"
      }
    }
  }
}

5.范围查询  要查询的字段必须是数字类型，可以比较的。

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "gte": 1000,
        "lte": 2000
      }
    }
  }
}

6.地理位置查询1（不常用）画一个矩形，查询在该矩形范围内的所有地址

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "geo_bounding_box": {
      "location": {
        "top_left": {
          "lat": 31.1,
          "lon": 121.5
        },
        "bottom_right": {
          "lat": 30.9,
          "lon": 0.0
        }
      }
    }
  }
}

7.地理位置查询2 （很常用）  附近的人，查询距离某个点什么范围的记录

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "geo_distance": {
      "distance": "15km",
      "location": "31.21,121.5"
    }
  }
}

8.设置查询的优先级

在使用match查询时，文档结果会根据与搜索词条的关联度打分（_score），返回结果时按照分值降序排列。比如在搜索虹桥如家时：

[
  {
    "_score" : 17.850193,
    "_source" : {
      "name" : "虹桥如家酒店真不错",
    }
  },
  {
    "_score" : 12.259849,
    "_source" : {
      "name" : "外滩如家酒店真不错",
    }
  },
  {
    "_score" : 11.91091,
    "_source" : {
      "name" : "迪士尼如家酒店真不错",
    }
  }
]

 算法主要有两种：

elasticsearch-LMLPHP

 而这个算分结果，是可以被干预的，比如，收了如家的广告费，想要如家的搜索结果提前

实现：

     

elasticsearch-LMLPHP

 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": {
        "match": {
          "all": "外滩"
        }
      },
      "functions": [
        {
          "filter": {
            "term": {
              "brand": "如家"
            }
          },
          "weight": 10
        }
      ]
    }
  }
}

查询结果：

elasticsearch-LMLPHP

9. 布尔查询

    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

  • 比如在搜索酒店时，除了关键字搜索外，我们还可能根据品牌、价格、城市等字段做过滤：

    elasticsearch-LMLPHP每一个不同的字段，其查询的条件、方式都不一样，必须是多个不同的查询，而要组合这些查询，就必须用bool查询了。

  • 查询城市是上海的，品牌是皇冠假日或者华美达的，价格大于500的，评分大于45的酒店

  • #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
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
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

  • 10.根据地理位置排序（查询距离某个点最近的）

  • GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "_geo_distance": {
        "location": {
          "lat": 40.476483,
          "lon": 115.97481
        },
        "order": "asc"
      }
    }
  ]
}

  • 6.搜索结果处理

  • 6.1手动排序  

  • 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。

    手动排序后，不会再打分，也就没有_score属性了。

  • GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "FIELD": "desc"  // 排序字段、排序方式ASC、DESC
    }
  ]
}

    6.2分页查询

  • 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

  • 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
}

    6.3高亮

  • 高亮是对关键字高亮，因此搜索条件必须带有关键字，而不能是范围这样的查询。

  • 默认情况下，高亮的字段，必须与搜索指定的字段一致，否则无法高亮

  • 如果要对非搜索字段高亮，则需要添加一个属性：required_field_match=false

    #fields指定高亮的标签，如果搜索字段和高亮字段（即city和name）不是一个，需要require_field_match设为false
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "city": "上海"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "name": {
        "require_field_match": "false"
      }
    }
  }
}
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