es 查询案例分析

场景描述：

有这样一种场景，比如我们想搜索

title：Brown fox

body：Brown fox

文章索引中有两条数据，兔子和狐狸两条数据

PUT /blogs/_bulk
{"index": {"_id": 1}}
{"title": "Quick brown rabbits", "body": "Brown rabbits are commonly seen."}
{"index": {"_id": 2}}
{"title": "Keeping pets healthy", "body": "My quick brown fox eats rabbits on a regular basis."}

结果肯定是想要数据二，狐狸优先展示

但是，然后搜索的时候，会对搜素词 Brown fox 进行分词，导致数据一优先级更高

可以看下结果：
优先展示的是兔子，有 0.8 的算分，而狐狸只有 0.7 的算分

GET /blogs/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {"match": {
          "title": "Brown fox"
        }},
        {"match": {
          "body": "Brown fox"
        }}
      ]
    }
  }
}

原因分析：

bool should的算法过程：

• 查询should语句中的两个查询
• 加和两个查询的评分
• 乘以匹配语句的总数
• 除以所有语句的总数

上述例子中，title和body属于竞争关系，不应该将分数简单叠加，而是应该找到单个最佳匹配的字段的评分。

解决方案

方式一 dis_max：

可以采用 dis max query

实例如下：可以看到此时达到了我们想要的结果

GET /blogs/_search
{
  "query": {
    "dis_max": {
      "queries": [
        {
          "match":{
        "title": "Brown fox"
        }
        }, 
        {
          "match": {
          "body": "Brown fox"
        }
        }
      ]
    }
  }
}

这里简单解释一下这两种命令产生的原因：

类似 MySQL 可以使用 explain 关键字分析指令

先分析 bool should

如下看兔子这条数据，总算分是两个字段的算分之和

GET /blogs/_search
{
  "explain": true, 
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {"match": {
          "title": "Brown fox"
        }},
        {"match": {
          "body": "Brown fox"
        }}
      ]
    }
  }
}

再来看 dis_max

如下同样看兔子的这条数据，可以看到，此时这条数据的总算分是其中一个字段的最大值

GET /blogs/_search
{
  "explain": true, 
  "query": {
    "dis_max": {
      "queries": [
        {
          "match":{
        "title": "Brown fox"
        }
        }, 
        {
          "match": {
          "body": "Brown fox"
        }
        }
      ]
    }
  }
}

dis_max 还可以使用 tie_breaker 控制非最大值字段的算分

tier breaker是一个介于0-1之间的浮点数。0代表使用最佳匹配;1代表所有语句同等重要。

1. 获得最佳匹配语句的评分_score 。
2. 将其他匹配语句的评分与tie_breaker相乘
3. 对以上评分求和并规范化

最终得分=最佳匹配字段+其他匹配字段*tie_breaker

此时可以看到

兔子这条数据的算分 0.714258 = 0.6931471 + 0.21110919 * 0.1

0.1 就是 tier breaker 的数值

方式二 multi_mahch ：

还记得之前篇章里面学到的 multi_match 多字段查询么

看到下面结果中的算分是不是有点似曾相识，

没错，multi_mahch 默认的查询方式就是两字段取最大值的方式

算分方式和上面一致，可以自行使用 explain 进行尝试

GET /blogs/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "Brown fox",
      "fields": ["title","body"]
    }
  }
}

同样的 multi_mahch 也可以使用 tie_breaker 控制最佳匹配之外字段的算分

GET /blogs/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "type": "best_fields", 
      "query": "Brown fox",
      "fields": ["title","body"],
      "tie_breaker": 0.1
    }
  }
}

multi_mahch 有三种方式

best_fields

这种方式就是默认的方式，就不再演示了

GET /blogs/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "type": "best_fields", 
      "query": "Brown fox",
      "fields": ["title","body"]
    }
  }
}

most_fields

这种方式就是上面 bool should 求和的方式

GET /blogs/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "type": "most_fields", 
      "query": "Brown fox",
      "fields": ["title","body"]
    }
  }
}

cross_fields

跨字段查询

搜索内容在多个字段中都显示，类似 bool+dis_max 组合

PUT /address/_bulk
{ "index": { "_id": "1"} }
{"province": "湖南","city": "长沙"}
{ "index": { "_id": "2"} }
{"province": "湖南","city": "常德"}
{ "index": { "_id": "3"} }
{"province": "广东","city": "广州"}
{ "index": { "_id": "4"} }
{"province": "湖南","city": "邵阳"}




# 可以使用cross_fields，支持operator
#与copy_to相比，其中一个优势就是它可以在搜索时为单个字段提升权重。
GET /address/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "湖南常德",
      "type": "cross_fields",
      "operator": "and", 
      "fields": ["province","city"]
    }
  }
}

这里跨字段还有另一种方式：

可以用copy...to 解决，但是需要额外的存储空间

DELETE /address
# copy_to参数允许将多个字段的值复制到组字段中，然后可以将其作为单个字段进行查询
PUT /address
{
  "mappings" : {
      "properties" : {
        "province" : {
          "type" : "keyword",
          "copy_to": "full_address"
        },
        "city" : {
          "type" : "text",
          "copy_to": "full_address"
        }
      }
    },
    "settings" : {
        "index" : {
            "analysis.analyzer.default.type": "ik_max_word"
        }
    }
}

PUT /address/_bulk
{ "index": { "_id": "1"} }
{"province": "湖南","city": "长沙"}
{ "index": { "_id": "2"} }
{"province": "湖南","city": "常德"}
{ "index": { "_id": "3"} }
{"province": "广东","city": "广州"}
{ "index": { "_id": "4"} }
{"province": "湖南","city": "邵阳"}

GET /address/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "full_address": {
        "query": "湖南常德",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

本次先分享到这里，感谢各位观看！！！感兴趣的小伙伴可以关注收藏，持续更新中~~~文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-841402.html

到了这里，关于es 查询案例分析的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！