<span role="heading" aria-level="2">ElasticSearch 简单的搜索聚合分析

ElasticSearch 简单的搜索聚合分析

全栈程序员-站长 • 2022年7月2日下午2:00 • 未分类 • 阅读 30

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

一、搜索
1.DSL搜索

全部数据没有任何条件

GET /shop/goods/_search
{
  "query": { "match_all": {} }
}

查询名称包含 xxx 的商品，同时按照价格降序排序

GET /shop/goods/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "name" : "xxx"
        }
    },
    "sort": [
        { "price": "desc" }
    ]
}

分页查询商品 from 第几条开始 size 获取几条

GET /shop/goods/_search
{
  "query" : {
        "match" : {
            "name" : "xxx"
        }
    },
  "from": 1,
  "size": 1
}

查询结果中返回的字段设置

查询结果中返回的字段 设置
GET /shop/goods/_search
{
  "query" : {
        "match" : {
            "name" : "xxx"
        }
    },
  "_source": ["name", "price"]
}

2、query filter

搜索商品名称包含xxx，而且售价大于25元的商品

GET /shop/goods/_search
{
    "query" : {
        "bool" : {
            "must" : {
                "match" : {
                    "name" : "xxx" 
                }
            },
            "filter" : {
                "range" : {
                    "price" : { "gt" : 25 } 
                }
            }
        }
    }
}

3、full-text search（全文检索）

GET /shop/goods/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "producer" : "xxx"
        }
    }
}

4、phrase search（短语搜索）
短语搜索的功能和全文检索相对应，全文检索会将输入的搜索串拆解开来，去倒排索引里面去一一匹配，只要能匹配上任意一个拆解后的单词，就可以作为结果返回
phrase search，要求输入的搜索串，必须在指定的字段文本中，完全包含一模一样的，才可以算匹配，才能作为结果返回

GET /shop/goods/_search
{
    "query" : {
        "match_phrase" : {
            "producer" : "xxx"
        }
    }
}

5 highlight search（高亮搜索结果）

高亮优化：
方式1：传统plain高亮方式。
官网明确支持，该方式匹配慢，如果出现性能问题，请考虑其他高亮方式。
方式2： postings 高亮方式。
方式3： fast-vector-highlighter 简称fvh高亮方式。

GET /shop/goods/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "producer" : "xxx"
        }
    },
    "highlight": {
        "fields" : {
            "producer" : {}
        }
    }
}

二、聚合、分析

5.x以后对排序，聚合这些操作用单独的数据结构(fielddata)缓存到内存里了，需要单独开启。
开启字段的fielddata

PUT /shop/_mapping/goods
{
  "properties": {
    "tags": {
      "type": "text",
      "fielddata": true
    }
  }
}

1、计算每个tag下的商品数量

GET /shop/goods/_search
{
  "aggs": {
    "group_by_tags": {
      "terms": { "field": "tags" }
    }
  }
}

size表示不返回文档只返回聚合分析后的结果 group_by_tags和all_tags 只是给本次聚合起一个名字没有功能的区别

GET /shop/goods/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "all_tags": {
      "terms": { "field": "tags" }
    }
  }
}

2、对名称中包含xxx的商品，计算每个tag下的商品数量

GET /shop/goods/_search
{
  "size": 0,
  "query": {
    "match": {
      "name": "yagao"
    }
  },
  "aggs": {
    "all_tags": {
      "terms": {
        "field": "tags"
      }
    }
  }
}

3、先分组，再算每组的平均值，计算每个tag下的商品的平均价格

GET /shop/goods/_search
{
    "size": 0,
    "aggs" : {
        "group_by_tags" : {
            "terms" : { "field" : "tags" },
            "aggs" : {
                "avg_price" : {
                    "avg" : { "field" : "price" }
                }
            }
        }
    }
}

4、计算每个tag下的商品的平均价格，并且按照平均价格降序排序

GET /shop/goods/_search
{
    "size": 0,
    "aggs" : {
        "all_tags" : {
            "terms" : { "field" : "tags", "order": { "avg_price": "desc" } },
            "aggs" : {
                "avg_price" : {
                    "avg" : { "field" : "price" }
                }
            }
        }
    }
}

5、按照指定的价格范围区间进行分组，然后在每组内再按照tag进行分组，最后再计算每组的平均价格

GET /shop/goods/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "group_by_price": {
      "range": {
        "field": "price",
        "ranges": [
          {
            "from": 0,
            "to": 20
          },
          {
            "from": 20,
            "to": 40
          },
          {
            "from": 40,
            "to": 50
          }
        ]
      },
      "aggs": {
        "group_by_tags": {
          "terms": {
            "field": "tags"
          },
          "aggs": {
            "average_price": {
              "avg": {
                "field": "price"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}