ElasticSearch DSL语句(bool查询、算分控制、地理查询、排序、分页、高亮等)

文章目录

  • DSL 查询种类
  • DSL query 基本语法
    • 1、全文检索
    • 2、精确查询
    • 3、地理查询
    • 4、function score (算分控制)
    • 5、bool 查询
  • 搜索结果处理
    • 1、排序
    • 2、分页
    • 3、高亮
  • RestClient操作

DSL 查询种类

  • 查询所有:查询所有数据,一般在测试时使用。march_all,但是一般显示全部,有一个分页的功能
  • 全文检索(full text)查询:利用分词器对用户的输入内容进行分词,然后去倒排索引库匹配。例如:
    • match_query
    • mutil_match_query
  • 精确查询:根据精确词条值查询数据,一般查找的时keyword、数值、日期、boolean等字段。例如:
    • ids
    • term
    • range
  • 地理查询(geo):根据经纬度查询,例如:
    • geo_distance
    • geo_bounding_box
  • 复合(compound)查询:复合查询时将上面各种查询条件组合在一起,合并查询条件。例如:
    • bool
    • funcation_score

DSL query 基本语法

1、全文检索

# DSL查询
GET /indexName/_search
{
  "query":{
    "查询类型":{
      "查询条件":"条件值"
    }
  }
}

match 与 multi_match 的与别是前者根据单字段查,后者根据多字段查。
参与搜索的字段越多,查询效率越低,建议利用copy_to将多个检索字段放在一起,然后使用match—all字段查。

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

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

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

2、精确查询

精确查询: term字段全值匹配,range字段范围匹配。
精确查询一般查找keyword、数值、boolean等不可分词的字段

# term
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "city": {
        "value": "北京"
      }
    }
  }
}
# range
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "gt": 1000,
        "lt": 2000
      }
    }
  }
}

3、地理查询

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "geo_bounding_box": {
      "location": {
        "top_left": {
          "lat": 31.1,
          "lon": 121.5
        },
        "bottom_right": {
          "lat": 30.9,
          "lon": 121.7
        }
      }
    }
  }
}

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "geo_distance": {
      "distance": "20km",
      "location": {
        "lat": 31.13,
        "lon": 121.8
      }
    }
  }
}

4、function score (算分控制)

复合查询(compound ):将简单查询条件组合在一起,实现复杂搜索逻辑。

  • function score:算分函数查询,可以控制文档的相关性算分,控制排名。例如百度竞价

es在5.1及之后就弃用了 TF-IDF 算法,开始采用 BM25算法。BM25算法不会因为词的出现频率变大而导致算分无限增大,会逐渐趋近一个值
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

function score query :可以修改文档相关性算分,得到新的算分。
三要素

  • 过滤条件:决定哪些条件要加分
  • 算分函数:如何计算function score
  • 加权方式:function score 与 query score如何运算
    在这里插入图片描述
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match": {
          "all": "如家酒店"
        }
      },
      "functions": [
        {
          "filter": {
            "term": {
              "city": "上海"
            }
          },
          "weight": 10
        }
      ],
      "boost_mode": "sum"
    }
  }
}

5、bool 查询

boolean query:布尔查询是一个或多个子查询的组合。

  • must:必须匹配每个子查询,类似”and“
  • should:选择性匹配子查询,类似”or“
  • 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
    在这里插入图片描述
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "all": "上海"
          }
        }
      ],
      "must_not": [
        {
          "range": {
            "price": {
              "gt": 500
            }
          }
        }
      ],
      "filter": [
        {
          "geo_distance": {
            "distance": "10km",
            "location": {
              "lat": 31.21,
              "lon": 121.5
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

搜索结果处理

1、排序

es支持对搜索结构进行排序,默认是根据相关度算分(_score)进行排序。可以排序的字段有keyword,数值、地理坐标、日期类型等。

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },"sort": [
    {
      "id": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },"sort": [
    {
      "_geo_distance": {
        "location": {
          "lat": 31.2,
          "lon": 121.5
        },
        "order": "asc",
        "unit": "km"
      }
    }
  ]
}

这个排序的结果就是相聚的公里数。
在这里插入图片描述

2、分页

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
针对深度分页;ES给出了两种方案

  • search after:分页时需要排序,原理是从上次的排序值开始(末尾值),查询下一页的数据。官方推荐使用,不会太占内存。手机向下反动滚页。
  • scroll:原理是将排序数据形成快照,保存在内存。不推荐

3、高亮

在这里插入图片描述

ES默认搜索字段和高亮字段必须一致,否则不会高亮。或者使用 "require_field_match": "false" 也能高亮。

最后将查询结果中 highlight 与 指定高亮的字段进行替换返回给前端就行。
在这里插入图片描述

RestClient操作

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
普通查询

    @Test
    public void  testMatchAll() throws IOException {
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("hotel");
        searchRequest.source().query(
                QueryBuilders.matchAllQuery()
        );
        SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

        SearchHits searchHits = searchResponse.getHits();

        long value = searchHits.getTotalHits().value;
        System.out.println(value);
        SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
        System.out.println(hits[0]);
        HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(hits[0].getSourceAsString(), HotelDoc.class);
        System.out.println(hotelDoc);
    }





        QueryBuilders.matchAllQuery()
        QueryBuilders.matchQuery("all","如家")
        QueryBuilders.multiMatchQuery("如家","name","brand","business")
        QueryBuilders.termQuery("city","上海")
        QueryBuilders.rangeQuery("price").gt(100).lt(400)
        
        BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
        boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.termQuery("city","北京"));
        boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gt(100).lt(400));

分页和排序

    public void testPageAndSort() throws IOException {
        int pageNum = 2, pageSize = 10;

        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("hotel");
        BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
        TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("brand", "如家");
        MatchQueryBuilder matchQueryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("all", "北京");
        boolQueryBuilder.must(termQueryBuilder);
        boolQueryBuilder.must(matchQueryBuilder);

        searchRequest.source().query(boolQueryBuilder);
        searchRequest.source().from((pageNum - 1) * pageSize).size(pageSize);
        searchRequest.source().sort("price", SortOrder.ASC);

        SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        SearchHit[] hits = searchResponse.getHits().getHits();
        for (SearchHit hit : hits) {
            String source = hit.getSourceAsString();
            HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(source, HotelDoc.class);
            System.out.println(hotelDoc);
        }
    }

高亮

    public void testHighLight() throws IOException {
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("hotel");

        searchRequest.source().query(QueryBuilders.matchQuery("all","如家"));
        searchRequest.source().highlighter(new HighlightBuilder().field("name").requireFieldMatch(false));
        SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

        SearchHit[] hits = searchResponse.getHits().getHits();
        for (SearchHit hit : hits) {
            String source = hit.getSourceAsString();
            HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(source, HotelDoc.class);

            Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
            if(!highlightFields.isEmpty()){
                HighlightField highlightField = highlightFields.get("name");
                //一般value只有一个元素,取数组第一个
                String name = highlightField.getFragments()[0].string();
                hotelDoc.setName(name);
            }
            System.out.println(hotelDoc);
        }
    }

算分
让指定酒店置顶 (function_score )广告业务
在这里插入图片描述

    // 算分控制
    FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQueryBuilder = QueryBuilders.functionScoreQuery(
            // 原始查询
            boolQueryBuilder,
            // FunctionScore 数组
            new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder[]{
                    new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(
                            QueryBuilders.termQuery("isAD", true),
                            ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(10)
                    )
            }
    );

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/81439.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【unity】Pico VR 开发笔记(基础篇)

Pico VR 开发笔记(基础篇) XR Interaction Tooikit 版本 2.3.2 一、环境搭建 其实官方文档已经写的很详细了&#xff0c;这里只是不废话快速搭建&#xff0c;另外有一项官方说明有误的&#xff0c;补充说明一下&#xff0c;在开发工具部分说明 插件安装——安装pico的sdk和XR…

12. Docker可视化工具

目录 1、前言 2、Docker UI 2.1、部署Docker UI 2.2、管理容器 3、Portainer 3.1、部署Portainer 3.2、管理容器 3.3、添加远程Docker 4、Shipyard 1、前言 Docker 提供了命令行工具来管理 Docker 的镜像和运行 Docker 的容器。我们也可以使用图形工具来管理 Docker。…

【k8s、云原生】基于metrics-server弹性伸缩

第四阶段 时 间&#xff1a;2023年8月18日 参加人&#xff1a;全班人员 内 容&#xff1a; 基于metrics-server弹性伸缩 目录 一、Kubernetes部署方式 &#xff08;一&#xff09;minikube &#xff08;二&#xff09;二进制包 &#xff08;三&#xff09;Kubeadm 二…

STM32——RTC实时时钟

文章目录 Unix时间戳UTC/GMT 时间戳转换BKP简介BKP基本结构读写BKP备份寄存器电路设计关键代码 RTC简介RTC框图RTC基本结构硬件电路RTC操作注意事项读写实时时钟电路设计关键代码 Unix时间戳 Unix 时间戳&#xff08;Unix Timestamp&#xff09;定义为从UTC/GMT的1970年1月1日…

周易卦爻解读笔记——节卦

第六十卦节 水泽节 坎上兑下 节卦由泰卦所变&#xff0c;泰卦的九三与六五换位。象征节制有度。 地天泰 节卦是涣卦的覆卦&#xff0c;序卦传【物不可以终离&#xff0c;故受之以节】 节&#xff1a;亨。苦节不可贞。 节卦通达&#xff0c;但不可一直过度辛苦的节制。 彖曰…

机器学习|Softmax 回归的数学理解及代码解析

机器学习&#xff5c;Softmax 回归的数学理解及代码解析 Softmax 回归是一种常用的多类别分类算法&#xff0c;适用于将输入向量映射到多个类别的概率分布。在本文中&#xff0c;我们将深入探讨 Softmax 回归的数学原理&#xff0c;并提供 Python 示例代码帮助读者更好地理解和…

JVM面试题-1

1、什么是JVM内存结构&#xff1f; jvm将虚拟机分为5大区域&#xff0c;程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈、java堆、方法区&#xff1b; 程序计数器&#xff1a;线程私有的&#xff0c;是一块很小的内存空间&#xff0c;作为当前线程的行号指示器&#xff0c;用于记录当前虚拟…

【以太网通信】RS232 串口转以太网

最近和 RK 研发同事在调试通信接口&#xff0c;排查与定位 RK3399 接收数据出错的问题。FPGA 与 RK3399 之间使用一路 RS232 串口进行通信&#xff0c;由于串口数据没有分包&#xff0c;不方便排查问题&#xff0c;想到可以开发一个 RS232 串口转以太网的工具&#xff0c;将串口…

nginx部署时http接口正常,ws接口404

可以这么配置 map $http_upgrade $connection_upgrade {default upgrade; close; }upstream wsbackend{server ip1:port1;server ip2:port2;keepalive 1000; }server {listen 20038;location /{ proxy_http_version 1.1;proxy_pass http://wsbackend;proxy_redirect off;proxy…

谷歌浏览器插件篇之console Importer

前言 作为一名前端开发者&#xff0c;相信在开发实践中&#xff0c;使用过诸多第三方库。譬如&#xff1a;lodash、moment、dayjs、antd等数不胜数。 然每每使用&#xff0c;经起繁琐&#xff0c;便令人有反抗之意。其步骤如下&#xff1a;首先要在搭建好的项目里&#xff0c…

学习笔记:Opencv实现限制对比度得自适应直方图均衡CLAHE

2023.8.19 为了完成深度学习的进阶&#xff0c;得学习学习传统算法拓展知识面&#xff0c;记录自己的学习心得 CLAHE百科&#xff1a; 一种限制对比度自适应直方图均衡化方法&#xff0c;采用了限制直方图分布的方法和加速的插值方法 clahe&#xff08;限制对比度自适应直方图…

C++ string类详解

⭐️ string string 是表示字符串的字符串类&#xff0c;该类的接口与常规容器的接口基本一致&#xff0c;还有一些额外的操作 string 的常规操作&#xff0c;在使用 string 类时&#xff0c;需要使用 #include <string> 以及 using namespace std;。 ✨ 帮助文档&…

4 STM32标准库函数 之 FLASH存储器(FLASH)所有函数的介绍及使用

3 STM32标准库函数 之 FLASH存储器所有函数的介绍及使用 1. 图片有格式2 文字无格式二、FLASH 库函数固件库函数预览2.1 函数FLASH_SetLatency2.2 函数FLASH_HalfCycleAccessCmd2.3 函数FLASH_PrefetchBufferCmd2.4 函数FLASH_Unlock2.5 函数FLASH_Lock2.6 函数FLASH_ErasePage…

音视频 FFmpeg音视频处理流程

ffmpeg -i test_1920x1080.mp4 -acodec copy -vcodec libx264 -s 1280x720 test_1280x720.flv推荐一个零声学院项目课&#xff0c;个人觉得老师讲得不错&#xff0c;分享给大家&#xff1a; 零声白金学习卡&#xff08;含基础架构/高性能存储/golang云原生/音视频/Linux内核&am…

GAN!生成对抗网络GAN全维度介绍与实战

目录 一、引言1.1 生成对抗网络简介1.2 应用领域概览1.3 GAN的重要性 二、理论基础2.1 生成对抗网络的工作原理2.1.1 生成器生成过程 2.1.2 判别器判别过程 2.1.3 训练过程训练代码示例 2.1.4 平衡与收敛 2.2 数学背景2.2.1 损失函数生成器损失判别器损失 2.2.2 优化方法优化代…

Linux设置临时目录路径的解决方案

大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的…

第 7 章 排序算法(1)(介绍,分类,时间复杂度,空间复杂度)

7.1排序算法的介绍 排序也称排序算法(Sort Algorithm)&#xff0c;排序是将一组数据&#xff0c;依指定的顺序进行排列的过程。 7.2排序的分类&#xff1a; 内部排序: 指将需要处理的所有数据都加载到**内部存储器(内存)**中进行排序。外部排序法&#xff1a; 数据量过大&am…

安全学习DAY18_信息打点-APP资产搜集

信息打点-APP资产&静态提取&动态抓包&动态调试 文章目录 信息打点-APP资产&静态提取&动态抓包&动态调试本节知识&思维导图本节使用到的链接&工具 如何获取目标APP从名称中获取APP从URL获取APP APP搜集资产信息APP提取信息分类信息提取方式信息…

RPA机器人《国网电力》电力行业实施案例-基层减负 提质增效

背景&#xff1a;随着国网战略目标加速落地&#xff0c;数字化转型和精益化管理深化推进&#xff0c;各供电公司亟待突破精细化管控不深入、执行标准不够统一、系统数据不够融通等制约工作质效提升的能力瓶颈&#xff0c;针对这些问题&#xff0c;决定引入诸如RPA、OCR等技术&a…

深入探索:Kali Linux 网络安全之旅

目录 前言 访问官方网站 导航到下载页面 启动后界面操作 前言 "Kali" 可能指的是 Kali Linux&#xff0c;它是一种基于 Debian 的 Linux 发行版&#xff0c;专门用于渗透测试、网络安全评估、数字取证和相关的安全任务。Kali Linux 旨在提供一系列用于测试网络和…