Elasticsearch Search Query

• 前言
• URI 查询
• Request Body
• 搜索相关性 Relevance
• 衡量相关性
• 总结

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前言

Elasticsearch 查询分为 URI Search 和 Request Body Search，URI Search 是在URL中使用查询参数，Request Body Search 使用 Elasticsearch 提供的基于JSON格式的 Query Domain Specific Language(DSL)

语法	范围
/_search	集群上所有的索引
/index1/_search	index1
/index1,index2/_search	index1和index2
/index*/_search	以index开头的索引

URI 查询

1. 使用 “q”，指定查询字符串，然后用KV键值对来指定要查询的字段和条件(q表示查询内容，后面的KV键值对表示查询字段和条件)。
   GET /kibana_sample_data_ecommerce/_search?q=customer_first_name:Eddie
2. df 默认字段，q里面的查询字段不指定时查询这个字段，如果q里面没有指定字段，也没有默认字段，则查所有字段。sort 排序、from 和 size 用于分页、profile 可以查看查询是如何被执行的

   GET /movies/_search?q=2012&df=title&sort=year:desc&from=0&size=10&timeout=1s
   {
   	"profile":true
   }
   

3. 查询条件
   - 指定字段 vs 泛查询： q=title:2012 / q=2012
   - Term vs Phrase： Term 查询时 Beautiful Mind = Beautiful OR Mind，Phrase 查询时 Beautiful Mind = Beautiful AND Mind 还要求前后顺序保存一致
   - 分组和引号： title:(Beautiful AND Mind) title=“Beautiful Mind”
   - 布尔操作： AND / OR / NOT(必须大写) 或者 && / || / ! title:(matrix NOT reloaded)
   - 分组： + 表示 must - 表示 must_not title:(+matrix -reloaded)
   - 范围查询：[] 闭区间 year:[* TO 2018] {} 开区间 year:{2018 TO 2019}
   - 算数符号：> year:>2010、<= year:(>2010 && <= 2018)、>= year:(+>2010 +<= 2018)
   - 通配符查询(查询效率低，占用内存大，不建议使用)：? 代表1个字符 title:mi?d，* 代表0或者多个字符 title:be*
   - 正则表达式：title:[bt]oy
   - 模糊匹配和近似查询：title:beautifl~1 title:“lord rings”~2

Request Body

1. 支持 POST 和 GET，查询参数用 JSON 格式表示

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

探索结果 Response 响应参数：took 花费的时间；total 符合条件的总文档数；hits 结果集，默认前10个文档；_index 索引名；_id 文档 id；_socre 相关度算分；_source 文档原始信息

搜索相关性 Relevance

1. 当用户通过搜索引擎搜索相关结果时，关心的是搜到结果是否有相关性，相关性包括：是否可以找到所有相关的内容、有多少不相关的内容被返回了、文档的打分是否合理、结合业务需求，平衡结果排名。
2. 通常搜索不仅仅关心内容，还要看内容的可信度。
3. 搜索引擎除了搜索外，还会扮演其它角色，比如电商网站搜索需要提高用户购物体验、提升销售额、去库存。

衡量相关性

查询相关性(Information Retrieval)可以从几个方面来看：Precision(查准率)、Recall(查全率)、Ranking(相关度排序)，可以使用 ES 的查询相关参数来改善搜索的 Precision 和 Recall。

1. Precision(查准率) = True Positive(匹配正确的) / 全部返回的结果
2. Recall = True Positive / 所有应该返回的结果

总结