Elasticsearch系列结构化搜索

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

编程

前言

结构化搜索将会有大量的搜索实例，我们将"音乐APP"作为主要的案例背景，去开发一些跟音乐APP相关的搜索或数据分析，有助力于我们理解实战的目标，顺带巩固一下学习的知识。

我们将一首歌需要的字段暂定为：

| name | code | type | remark |

| :---- | :--: | :--: | -----: |

| ID | id | keyword | 文档ID |

| 歌手 | author | text | |

| 歌曲名称 | name | text | |

| 歌词 | content | text | |

| 语种 | language | text | |

| 标签 | tags | text | |

| 歌曲时长 | length | long | 记录秒数 |

| 喜欢次数 | likes | long | 点击喜欢1次，自增1 |

| 是否发布 | isRelease | boolean | true已发布，false未发布 |

| 发布日期 | releaseDate | date | |

我们手动定义的索引mapping信息如下：

PUT /music
{
  "mappings": {
      "children": {
        "properties": {
          "id": {
            "type": "keyword"
          },
          "author_first_name": {
            "type": "text",
            "analyzer": "english"
          },
          "author_last_name": {
            "type": "text",
            "analyzer": "english"
          },
          "author": {
            "type": "text",
            "analyzer": "english",
            "fields": {
              "keyword": {
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
            }
          },
          "name": {
            "type": "text",
            "fields": {
              "keyword": {
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
            }
          },
          "content": {
            "type": "text",
            "fields": {
              "keyword": {
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
            }
          },
          "language": {
            "type": "text",
            "analyzer": "english",
            "fielddata": true
          },
          "tags": {
            "type": "text",
            "analyzer": "english"
          },
          "length": {
            "type": "long"
          },
          "likes": {
            "type": "long"
          },
          "isRelease": {
            "type": "boolean"
          },
          "releaseDate": {
            "type": "date"
          }
        }
      }
  }
}

我们预先导入一批数据进去：

POST /music/children/_bulk
{ "index": { "_id": 1 }}
{ "id" : "34116101-7fa2-5630-a1a4-1735e19d2834", "author_first_name":"Peter", "author_last_name":"Gymbo", "author" : "Peter Gymbo", "name": "gymbo", "content":"I hava a friend who loves smile, gymbo is his name", "language":"english", "tags":["enlighten","gymbo","friend"], "length":53, "likes": 5, "isRelease":true, "releaseDate": "2019-12-20" }
{ "index": { "_id": 2 }}
{ "id" : "34117101-54cb-59a1-9b7a-82adb46fa58d", "author_first_name":"John", "author_last_name":"Smith", "author" : "John Smith", "name": "wake me, shark me", "content":"don"t let me sleep too late, gonna get up brightly early in the morning", "language":"english", "tags":["wake","early","morning"], "length":55, "likes": 8,"isRelease":true, "releaseDate": "2019-12-21" }
{ "index": { "_id": 3 }}
{ "id" : "34117201-8d01-49d4-a495-69634ae67017", "author_first_name":"Jimmie", "author_last_name":"Davis", "author" : "Jimmie Davis", "name": "you are my sunshine", "content":"you are my sunshine, my only sunshine, you make me happy, when skies are gray", "language":"english", "tags":["sunshine","happy"], "length":65,"likes": 12, "isRelease":true, "releaseDate": "2019-12-22" }
{ "index": { "_id": 4 }}
{ "id" : "55fa74f7-35f3-4313-a678-18c19c918a78", "author_first_name":"Peter", "author_last_name":"Raffi", "author" : "Peter Raffi", "name": "brush your teeth", "content":"When you wake up in the morning it"s a quarter to one, and you want to have a little fun You brush your teeth", "language":"english", "tags":"teeth", "length":45,"likes": 17, "isRelease":true, "releaseDate": "2019-12-22" }
{ "index": { "_id": 5 }}
{ "id" : "1740e61c-63da-474f-9058-c2ab3c4f0b0a", "author_first_name":"Jean", "author_last_name":"Ritchie", "author" : "Jean Ritchie", "name": "love somebody", "content":"love somebody, yes I do", "language":"english", "tags":"love", "length":38, "likes": 3,"isRelease":true, "releaseDate": "2019-12-22" }

精确值查找

我们根据文档的mapping设计，可以按ID、按日期进行查找。

根据ID搜索歌曲

GET /music/children/_search
{
    "query" : {
        "constant_score" : { 
            "filter" : {
                "term" : { 
                    "id" : "34116101-7fa2-5630-a1a4-1735e19d2834"
                }
            }
        }
    }
}

注意ID建立时，类型是指定为keyword，这样ID在索引时不会进行分词。如果类型为text，UUID值在索引时会分词，这样反而查不到结果了。

按日期搜索歌曲

GET /music/children/_search
{
    "query" : {
        "constant_score" : { 
            "filter" : {
                "term" : { 
                    "releaseDate" : "2019-12-21"
                }
            }
        }
    }
}

按歌曲时长搜索

GET /music/children/_search
{
    "query" : {
        "constant_score" : { 
            "filter" : {
                "term" : { 
                    "length" : 53
                }
            }
        }
    }
}

搜索已发布的歌曲

GET /music/children/_search
{
    "query" : {
        "constant_score" : { 
            "filter" : {
                "term" : { 
                    "isRelease" : true
                }
            }
        }
    }
}

以上3个小例子可以发现：准确值搜索对keyword、日期、数字、boolean值天然支持。

组合过滤

前面的4个小例子都是单条件过滤的，实际的需求肯定会有多个条件，不过万变不离其宗，再复杂的搜索需求，也是由一个一个的基础条件复合而成的，我们来看几个简单的组合过滤的例子。

复习一下之前学过的逻辑：

  • bool 组合多个条件，可以嵌套

  • must 必须匹配

  • should 可以匹配（类似于or，多个条件在should里）

  • must_not 必须不匹配

搜索发布日期为2019-12-20，或歌曲ID为2a8f4288-c0a9-5c9b-8f99-67339b66f4c0，但发布日期不能是2019-12-21的歌曲

GET /music/children/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "bool": {
          "should": [
            {"term":{
              "releaseDate":"2019-12-20"
            }},
            {"term":{
              "id":"2a8f4288-c0a9-5c9b-8f99-67339b66f4c0"
            }}
          ],
          "must_not": {
          "term": {
            "releaseDate":"2019-12-21"
          }
        }
        }
      }
    }
  }
}

搜索歌曲ID为2a8f4288-c0a9-5c9b-8f99-67339b66f4c0，或者是歌曲ID为34116101-7fa2-5630-a1a4-1735e19d2834而且发布日期为2019-12-20的帖子

GET /music/children/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "bool": {
          "should": [
            {"term":{
              "id":"2a8f4288-c0a9-5c9b-8f99-67339b66f4c0"
            }},
            {
              "bool": {
                "must" : [
                  {
                  "term" : {
                "id":"34116101-7fa2-5630-a1a4-1735e19d2834"
                  }},
                 { "term" : {
                    "releaseDate":"2019-12-20"
                  }}
                ]
              }
            }
          ]
        }
        }
      }
    }
  }

多值搜索

使用语法terms，可以同时搜索多个值，类似mysql的in语句。

GET /music/children/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "terms": {
          "id": [
            "34116101-7fa2-5630-a1a4-1735e19d2834",
            "99268c7e-8308-569a-a975-bbce7d3f9a8e"
          ]
        }
      }
    }
  }
}

范围查询

针对Long类型和date类型的数据，是支持范围查询的，使用gt、lt、gte、lte来完成范围的判断。与mysql的>、<、>=、<=以及between...and异曲同工。

搜索时长在45-60秒之间的歌曲

对Long类型的范围查询，直接使用范围表达式：

GET /music/children/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "range": {
          "length": {
            "gte": 45,
            "lte": 60
          }
        }
      }
    }
  }
}

日期的范围搜索

针对日期的范围搜索，除了直接写日期，加上常规的范围表达式之外，还可以使用+1d、-1d表示对指定日期的加减，如"2019-12-21||-1d"表示"2019-12-20"，也可以使用now-1d表示昨天，挺有趣。

给个示例：搜索2019-12-21前一天新发布的歌曲

GET /music/children/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "range": {
          "releaseDate" :{
          "gt":"2019-12-21||-1d"
        }
      }
    }
  }
}
}

Null值处理

倒排索引在建立时，是不接受空值的，这就意味着null,[],[null]这些各种形式的null值，不无法存入倒排索引的，那这样怎么办？

Elasticsearch提供了两种查询，类似于mysql的is not null和not exists。

存在查询

exists查询，会返回那些指定字段有值的文档，与mysql的is not null类似。

案例中的tags字段，就是一个选填项，有些记录可能是null值，如果我需要查询所有的tags值的记录，请求如下：

GET /music/children/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "exists": {
          "field": "tags"
        }
      }
    }
  }
}

缺失查询

缺失查询原来是有关键字missing表示，效果与exists相反，语法上与mysql的is null类似，但6.x版本就已经废弃了，我们可以改用must not + exists实现相同的效果。

还是使用tags字段为例，查询tags为空的文档：

GET /music/children/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": {
        "exists": {
          "field": "tags"
        }
      }
    }
  }
}

filter缓存

过滤器为什么效率那么高？除了本身的设计集合来达到高效过滤之外，还将查询结果适当地缓存化。

filter执行原理

我们了解一下Elasticsearch对过滤器的简单操作：

  1. 根据fitler条件查找匹配的文档，获取document list。如果有多个过滤条件且涉及多个字段，那么就会有多个document list，document list是按倒排索引来的。

  2. 根据document list构建bitset(包含0或1的数组)，匹配了是1，没匹配上为0，如[1,0,0,0]。

  3. 迭代所有的bitset，从最稀疏的开始（可以排除到大量的文档），取数组相同位置所有值为1的记录。

  4. 将bitset缓存在内存中，用于提高性能。

filter比query好处是会caching，下次不用查倒排索引，filter大部分情况下在query之前执行query会计算doc对搜索条件的relevance score，还会根据这个score去排序

filter简单过滤出想要的数据，不计算relevance score，也不排序

filter缓存

缓存条件

  1. 最近的256个filter中，某个filter超过一定次数（次数不固定），就会自动缓存这个filter对应的bitset。

  2. filter针对小segment获取的结果，可以不缓存，segment<1000条或segment大小<index总大小的 3%。原因是数据量小，重新扫描很快，太小的segment在后台会自动合并到大的segment中，缓存意义不大

缓存更新

缓存的更新非常智能，增量更新的方式，如果有document新增或修改时，会将新文档加入bitset，而不是删除缓存或整个重新计算。

小结

本篇前半部分使用了大量的示例，可以快速阅读，后面介绍了filter的过滤原理及缓存处理机制，可以了解一下，谢谢。

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以上是 Elasticsearch系列结构化搜索 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/512978.html

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