Eltasticsearch的restful搜索：

(提前声明:文章由作者:张耀峰 结合自己生产中的使用经验整理,最终形成简单易懂的文章,写作不易,转载请注明)

(文章参考:Elasticsearch权威指南,Spark快速大数据分析文档,Elasticsearch官方文档,实际项目中的应用场景)

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看这章兄弟萌不用担心语法问题,你只需要了解match,filter他们各自承担的作用即可,

因为JavaApi和这个原生的SQL语句完全不是一套东西

    我举个栗子:

            在Java中查询需要的是:

            BoolQueryBuild boolQuery = boolQuery();

不像是我们用mybatis一样直接裸写SQL,完全不一样 !

上一章已经在ES存储了部分数据,现在就根据上一章的数据进行检索:

1. 这一章下来兄弟萌大概能学会这么多东西:

   1. 检索单个文章信息

   2. 简单的搜索

   3. DSL搜索(复杂的查询语句,区间查询,短路语查询)

   4. 更复杂的搜索(过滤)

   5. 高亮(类似用百度进行搜索时,你的搜索关键字会在结果中高亮)

   6. 分析(较为复杂,聚合)

OK,现在开始我们的第一个需求,

1. 检索单个文章信息:

#这个是相当简单的,只要执行HTTP GET请求并指出文档的"地址"=:索引,类型和ID既可,根据这三部分信息,我们就可以返回原始JSON文档GET blog/article/1        (多么标准的restful风格Api)#返回值如下,我们的JSON对象都在source_中,外部的信息有数据所在索引,数据所在类型.数据的ID,该数据的版本,是否存在 found:true(存在){"_index": "blog","_type": "article","_id": "1","_version": 1,"found": true,"_source": {"title": "更新后的史上最简单的Elasticsearch教程","classify": "Elasticsearch教程","author": "张耀烽","content": "第一章初识Elasticsearch","likenum": 10}}

ok,上面先简单了解一下,下面继续我们的第二个需求

1. 简单的搜索

   1. 比如我们要获取所有的文章信息:

#获取搜索的文章信息:GET blog/article/_search#可以看到我们依然使用blog索引和article类型，但是我们在结尾使用关键字 _search 来取代原来的文档ID#响应如下:{"took": 0,"timed_out": false,"_shards": {"total": 5,"successful": 5,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {"total": 2,"max_score": 1,"hits": [{"_index": "blog","_type": "article","_id": "2","_score": 1,"_source": {"title": "史上最简单的Elasticsearch教程","classify": "Elasticsearch教程","author": "张耀烽","content": "第二章初识Kiaban","likenum": 100}},{"_index": "blog","_type": "article","_id": "1","_score": 1,"_source": {"title": "更新后的史上最简单的Elasticsearch教程","classify": "Elasticsearch教程","author": "张耀烽","content": "第一章初识Elasticsearch","likenum": 10}}]}}#响应内容的 hits 数组中包含了我们所有的两个文档。默认情况下搜索会返回前10个结果#如果你需要查看更多数据只需要这样,携带参数  ?size=10000GET blog/article/_search?size=10000#默认情况下ES只能支持最多10000条的展示,这个问题涉及到它的底层和深度分页响应的问题,后续也会出一章解决这个问题#顺便说一下刚用ES的时候一个搞笑的事:刚使用时我们并不知道ES可以定制深度分页,而我们产品中的数据都是从网络流量中爬虫爬下来的,#所以一天的数据量可能就在100万+,我们要做的是在这数据之上进行计算分析,虽然已经做了分库分表,日统计和月统计分离的操作,#但是ES一次最多只能取1万条,所以原始数据的展示就是一个很大的问题#我们的产品经理很不满意(你行你上啊?),为了寻找解决方案,我便投向了可爱的Google,在搜索的过程中,#我偶然发现,Google的搜索结果最多只能展示17页还是18页?(可以自己去查证),#哈哈哈.然后给产品看,产品觉得不可能吧,于是他又去百度搜索引擎验证,#发现百度只能展示7页(可能更多?我忘了,你们可以查证),之后的数据都无法展示~~~#所以深度分页是搜索引擎的通病,和它本身的底层架构有很大的关系,之后再讲解

ok,第三个需求:

1. DSL搜索(复杂的查询语句)

   1. 首先:什么是DSL搜索? 官方解释

查询字符串搜索便于通过命令行完成特定(ad hoc)的搜索，但是它也有局限性。Elasticsearch提供丰富且灵活的查询语言叫做DSL查询(Query DSL),它允许你构建 更加复杂、强大的查询。 DSL(Domain Specific Language特定领域语言)以JSON请求体的形式出现。

1. 干脆直接写一个DSL查询吧,一看就知道了

   1. 比如我要查询title包含"简单"的文章

GET blog/article/_search{"query": {"match_phrase": {"title": "简单"}}}#这个请求体使用JSON表示,其中使用了match语句  代表的就是查询title包含简单的文章#DSL中的关键字类似match还是需要记一下的,因为后续的JavaApi中关于match的使用是比较频繁的(当然match的强大远不及现在看到的)

ok,第四个需求

1. 更复杂的搜索

2. 现在的需求就是:我要查看title包含"简单",但是点赞数必须大于50,这个时候就用到 filter(过滤器)

3. 直接看代码就行了,理论说多了都是扯皮

GET /blog/article/_search{"post_filter": {"range": {"likenum": {"gte": 50}}}, "query": {"match_phrase": {"title": "简单"}}}#range就是区间,likenum是我们的点赞field,gte:50 就是筛选大于50点赞数量的文章#match就是寻找title包含"简单"的文章

ok,第五个需求:

1. 高亮查询(模仿百度搜索结果高亮)

2. 使用 highlight函数

GET blog/article/_search{"query": {"match_phrase": {"title": "简单"}}, "highlight": {"fields": {"title": {}}}}#返回数据"hits": {"total": 2,"max_score": 0.5446649,"hits": [{"_index": "blog","_type": "article","_id": "2","_score": 0.5446649,"_source": {"title": "史上最简单的Elasticsearch教程","classify": "Elasticsearch教程","author": "张耀烽","content": "第二章初识Kiaban","likenum": 100},"highlight": {"title": ["史上最<em>简</em><em>单</em>的Elasticsearch教程"]}},...还有一个省略#还是查找title包含简单的文章,然后使用highlight函数高亮搜索的title#会命中与之前相同的结果,但是在返回结果中会有一个新的部分叫做highlight#这里包含了来自你搜索的title字段中的文本,并且用来标识匹配到的单词

ok,最后一个分析(较为复杂,聚合)需求:统计 每个作者分别发布了多少篇文章GET blog/article/_search{"aggs": {"author": {"terms": {"field": "author.keyword"}}}}#OK,terms进行分组,相当于mysql中group#聚合的字段是author,就是作者字段

#但是你们可以看到我在author后面追加了 .keyword

#这是因为在ES.x版本以后,只有两种数据类型

 1.text

 2.keyword

 

text:存储数据时候，会自动分词，并生成索引(这是很智能的，但在有些字段里面是没用的，所以对于有些字段使用text则浪费了空间)

keyword:存储数据时候，不会分词建立索引,但是可以做聚合

Ok,ES原生的DSL查询语句和检索语句就先写到这里了,本来还要写区间聚合的使用.但是数据不支持

不过没关系,到时候写JavaApi的时候聚合我会分很多章节去写,因为它太强大了,

有什么问题留言我们一起交流

下一章就开始写Springboot+JavaAPi的使用了!