搜索 · elasticsearch-definitive-guide-cn

## 检索文档现在Elasticsearch中已经存储了一些数据，我们可以根据业务需求开始工作了。第一个需求是能够检索单个员工的信息。这对于Elasticsearch来说非常简单。我们只要执行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： ```Jacscript GET /megacorp/employee/1 ``` 响应的内容中包含一些文档的元信息，John Smith的原始JSON文档包含在`_source`字段中。 ```Javascript { "_index" : "megacorp", "_type" : "employee", "_id" : "1", "_version" : 1, "found" : true, "_source" : { "first_name" : "John", "last_name" : "Smith", "age" : 25, "about" : "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] } } ``` >我们通过HTTP方法`GET`来检索文档，同样的，我们可以使用`DELETE`方法删除文档，使用`HEAD`方法检查某文档是否存在。如果想更新已存在的文档，我们只需再`PUT`一次。 ## 简单搜索 `GET`请求非常简单——你能轻松获取你想要的文档。让我们来进一步尝试一些东西，比如简单的搜索！我们尝试一个最简单的搜索全部员工的请求： ```Javascript GET /megacorp/employee/_search ``` 你可以看到我们依然使用`megacorp`索引和`employee`类型，但是我们在结尾使用关键字`_search`来取代原来的文档ID。响应内容的`hits`数组中包含了我们所有的三个文档。默认情况下搜索会返回前10个结果。 ```Javascript { "took": 6, "timed_out": false, "_shards": { ... }, "hits": { "total": 3, "max_score": 1, "hits": [ { "_index": "megacorp", "_type": "employee", "_id": "3", "_score": 1, "_source": { "first_name": "Douglas", "last_name": "Fir", "age": 35, "about": "I like to build cabinets", "interests": [ "forestry" ] } }, { "_index": "megacorp", "_type": "employee", "_id": "1", "_score": 1, "_source": { "first_name": "John", "last_name": "Smith", "age": 25, "about": "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] } }, { "_index": "megacorp", "_type": "employee", "_id": "2", "_score": 1, "_source": { "first_name": "Jane", "last_name": "Smith", "age": 32, "about": "I like to collect rock albums", "interests": [ "music" ] } } ] } } ``` >**注意**： >响应内容不仅会告诉我们哪些文档被匹配到，而且这些文档内容完整的被包含在其中—我们在给用户展示搜索结果时需要用到的所有信息都有了。接下来，让我们搜索姓氏中包含**“Smith”**的员工。要做到这一点，我们将在命令行中使用轻量级的搜索方法。这种方法常被称作**查询字符串(query string)**搜索，因为我们像传递URL参数一样去传递查询语句： ```Javascript GET /megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith ``` 我们在请求中依旧使用`_search`关键字，然后将查询语句传递给参数`q=`。这样就可以得到所有姓氏为Smith的结果： ```Javascript { ... "hits": { "total": 2, "max_score": 0.30685282, "hits": [ { ... "_source": { "first_name": "John", "last_name": "Smith", "age": 25, "about": "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] } }, { ... "_source": { "first_name": "Jane", "last_name": "Smith", "age": 32, "about": "I like to collect rock albums", "interests": [ "music" ] } } ] } } ``` ## 使用DSL语句查询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（参阅简单搜索章节）。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。我们可以这样表示之前关于“Smith”的查询: ```Javascript GET /megacorp/employee/_search { "query" : { "match" : { "last_name" : "Smith" } } } ``` 这会返回与之前查询相同的结果。你可以看到有些东西改变了，我们不再使用**查询字符串(query string)**做为参数，而是使用请求体代替。这个请求体使用JSON表示，其中使用了`match`语句（查询类型之一，具体我们以后会学到）。 ## 更复杂的搜索我们让搜索稍微再变的复杂一些。我们依旧想要找到姓氏为“Smith”的员工，但是我们只想得到年龄大于30岁的员工。我们的语句将添加**过滤器(filter)**,它使得我们高效率的执行一个结构化搜索： ```Javascript GET /megacorp/employee/_search { "query" : { "filtered" : { "filter" : { "range" : { "age" : { "gt" : 30 } <1> } }, "query" : { "match" : { "last_name" : "smith" <2> } } } } } ``` * <1> 这部分查询属于**区间过滤器(range filter)**,它用于查找所有年龄大于30岁的数据——`gt`为"greater than"的缩写。 * <2> 这部分查询与之前的`match`**语句(query)**一致。现在不要担心语法太多，我们将会在以后详细的讨论。你只要知道我们添加了一个**过滤器(filter)**用于执行区间搜索，然后重复利用了之前的`match`语句。现在我们的搜索结果只显示了一个32岁且名字是“Jane Smith”的员工： ```Javascript { ... "hits": { "total": 1, "max_score": 0.30685282, "hits": [ { ... "_source": { "first_name": "Jane", "last_name": "Smith", "age": 32, "about": "I like to collect rock albums", "interests": [ "music" ] } } ] } } ``` ## 全文搜索到目前为止搜索都很简单：搜索特定的名字，通过年龄筛选。让我们尝试一种更高级的搜索，全文搜索——一种传统数据库很难实现的功能。我们将会搜索所有喜欢**“rock climbing”**的员工： ```Javascript GET /megacorp/employee/_search { "query" : { "match" : { "about" : "rock climbing" } } } ``` 你可以看到我们使用了之前的`match`查询，从`about`字段中搜索**"rock climbing"**，我们得到了两个匹配文档： ```Javascript { ... "hits": { "total": 2, "max_score": 0.16273327, "hits": [ { ... "_score": 0.16273327, <1> "_source": { "first_name": "John", "last_name": "Smith", "age": 25, "about": "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] } }, { ... "_score": 0.016878016, <2> "_source": { "first_name": "Jane", "last_name": "Smith", "age": 32, "about": "I like to collect rock albums", "interests": [ "music" ] } } ] } } ``` - <1><2> 结果相关性评分。默认情况下，Elasticsearch根据结果相关性评分来对结果集进行排序，所谓的「结果相关性评分」就是文档与查询条件的匹配程度。很显然，排名第一的`John Smith`的`about`字段明确的写到**“rock climbing”**。但是为什么`Jane Smith`也会出现在结果里呢？原因是**“rock”**在她的`abuot`字段中被提及了。因为只有**“rock”**被提及而**“climbing”**没有，所以她的`_score`要低于John。这个例子很好的解释了Elasticsearch如何在各种文本字段中进行全文搜索，并且返回相关性最大的结果集。**相关性(relevance)**的概念在Elasticsearch中非常重要，而这个概念在传统关系型数据库中是不可想象的，因为传统数据库对记录的查询只有匹配或者不匹配。 ## 短语搜索目前我们可以在字段中搜索单独的一个词，这挺好的，但是有时候你想要确切的匹配若干个单词或者**短语(phrases)**。例如我们想要查询同时包含"rock"和"climbing"（并且是相邻的）的员工记录。要做到这个，我们只要将`match`查询变更为`match_phrase`查询即可: ```Javascript GET /megacorp/employee/_search { "query" : { "match_phrase" : { "about" : "rock climbing" } } } ``` 毫无疑问，该查询返回John Smith的文档： ```Javascript { ... "hits": { "total": 1, "max_score": 0.23013961, "hits": [ { ... "_score": 0.23013961, "_source": { "first_name": "John", "last_name": "Smith", "age": 25, "about": "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] } } ] } } ``` ## 高亮我们的搜索很多应用喜欢从每个搜索结果中**高亮(highlight)**匹配到的关键字，这样用户可以知道为什么这些文档和查询相匹配。在Elasticsearch中高亮片段是非常容易的。让我们在之前的语句上增加`highlight`参数： ```Javascript GET /megacorp/employee/_search { "query" : { "match_phrase" : { "about" : "rock climbing" } }, "highlight": { "fields" : { "about" : {} } } } ``` 当我们运行这个语句时，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`about`字段中的文本，并且用``来标识匹配到的单词。 ```Javascript { ... "hits": { "total": 1, "max_score": 0.23013961, "hits": [ { ... "_score": 0.23013961, "_source": { "first_name": "John", "last_name": "Smith", "age": 25, "about": "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] }, "highlight": { "about": [ "I love to go rock climbing" <1> ] } } ] } } ``` - <1> 原有文本中高亮的片段你可以在高亮章节阅读更多关于搜索高亮的部分。