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:
检索命令如下:
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!
GET
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
megacorp
employee
_search
hits
检索命令:curl -XGET http://localhost:9200/megacorp/employee/_search?pretty
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,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:
q=
GET /megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith
查询语句:curl -XGET http://localhost:9200/megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith
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:
curl -XGET http://localhost:9200/megacorp/employee/_search?pretty -d "{"query":{"match":{"last_name" : "Smith"}}}"
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:
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:
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
match
about
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”。
John Smith
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。
Jane Smith
abuot
_score
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。
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:
match_phrase
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:
highlight
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<em></em>来标识匹配到的单词。
<em></em>
2、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个结果检索命令:curl -XGET http://localhost:9200/megacorp/employee/_search?pretty
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,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:GET /megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith
查询语句:curl -XGET http://localhost:9200/megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith
3、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:
curl -XGET http://localhost:9200/megacorp/employee/_search?pretty -d "{"query":{"match":{"last_name" : "Smith"}}}"
4、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:
5、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:
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。
6、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:7、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: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<em></em>
来标识匹配到的单词。