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《ElasticSearch6.x实战教程》之复杂搜索、Java客户端(下)

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第八章-复杂搜索 黑夜给了我黑色的眼睛,我却用它寻找光明。 经过了解简单的API和简单搜索,已经基本上能应付大部分的使用场景。可是非关系型数据库数据的文档数据往往又多又杂,各种各样冗余的字段,组成了一条”记录”。复杂的数据结构,带来的就是复杂的搜索。所...

第八章-复杂搜索

黑夜给了我黑色的眼睛,我却用它寻找光明。

经过了解简单的API和简单搜索,已经基本上能应付大部分的使用场景。可是非关系型数据库数据的文档数据往往又多又杂,各种各样冗余的字段,组成了一条”记录”。复杂的数据结构,带来的就是复杂的搜索。所以在进入本章节前,我们要构建一个尽可能”复杂”的数据结构。

下面分为两个场景,场景1偏向数据结构上的复杂并且介绍聚合查询指定字段返回深分页,场景2偏向搜索精度上的复杂。

场景1

存储一个公司的员工,员工信息包含姓名、工号、性别、出生年月日、岗位、上级、下级、所在部门、进入公司时间、修改时间、创建时间。其中员工工号作为主键ID全局唯一,员工只有一个直属上级,但有多个下级,可以通过父子文档实现。员工有可能属于多个部门(特别是领导可能兼任多个部门的负责人)。

数据结构

创建索引并定义映射结构:

PUT http://localhost:9200/company
{
    "mappings":{
        "employee":{
            "properties":{
                "id":{
                    "type":"keyword"
                },
                "name":{
                    "type":"text",
                    "analyzer":"ik_smart",
                    "fields":{
                        "keyword":{
                            "type":"keyword",
                            "ignore_above":256
                        }
                    }
                },
                "sex":{
                    "type":"keyword"
                },
        "age":{
          "type":"integer"
                },
                "birthday":{
                    "type":"date"
                },
                "position":{
                    "type":"text",
                    "analyzer":"ik_smart",
                    "fields":{
                        "keyword":{
                            "type":"keyword",
                            "ignore_above":256
                        }
                    }
                },
                "level":{
                    "type":"join",
                    "relations":{
                        "superior":"staff",
            "staff":"junior"
                    }
                },
                "departments":{
                    "type":"text",
                    "analyzer":"ik_smart",
                    "fields":{
                        "keyword":{
                            "type":"keyword",
                            "ignore_above":256
                        }
                    }
                },
                "joinTime":{
                    "type":"date"
                },
                "modified":{
                    "type":"date"
                },
                "created":{
                    "type":"date"
                }
            }
        }
    }
}

数据

接下来是构造数据,我们构造几条关键数据。

  • 张三是公司的董事长,他是最大的领导,不属于任何部门。
  • 李四的上级是张三,他的下级是王五、赵六、孙七、周八,他同时是市场部和研发部的负责人,也就是隶属于市场部和研发部。
  • 王五、赵六的上级是张三,他没有下级,他隶属于市场部。
  • 孙七、周八的上级是李四,他没有下级,他隶属于研发部。

更为全面直观的数据如下表所示:

姓名 工号 性别 年龄 出生年月日 岗位 上级 下级 部门 进入公司时间 修改时间 创建时间
张三 1 49 1970-01-01 董事长 / 李四 / 1990-01-01 1562167817000 1562167817000
李四 2 39 1980-04-03 总经理 张三 王五、赵六、孙七、周八 市场部、研发部 2001-02-02 1562167817000 1562167817000
王五 3 27 1992-09-01 销售 李四 / 市场部 2010-07-01 1562167817000 1562167817000
赵六 4 29 1990-10-10 销售 李四 / 市场部 2010-08-08 1562167817000 1562167817000
孙七 5 26 1993-12-10 前端工程师 李四 / 研发部 2016-07-01 1562167817000 1562167817000
周八 6 25 1994-05-11 Java工程师 李四 / 研发部 2018-03-10 1562167817000 1562167817000

插入6条数据:

POST http://localhost:9200/company/employee/1?routing=1
{
    "id":"1",
    "name":"张三",
    "sex":"男",
  "age":49,
    "birthday":"1970-01-01",
    "position":"董事长",
    "level":{
    "name":"superior"
  },
    "joinTime":"1990-01-01",
    "modified":"1562167817000",
    "created":"1562167817000"
}
POST http://localhost:9200/company/employee/2?routing=1
{
    "id":"2",
    "name":"李四",
    "sex":"男",
  "age":39,
    "birthday":"1980-04-03",
    "position":"总经理",
    "level":{
    "name":"staff",
    "parent":"1"
  },
  "departments":["市场部","研发部"],
    "joinTime":"2001-02-02",
    "modified":"1562167817000",
    "created":"1562167817000"
}
POST http://localhost:9200/company/employee/3?routing=1
{
    "id":"3",
    "name":"王五",
    "sex":"女",
  "age":27,
    "birthday":"1992-09-01",
    "position":"销售",
    "level":{
    "name":"junior",
    "parent":"2"
  },
  "departments":["市场部"],
    "joinTime":"2010-07-01",
    "modified":"1562167817000",
    "created":"1562167817000"
}
POST http://localhost:9200/company/employee/4?routing=1
{
    "id":"4",
    "name":"赵六",
    "sex":"男",
  "age":29,
    "birthday":"1990-10-10",
    "position":"销售",
    "level":{
    "name":"junior",
    "parent":"2"
  },
  "departments":["市场部"],
    "joinTime":"2010-08-08",
    "modified":"1562167817000",
    "created":"1562167817000"
}
POST http://localhost:9200/company/employee/5?routing=1
{
    "id":"5",
    "name":"孙七",
    "sex":"男",
  "age":26,
    "birthday":"1993-12-10",
    "position":"前端工程师",
    "level":{
    "name":"junior",
    "parent":"2"
  },
  "departments":["研发部"],
    "joinTime":"2016-07-01",
    "modified":"1562167817000",
    "created":"1562167817000"
}
POST http://localhost:9200/company/employee/6?routing=1
{
    "id":"6",
    "name":"周八",
    "sex":"男",
  "age":28,
    "birthday":"1994-05-11",
    "position":"Java工程师",
    "level":{
    "name":"junior",
    "parent":"2"
  },
  "departments":["研发部"],
    "joinTime":"2018-03-10",
    "modified":"1562167817000",
    "created":"1562167817000"
}

搜索

  1. 查询研发部的员工
GET http://localhost:9200/company/employee/_search
{
    "query":{
        "match":{
            "departments":"研发部"
        }
    }
}
  1. 查询在研发部且在市场部的员工
GET http://localhost:9200/company/employee/_search
{
    "query": {
        "bool":{
            "must":[{
                "match":{
                    "departments":"市场部"
                }
            },{
                "match":{
                    "departments":"研发部"
                }
            }]
        }
    }
}

*被搜索的字段是一个数组类型,但对查询语句并没有特殊的要求。

  1. 查询name=”张三”的直接下属。
GET http://localhost:9200/company/employee/_search
{
    "query": {
        "has_parent":{
            "parent_type":"superior",
            "query":{
                "match":{
                    "name":"张三"
                }
            }
        }
    }
}
  1. 查询name=”李四”的直接下属。
GET http://localhost:9200/company/employee/_search

{
    "query": {
        "has_parent":{
            "parent_type":"staff",
            "query":{
                "match":{
                    "name":"李四"
                }
            }
        }
    }
}
  1. 查询name=”王五”的直接上级。
GET http://localhost:9200/company/employee/_search
{
    "query": {
        "has_child":{
            "type":"junior",
            "query":{
                "match":{
                    "name":"王五"
                }
            }
        }
    }
}

聚合查询

ES中的聚合查询类似MySQL中的聚合函数(avg、max等),例如计算员工的平均年龄。

GET http://localhost:9200/company/employee/_search?pretty
{
    "size": 0,
    "aggs": {
        "avg_age": {
            "avg": {
                "field": "age"
            }
        }
    }
}

指定字段查询

指定字段返回值在查询结果中指定需要返回的字段。例如只查询张三的生日。

GET http://localhost:9200/company/employee/_search?pretty
{
    "_source":["name","birthday"],
    "query":{
        "match":{
            "name":"张三"
        }
    }
}

深分页

ES的深分页是一个老生常谈的问题。用过ES的都知道,ES默认查询深度不能超过10000条,也就是page * pageSize < 10000。如果需要查询超过1万条的数据,要么通过设置最大深度,要么通过scroll滚动查询。如果调整配置,即使能查出来,性能也会很差。但通过scroll滚动查询的方式带来的问题就是只能进行”上一页”、”下一页”的操作,而不能进行页码跳转。

scroll原理简单来讲,就是一批一批的查,上一批的最后一个数据,作为下一批的第一个数据,直到查完所有的数据。

首先需要初始化查询

GET http://localhost:9200/company/employee/_search?scroll=1m
{
    "query":{
        "match_all":{}
    },
    "size":1,
    "_source": ["id"]
}

像普通查询结果一样进行查询,url中的scroll=1m指的是游标查询的过期时间为1分钟,每次查询就会更新,设置过长占会用过多的时间。

接下来就可以通过上述API返回的_scroll_id进行滚动查询,假设上面的结果返回"_scroll_id": "DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAAAFBFk1pNzdFUVhDU3hxX3VtSVFUdDJBWlEAAAAAAAABQhZNaTc3RVFYQ1N4cV91bUlRVHQyQVpRAAAAAAAAAUMWTWk3N0VRWENTeHFfdW1JUVR0MkFaUQAAAAAAAAFEFk1pNzdFUVhDU3hxX3VtSVFUdDJBWlEAAAAAAAABRRZNaTc3RVFYQ1N4cV91bUlRVHQyQVpR"

GET http://localhost:9200/_search/scroll
{
    "scroll":"1m",
    "scroll_id": "DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAAAFBFk1pNzdFUVhDU3hxX3VtSVFUdDJBWlEAAAAAAAABQhZNaTc3RVFYQ1N4cV91bUlRVHQyQVpRAAAAAAAAAUMWTWk3N0VRWENTeHFfdW1JUVR0MkFaUQAAAAAAAAFEFk1pNzdFUVhDU3hxX3VtSVFUdDJBWlEAAAAAAAABRRZNaTc3RVFYQ1N4cV91bUlRVHQyQVpR"
}

这种方式有一个小小的弊端,如果超过过期时间就不能继续往下查询,这种查询适合一次全量查询所有数据。但现实情况有可能是用户在一个页面停留很长时间,再点击上一页或者下一页,此时超过过期时间页面不能再进行查询。所以还有另外一种方式,范围查询。

另一种深分页

假设员工数据中的工号ID是按递增且唯一的顺序,那么我们可以通过范围查询进行分页。

例如,按ID递增排序,第一查询ID>0的数据,数据量为1。

GET http://localhost:9200/company/employee/_search
{
    "query":{
        "range":{
            "id":{
                "gt":0
            }
        }
    },
    "size":1,
    "sort":{
        "id":{
            "order":"asc"
        }
    }
}

此时返回ID=1的1条数据,我们再继续查询ID>1的数据,数据量仍然是1。

GET http://localhost:9200/company/employee/_search
{
    "query":{
        "range":{
            "id":{
                "gt":1
            }
        }
    },
    "size":1,
    "sort":{
        "id":{
            "order":"asc"
        }
    }
}

这样我们同样做到了深分页的查询,并且没有过期时间的限制。

场景2

存储商品数据,根据商品名称搜索商品,要求准确度高,不能搜索洗面奶结果出现面粉。

由于这个场景主要涉及的是搜索的精度问题,所以并不会有复杂的数据结构,只有一个title字段。

定义一个只包含title字段且分词器默认为standard的索引:

PUT http://localhost:9200/ware_index
{
    "mappings": {
        "ware": {
            "properties": {
                "title":{
                    "type":"text"
                }
            }
        }
    }
}

插入两条数据:

POST http://localhost:9200/ware_index/ware
{
    "title":"洗面奶"
}
POST http://localhost:9200/ware_index/ware
{
    "title":"面粉"
}

搜索关键字”洗面奶”:

POST http://localhost:9200/ware_index/ware/_search
{
    "query":{
        "match":{
            "title":"洗面奶"
        }
    }
}

搜索结果出现了”洗面奶”和”面粉”两个风马牛不相及的结果,这显然不符合我们的预期。

原因在分词一章中已经说明,text类型默认分词器为standard,它会将中文字符串一个字一个字拆分,也就是将”洗面奶”拆分成了”洗”、”面”、”奶”,将”面粉”拆分成了”面”、”粉”。而match会将搜索的关键词拆分,也就拆分成了”洗”、”面”、”奶”,最后两个”面”都能匹配上,也就出现了上述结果。所以对于中文的字符串搜索我们需要指定分词器,而常用的分词器是ik_smart,它会按照最大粒度拆分,如果采用ik_max_word它会将词按照最小粒度拆分,也有可能造成上述结果。

DELETE http://localhost:9200/ware_index删除索引,重新创建并指定title字段的分词器为ik_smart

PUT http://localhost:9200/ware_index
{
    "mappings":{
        "ware":{
            "properties":{
        "id":{
          "type":"keyword"
        },
                "title":{
                    "type":"text",
                    "analyzer":"ik_smart"
                }
            }
        }
    }
}

这时如果插入“洗面奶”和“面粉”,搜索“洗面奶”是结果就只有一条。但此时我们插入以下两条数据:

POST http://localhost:9200/ware_index/ware
{
    "id":"1",
    "title":"新希望牛奶"
}
POST http://localhost:9200/ware_index/ware
{
    "id":"2",
    "title":"春秋上新短袖"
}

搜索关键字”新希望牛奶“:

POST http://localhost:9200/ware_index/ware/_search
{
    "query":{
        "match":{
            "title":"新希望牛奶"
        }
    }
}

搜索结果出现了刚插入的2条,显然第二条”春秋上新短袖“并不是我们想要的结果。出现这种问题的原因同样是因为分词的问题,在ik插件的词库中并没有”新希望”一词,所以它会把搜索的关键词”新希望”拆分为”新”和”希望”,同样在”春秋上新短袖”中”新”也并没有组合成其它词语,它也被单独拆成了”新”,这就造成了上述结果。解决这个问题的办法当然可以在ik插件中新增”新希望”词语,如果我们在分词中所做的那样,但也有其它的办法。

短语查询

match_phrase,短语查询,它会将搜索关键字”新希望牛奶”拆分成一个词项列表”新 希望 牛奶”,对于搜索的结果需要完全匹配这些词项,且位置对应,本例中的”新希望牛奶”文档数据从词项和位置上完全对应,故通过match_phrase短语查询可搜索出结果,且只有一条数据。

POST http://localhost:9200/ware_index/ware/_search
{
    "query":{
        "match_phrase":{
            "title":"新希望牛奶"
        }
    }
}

尽管这能满足我们的搜索结果,但是用户实际在搜索中常常可能是”牛奶 新希望”这样的顺序,但遗憾的是根据match_phrase短语匹配的要求是需要被搜索的文档需要完全匹配词项且位置对应,关键字”牛奶 新希望”被解析成了”牛奶 新 希望”,尽管它与”新希望牛奶”词项匹配但位置没有对应,所以并不能搜索出任何结果。同理,此时如果我们插入”新希望的牛奶”数据时,无论是搜索”新希望牛奶”还是”牛奶新希望”均不能搜索出”新希望的牛奶”结果,前者的关键字是因为词项没有完全匹配,后者的关键字是因为词项和位置没有完全匹配

所以match_phrase也没有达到完美的效果。

短语前缀查询

match_phrase_prefix,短语前缀查询,类似MySQL中的like "新希望%",它大体上和match_phrase_prefix一致,也是需要满足文档数据和搜索关键字在词项和位置上保持一致,同样如果搜索”牛奶新希望”也不会出现任何结果。它也并没有达到我们想要的结果。

最低匹配度

前面两种查询中虽然能通过”新希望牛奶”搜索到我们想要的结果,但是对于”牛奶 新希望”却无能为力。接下来的这种查询方式能”完美”的达到我们想要的效果。

先来看最低匹配度的查询示例:

POST http://localhost:9200/ware_index/ware/_search
{
    "query": {
        "match": {
            "title": {
                "query": "新希望牛奶",
                "minimum_should_match": "80%"
            }
        }
    }
}

minimum_should_match即最低匹配度。”80%”代表什么意思呢?还是要从关键字”新希望牛奶”被解析成哪几个词项说起,前面说到”新希望牛奶”被解析成”新 希望 牛奶”三个词项,如果通过match搜索,则含有”新”的数据同样出现在搜索结果中。”80%”的含义则是3个词项必须至少匹配80% * 3 = 2.4个词项才会出现在搜索结果中,向下取整为2,即搜索的数据中需要至少包含2个词项。显然,”春秋上新短袖”只有1个词项,不满足最低匹配度2个词项的要求,故不会出现在搜索结果中。

同样,如果搜索”牛奶 新希望”也是上述的结果,它并不是短语匹配,所以并不会要求词项所匹配的位置相同。

可以推出,如果"minimum_should_match":"100%"也就是要求完全匹配,此时要求数据中包含所有的词项,这样会出现较少的搜索结果;如果"minimun_should_match:0"此时并不代表一个词项都可以不包含,而是只需要有一个词项就能出现在搜索结果,实际上就是默认的match搜索,这样会出现较多的搜索结果。

找到一个合适的值,就能有一个较好的体验,根据二八原则,以及实践表明,设置为”80%”能满足大部分场景,既不会多出无用的搜索结果,也不会少。

第九章-Java客户端(下)

基于Java客户端(上),本文不再赘述如何创建一个Spring Data ElasticSearch工程,也不再做过多文字叙述。更多的请一定配合源码使用,源码地址https://github.com/yu-linfeng/elasticsearch6.x_tutorial/tree/master/code/spring-data-elasticsearch,具体代码目录在complex包。

本章请一定结合代码重点关注如何如何通过Java API进行父子文档的数据插入,以及查询。

父子文档的数据插入

父子文档在ES中存储的格式实际上是以键值对方式存在,例如在定义映射Mapping时,我们将子文档定义为:

{
    ......
    "level":{
        "type":"join",
        "relations":{
                    "superior":"staff",
            "staff":"junior"
        }
    }
    ......
}

在写入一条数据时:

{
    ......
    "level":{
        "name":"staff",
        "parent":"1"
    }
    ......
}

对于于Java实体,我们可以把level字段设置为Map<String, Object>类型。关键注意的是,在使用Spring Data ElasticSearch时,我们不能直接调用sava或者saveAll方法。ES规定父子文档必须属于同一分片,也就是说在写入子文档时,需要定义routing参数。下面是代码节选:

BulkRequestBuilder bulkRequestBuilder = client.prepareBulk();
bulkRequestBuilder.add(client.prepareIndex("company", "employee", employeePO.getId()).setRouting(routing).setSource(mapper.writeValueAsString(employeePO), XContentType.JSON)).execute().actionGet();

一定参考源码一起使用。

ES实在是一个非常强大的搜索引擎。能力有限,实在不能将所有的Java API一一举例讲解,如果你在编写代码时,遇到困难也请联系作者邮箱hellobug at outlook.com,或者通过公众号coderbuff,解答得了的一定解答,解答不了的一起解答。

关注公众号:CoderBuff,回复“es”获取《ElasticSearch6.x实战教程》完整版PDF。

这是一个能给程序员加buff的公众号 (CoderBuff)


转载请注明:老余博客 » 《ElasticSearch6.x实战教程》之复杂搜索、Java客户端(下)

读后有收获可以请作者喝咖啡:

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