打工人技术合集

07 查询：DSL查询之复合查询详解

复合查询引入

在(前文-多条件查询-bool)中，我们使用bool查询来组合多个查询条件。

比如之前介绍的语句

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
GET /bank/_search

{

  "query": {

    "bool": {

      "must": [

        { "match": { "age": "40" } }

      ],

      "must_not": [

        { "match": { "state": "ID" } }

      ]

    }

  }

}

这种查询就是本文要介绍的复合查询，并且bool查询只是复合查询一种。

bool query(布尔查询)

通过布尔逻辑将较小的查询组合成较大的查询。

概念

Bool查询语法有以下特点

  • 子查询可以任意顺序出现
  • 可以嵌套多个查询，包括bool查询
  • 如果bool查询中没有must条件，should中必须至少满足一条才会返回结果。

bool查询包含四种操作符，分别是must,should,must_not,filter。他们均是一种数组，数组里面是对应的判断条件。

  • must： 必须匹配。贡献算分
  • must_not：过滤子句，必须不能匹配，但不贡献算分
  • should： 选择性匹配，至少满足一条。贡献算分
  • filter： 过滤子句，必须匹配，但不贡献算分

一些例子

看下官方举例

  • 例子1
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
POST _search

{

  "query": {

    "bool" : {

      "must" : {

        "term" : { "user.id" : "kimchy" }

      },

      "filter": {

        "term" : { "tags" : "production" }

      },

      "must_not" : {

        "range" : {

          "age" : { "gte" : 10, "lte" : 20 }

        }

      },

      "should" : [

        { "term" : { "tags" : "env1" } },

        { "term" : { "tags" : "deployed" } }

      ],

      "minimum_should_match" : 1,

      "boost" : 1.0

    }

  }

}

在filter元素下指定的查询对评分没有影响 , 评分返回为0。分数仅受已指定查询的影响。

  • 例子2
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
GET _search

{

  "query": {

    "bool": {

      "filter": {

        "term": {

          "status": "active"

        }

      }

    }

  }

}

这个例子查询查询为所有文档分配0分，因为没有指定评分查询。

  • 例子3
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
GET _search

{

  "query": {

    "bool": {

      "must": {

        "match_all": {}

      },

      "filter": {

        "term": {

          "status": "active"

        }

      }

    }

  }

}

此bool查询具有match_all查询，该查询为所有文档指定1.0分。

  • 例子4
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
GET /_search

{

  "query": {

    "bool": {

      "should": [

        { "match": { "name.first": { "query": "shay", "_name": "first" } } },

        { "match": { "name.last": { "query": "banon", "_name": "last" } } }

      ],

      "filter": {

        "terms": {

          "name.last": [ "banon", "kimchy" ],

          "_name": "test"

        }

      }

    }

  }

}

每个query条件都可以有一个_name属性，用来追踪搜索出的数据到底match了哪个条件。

boosting query(提高查询)

不同于bool查询，bool查询中只要一个子查询条件不匹配那么搜索的数据就不会出现。而boosting query则是降低显示的权重/优先级（即score)。

概念

比如搜索逻辑是 name = ‘apple’ and type =’fruit’，对于只满足部分条件的数据，不是不显示，而是降低显示的优先级（即score)

例子

首先创建数据

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
POST /test-dsl-boosting/_bulk

{ "index": { "_id": 1 }}

{ "content":"Apple Mac" }

{ "index": { "_id": 2 }}

{ "content":"Apple Fruit" }

{ "index": { "_id": 3 }}

{ "content":"Apple employee like Apple Pie and Apple Juice" }

对匹配pie的做降级显示处理

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
GET /test-dsl-boosting/_search

{

  "query": {

    "boosting": {

      "positive": {

        "term": {

          "content": "apple"

        }

      },

      "negative": {

        "term": {

          "content": "pie"

        }

      },

      "negative_boost": 0.5

    }

  }

}

执行结果如下

img

constant_score（固定分数查询）

查询某个条件时，固定的返回指定的score；显然当不需要计算score时，只需要filter条件即可，因为filter context忽略score。

例子

首先创建数据

1
2
3
4
5
6
7
8
9
POST /test-dsl-constant/_bulk

{ "index": { "_id": 1 }}

{ "content":"Apple Mac" }

{ "index": { "_id": 2 }}

{ "content":"Apple Fruit" }

查询apple

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
GET /test-dsl-constant/_search

{

  "query": {

    "constant_score": {

      "filter": {

        "term": { "content": "apple" }

      },

      "boost": 1.2

    }

  }

}

执行结果如下

img

dis_max(最佳匹配查询）

分离最大化查询（Disjunction Max Query）指的是： 将任何与任一查询匹配的文档作为结果返回，但只将最佳匹配的评分作为查询的评分结果返回 。

例子

假设有个网站允许用户搜索博客的内容，以下面两篇博客内容文档为例：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
POST /test-dsl-dis-max/_bulk

{ "index": { "_id": 1 }}

{"title": "Quick brown rabbits","body":  "Brown rabbits are commonly seen."}

{ "index": { "_id": 2 }}

{"title": "Keeping pets healthy","body":  "My quick brown fox eats rabbits on a regular basis."}

用户输入词组 “Brown fox” 然后点击搜索按钮。事先，我们并不知道用户的搜索项是会在 title 还是在 body 字段中被找到，但是，用户很有可能是想搜索相关的词组。用肉眼判断，文档 2 的匹配度更高，因为它同时包括要查找的两个词：

现在运行以下 bool 查询：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
GET /test-dsl-dis-max/_search

{

    "query": {

        "bool": {

            "should": [

                { "match": { "title": "Brown fox" }},

                { "match": { "body":  "Brown fox" }}

            ]

        }

    }

}

img

为了理解导致这样的原因，需要看下如何计算评分的

  • should 条件的计算分数
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
GET /test-dsl-dis-max/_search

{

    "query": {

        "bool": {

            "should": [

                { "match": { "title": "Brown fox" }},

                { "match": { "body":  "Brown fox" }}

            ]

        }

    }

}

要计算上述分数，首先要计算match的分数

  1. 第一个match 中 brown的分数

doc 1 分数 = 0.6931471

img

  1. title中没有fox，所以第一个match 中 brown fox 的分数 = brown分数 + 0 = 0.6931471

doc 1 分数 = 0.6931471 + 0 = 0.6931471

img

  1. 第二个 match 中 brown分数

doc 1 分数 = 0.21110919

doc 2 分数 = 0.160443

img

  1. 第二个 match 中 fox分数

doc 1 分数 = 0

doc 2 分数 = 0.60996956

img

  1. 所以第二个 match 中 brown fox分数 = brown分数 + fox分数

doc 1 分数 = 0.21110919 + 0 = 0.21110919

doc 2 分数 = 0.160443 + 0.60996956 = 0.77041256

img

  1. 所以整个语句分数， should分数 = 第一个match + 第二个match分数

doc 1 分数 = 0.6931471 + 0.21110919 = 0.90425634

doc 2 分数 = 0 + 0.77041256 = 0.77041256

img

  • 引入了dis_max

不使用 bool 查询，可以使用 dis_max 即分离 最大化查询（Disjunction Max Query） 。分离（Disjunction）的意思是 或（or） ，这与可以把结合（conjunction）理解成 与（and） 相对应。分离最大化查询（Disjunction Max Query）指的是： 将任何与任一查询匹配的文档作为结果返回，但只将最佳匹配的评分作为查询的评分结果返回 ：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
GET /test-dsl-dis-max/_search

{

    "query": {

        "dis_max": {

            "queries": [

                { "match": { "title": "Brown fox" }},

                { "match": { "body":  "Brown fox" }}

            ],

            "tie_breaker": 0

        }

    }

}

img

0.77041256怎么来的呢？ 下文给你解释它如何计算出来的。

  • dis_max 条件的计算分数

分数 = 第一个匹配条件分数 + tie_breaker * 第二个匹配的条件的分数 …

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
GET /test-dsl-dis-max/_search

{

    "query": {

        "dis_max": {

            "queries": [

                { "match": { "title": "Brown fox" }},

                { "match": { "body":  "Brown fox" }}

            ],

            "tie_breaker": 0

        }

    }

}

doc 1 分数 = 0.6931471 + 0.21110919 * 0 = 0.6931471

doc 2 分数 = 0.77041256 = 0.77041256

img

这样你就能理解通过dis_max将doc 2 置前了， 当然这里如果缺省tie_breaker字段的话默认就是0，你还可以设置它的比例（在0到1之间）来控制排名。（显然值为1时和should查询是一致的）

function_score(函数查询）

简而言之就是用自定义function的方式来计算_score。

可以ES有哪些自定义function呢？

  • script_score 使用自定义的脚本来完全控制分值计算逻辑。如果你需要以上预定义函数之外的功能，可以根据需要通过脚本进行实现。
  • weight 对每份文档适用一个简单的提升，且该提升不会被归约：当weight为2时，结果为2 * _score。
  • random_score 使用一致性随机分值计算来对每个用户采用不同的结果排序方式，对相同用户仍然使用相同的排序方式。
  • field_value_factor 使用文档中某个字段的值来改变_score，比如将受欢迎程度或者投票数量考虑在内。
  • 衰减函数(Decay Function) - linear，exp，gauss

例子

以最简单的random_score 为例

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
GET /_search

{

  "query": {

    "function_score": {

      "query": { "match_all": {} },

      "boost": "5",

      "random_score": {}, 

      "boost_mode": "multiply"

    }

  }

}

进一步的，它还可以使用上述function的组合(functions)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
GET /_search

{

  "query": {

    "function_score": {

      "query": { "match_all": {} },

      "boost": "5", 

      "functions": [

        {

          "filter": { "match": { "test": "bar" } },

          "random_score": {}, 

          "weight": 23

        },

        {

          "filter": { "match": { "test": "cat" } },

          "weight": 42

        }

      ],

      "max_boost": 42,

      "score_mode": "max",

      "boost_mode": "multiply",

      "min_score": 42

    }

  }

}

script_score 可以使用如下方式

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
GET /_search

{

  "query": {

    "function_score": {

      "query": {

        "match": { "message": "elasticsearch" }

      },

      "script_score": {

        "script": {

          "source": "Math.log(2 + doc['my-int'].value)"

        }

      }

    }

  }

}

更多相关内容，可以参考官方文档 PS: 形成体系化认知以后，具体用的时候查询下即可。

参考文章

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/compound-queries.html

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-bool-query.html

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.12/query-dsl-function-score-query.html

全部展开 回到顶部 前往底部