Elasticsearch Query DSL之全文检索(Full text queries)下篇

本文将继续介绍Elasticsearch Query DSL之全文检索(Full text queries)方式的后3种。

• common terms query

• query_string query

• simple_query_string query

5、common terms query

该查询模式的定位：排除停用词或高频词对文档的匹配影响。提高文档匹配的精确度，同时不对性能产生影响。

我们来看一个停用词（高频词）对文档过滤帅选带来的影响：

查询字符串中的每个词根都有搜索成本。搜索“the brown fox”需要三个词根查询，分别为“The”、“brown”和“fox”，所有这些查询都是针对索引中的所有文档执行的。对于“The”的查询可能匹配许多文档，因此对相关性的影响要比其他两个术语小得多。

一种解决这个问题的方法是忽略高频项。通过将“the”视为stopword（停用词），我们可以减少索引大小，并减少需要执行的词根查询的数量。这种方法的问题在于，尽管停用词对相关性的影响很小，但它们仍然很重要。如果我们去掉stopwords，我们就会失去精确性(比如我们无法区分“快乐”和“不快乐”)，我们就会失去回忆(比如像“The The The”或“to be or not to be”这样的文本就不会存在于索引中)。

本文将介绍另外一种方式来解决上述问题：

common terms query将查询词根分为两组:更重要的(即低频词根)和不那么重要的(即高频词根，以前应该是停用词)，其工作方式如下：

首先，它搜索与更重要的词根(低频词)匹配的文档。这些术语出现在较少的文档中，对相关性的影响更大，性能更好。

然后，它对不太重要的词根(高频词)执行第二个查询。但是它并不会计算所有匹配（匹配高频词的所有文档）文档的相关得分，而是只计算第一个查询已经匹配的文档的_score。通过这种方式，高频项可以在不付出性能差的代价的情况下改进关联计算（低频词、高频次相互关联）。

如果查询只包含高频术语，那么一个查询将作为AND(连接)查询执行，换句话说，所有的词根都必须满足。尽管每个单独的词根将匹配许多文档，但术语组合将结果集缩小到最相关的部分，当然单个查询也可以指定至少多少个词根匹配即可（minimum_should_match）。

词根根据cutoff_frequency被分配给高频或低频组，可以指定为绝对频率(>=1)或相对频率(0.0)。1.0)。

5.1 示例详解

5.1.1 简单使用说明

GET /_search {    "query": {        "common": {            "body": {                "query": "this is bonsai cool",                "cutoff_frequency": 0.001            }                }        } }

上述查询方式会对查询词根 this、is、bonsai、cool4个词根分词，词根频率小于0.001的bonsail、cool会被当成低频次，而this、is会被设置为高频词组。由于common term query将词根分成了低频组与高频组，故针对match query的operator、minimum_should_match分别由如下四个参数代替：

• low_freq_operator

• high_freq_operator

• minimum_should_match:{low_freq、hign_freq}。

java rest api使用示例如下：

public static void testCommonQuery() {        RestHighLevelClient client = EsClient.getClient();        try {            SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();            searchRequest.indices("esdemo");            SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();            sourceBuilder.query(                    QueryBuilders.commonTermsQuery("context", "this is brown fox")                        .cutoffFrequency(0.001f)                        .highFreqOperator(Operator.OR)                        .highFreqMinimumShouldMatch("3")                        .lowFreqOperator(Operator.OR)                        .lowFreqMinimumShouldMatch("2")                    );            searchRequest.source(sourceBuilder);            SearchResponse result = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);            System.out.println(result);        } catch (Throwable e) {            e.printStackTrace();        } finally {            EsClient.close(client);        }    }

6、query_string query

查询字符串方式。query_string查询解析器支持对查询字符串按照操作符进行切割，每个部分独立分析，例如：

GET /_search {    "query": {        "query_string" : {            "default_field" : "content",            "query" : "(new york city) OR (big apple)"        }    } }

qquery_string的顶层参数如下：uery_string的顶层参数如下：

query_string的顶层参数如下：

• query

  查询字符串

• default_field

  默认匹配字段，如果未设置，则为"*"，表示所有的字段，也可通过index.query.default_field来统一配置默认字段

• default_operator

  设置默认操作类型，可选值：Operator.OR 和 Operator.AND，默认为Operator.OR

• analyzer

  设置分词器

• quote_analyzer

  用于分析查询字符串中引用的短语的分析器的名称。对于这些部分，它覆盖了使用analyzer参数或search_quote_analyzer设置设置的其他分析器

• allow_leading_wildcard

  是否允许第一个字符为通配符(*或?),默认为允许

• enable_position_increments

  是否允许以在结果查询中启用位置增量。默认值为true

• fuzzy_max_expansions

  控制模糊匹配的词根的扩展个数，在match phrase prefix的max_expansions已详解，默认为50

• fuzziness

  设置为模糊匹配。

• fuzzy_prefix_length

  模糊查询设置前缀长度。默认值为0

• fuzzy_transpositions

  是否开启模糊互换(ab -> ba)。默认为true

• phrase_slop

  match_phrase查询的slop。

• boost

  设置查询的boost值。默认为1.0

• auto_generate_phrase_queries

  是否自动生成短语查询(match_phrase)，默认为false

• analyze_wildcard

  默认情况下，查询字符串中的通配符项不会被分析。通过将该值设置为true，还将尽力分析这些值

• max_determinized_states

  设置可以创建自动状态机（正则表达式），默认为 10000

• minimum_should_match

  具体参考match_query的minimum_should_match

• lenient

  是否忽略由于数据类型不匹配引起的异常，默认为false

• time_zone

  时区应用于与日期相关的任何范围查询。参见JODA时区

• quote_field_suffix

• auto_generate_synonyms_phrase_query

  在使用match_phrase_query查询时开启同义词匹配，默认为true

• all_fields

  6.4.0版本后已废弃，使用default_field

6.1 多字段支持（multi field）

query_string支持多字段查询，可通过fields属性指定，例如：

GET /_search {    "query": {        "query_string" : {            "fields" : ["content", "name"],            "query" : "this AND that"        }    } }

其含义类似于："query": "(content:this OR name:this) AND (content:that OR name:that)"。

同时query_string(查询字符串)模式同样支持match_query等查询对应的参数，其工作机制一样，示例如下：

GET /_search {    "query": {        "query_string" : {            "fields" : ["content", "name^5"], //          "fields" : ["city.*"],            "query" : "this AND that OR thus",            "tie_breaker" : 0,            "type": "best_fields",            "auto_generate_synonyms_phrase_query" : false    (同义词synonym机制)        }    } }

6.2 支持通配符

查询字符串中支持使用通配符?与，其中?表示的单个字符，而表示0个或多个字符。查询字符串使用通配符，可能会消耗更多的内存，查询性能较低下。为了提高通配符效率，如果只是一个的话，命令就会被重写为存在查询（是否存在文档），例如fields:[""]。在关系型数据库中前置通配符(" ab")，这种查询是不支持索引查询的，在es中同样如此，需要遍历索引中所有词根，可以通过allow_leading_wildcard=false来禁用这种查询。通过将analyze_wildcard设置为true，将分析以结尾的查询，并从不同的令牌构建布尔查询，方法是确保第一个N-1令牌上的精确匹配，以及最后一个令牌上的前缀匹配。

6.3 支持正则表达式

正则表达式可以嵌入到查询字符串中，方法是将它们包装成斜杠("/")。注意allow_leading_wildcard无法控制正则表达式的行为。

6.4 邻近查询（可前可后）

虽然短语查询match_phrase(如“john smith”)要求所有的术语都按照完全相同的顺序进行查询，但是接近查询允许指定的单词进一步分开或以不同的顺序进行查询,并且也提供诸如match_query的slop属性。例如："fox quick"~5。

6.5 范围查询

可以为日期、数字或字符串字段指定范围查询。包含范围用方括号[min到max]指定，排他范围用花括号{min到max}指定。例如如下：

• 日期在2012年之内。

  date:[2012-01-01 TO 2012-12-31]

• 大于等1，小于等5

  count:[1 TO 5]

• Tags在 alpha 和omega之间，但不包括alpha和omega

  tag:{alpha TO omega}

• 大于等于10

  count:[10 TO *]

• 日期小于2012年

  date:{* TO 2012-01-01}

6.6 搜索字符串权重提升

使用提高运算符^可以设置一个词根相比其他词根更加重要（相关性更高）。例如针对查询字符串"quick^2 fox"，表明quick这个词根的重要性比fox重要2倍。该操作符也可以针对短语或组，一个组用()表示，示例如下："john smith"^2   (foo bar)^4。

6.7 boolean运算

默认情况下，所有词根都是可选的，只要一个词根匹配即可(Opreator.OR),从上面得知通过修改default_operator可以改变其默认行为。ES还支持对查询字符串进行boolean运算。例如查询字符串“quick brown +fox -news”表示的含义是：

1、fox词根必须存在。

2、news词根必须不存在。

3、quick brown 可选。

也支持常见的布尔运算符AND, OR和NOT(也写为&&，||和!)，但要注意，它们不遵守通常的优先规则，因此当多个运算符一起使用时，应该使用括号。例如，前面的查询可以改写为:((quick AND fox) OR (brown AND fox) OR fox) AND NOT news。

6.8 分组(grouping)

多个词根或子句可以用括号组合在一起，形成子查询，例如(quick OR brown) AND fox。

6.9 转义字符

在ES中，如下字符需要使用转义符合\，保留字符是:+ - = && || > < !(){ }[]”^ ~ * ?:\ /。

6.10 空查询

如果查询字符串为空或仅包含空白，则查询将生成空结果集。

6.11 query_string示例

public static void testQueryStringQuery_Query() {        RestHighLevelClient client = EsClient.getClient();        try {            SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();            searchRequest.indices("esdemo");            SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();            sourceBuilder.query( //                    QueryBuilders.queryStringQuery("brown -fox") //                    QueryBuilders.queryStringQuery("brown^8 fox^2")                    QueryBuilders.queryStringQuery("(quick OR brown) AND fox")                        .allowLeadingWildcard(false)                        .field("context")                        .field("title") //                        .minimumShouldMatch("1")                    );            searchRequest.source(sourceBuilder);            SearchResponse result = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);            System.out.println(result);        } catch (Throwable e) {            e.printStackTrace();        } finally {            EsClient.close(client);        }    }

测试情况如下：

目前范围查询暂不知如何编写查询字符串，但ES专门通过QueryBuilders.rangeQuery(String name)返回RangeQueryBuilder，邻近查询未能编写Demo。

7、simple_query_string query

简单字符串查询模式。使用SimpleQueryParser解析上下文的查询。与常规的query_string查询不同，simple_query_string查询永远不会抛出异常，并丢弃查询的无效部分。下面是一个例子:

GET /_search {  "query": {    "simple_query_string" : {        "query": "\"fried eggs\" +(eggplant | potato) -frittata",        "fields": ["title^5", "body"],        "default_operator": "and"    }  } }

查询字符串的写法非常符合(query_string)中定义的，例如查询字符串中支持boolean运算等。simple_query_string中的顶级参数都定义在org.elasticsearch.index.query.SimpleQueryStringBuilder中，其含义与query_string中类似，在这里就不重复介绍了。

simple_query_string支持如下写法。

• + signifies 表示必须包含。

• | signifies 相当于OR。

• - negates 相当于非

• " 包装一些标记以表示搜索的短语

• * 例如a*，表示前缀匹配

• ( and ) 括号可表示优先级

• ~N after a word 表示模糊匹配举例，类似于match_phrase slop。

• ~N after a phrase（短语），表示溢出量。

上述这些写法与在query_string机制一样。接下来主要再讲述query_string不同点。

7.1 flags

simple_query_string支持多个标记来指定应该启用哪些解析特性。它被指定为一个|分隔的字符串,例如：

GET /_search {    "query": {        "simple_query_string" : {            "query" : "foo | bar + baz*",            "flags" : "OR|AND|PREFIX"        }    } }

可用的flag的列表如下：ALL, NONE, AND, OR, NOT, PREFIX, PHRASE, PRECEDENCE, ESCAPE, WHITESPACE, FUZZY, NEAR, and SLOP。

7.2 使用示例

public static void testSimpleQueryString_Query() {        RestHighLevelClient client = EsClient.getClient();        try {            SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();            searchRequest.indices("esdemo");            SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();            sourceBuilder.query(                    QueryBuilders.simpleQueryStringQuery("brown -fox")                    );            searchRequest.source(sourceBuilder);            SearchResponse result = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);            System.out.println(result);        } catch (Throwable e) {            e.printStackTrace();        } finally {            EsClient.close(client);        }    }

全文索引查询就介绍到这里了，下节开始将介绍Elasticsearch DSL term query(词根匹配)。

---

更多文章请关注微信公众号：