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ElasticSearch 系列已经整到第 21 篇啦，今天我们来学习 Es 中的复合查询，复合查询这块我打算通过三个视频来和小伙伴们分享，今天我们先来看前两个。
constant_score query & bool query：
dis_max query：
如果大家觉得视频风格还能接受，也可以看看松哥的付费视频：Spring Boot+Vue+微人事视频教程
以下是视频笔记：
注意，笔记只是视频内容的一个简要记录，因此笔记内容比较简单，完整的内容可以查看视频。
17.ElasticSearch 复合查询
17.1 constant_score query
当我们不关心检索词项的频率（TF）对搜索结果排序的影响时，可以使用 constant_score 将查询语句或者过滤语句包裹起来。
GET books/_search
{
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"term": {
"name": "java"
}
},
"boost": 1.5
}
}
}
17.2 bool query
bool query 可以将任意多个简单查询组装在一起，有四个关键字可供选择，四个关键字所描述的条件可以有一个或者多个。
-
must：文档必须匹配 must 选项下的查询条件。
-
should：文档可以匹配 should 下的查询条件，也可以不匹配。
-
must_not：文档必须不满足 must_not 选项下的查询条件。
-
filter：类似于 must，但是 filter 不评分，只是过滤数据。
例如查询 name 属性中必须包含 java，同时书价不在 [0,35] 区间内，info 属性可以包含 程序设计 也可以不包含程序设计：
GET books/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"term": {
"name": {
"value": "java"
}
}
}
],
"must_not": [
{
"range": {
"price": {
"gte": 0,
"lte": 35
}
}
}
],
"should": [
{
"match": {
"info": "程序设计"
}
}
]
}
}
}
这里还涉及到一个关键字，minmum_should_match 参数。
minmum_should_match 参数在 es 官网上称作最小匹配度。在之前学习的 multi_match 或者这里的 should 查询中，都可以设置 minmum_should_match 参数。
假设我们要做一次查询，查询 name 中包含 语言程序设计 关键字的文档：
GET books/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "语言程序设计"
}
}
}
在这个查询过程中，首先会进行分词，分词结果如下：
分词后的 term 会构造成一个 should 的 bool query，每一个 term 都会变成一个 term query 的子句。换句话说，上面的查询和下面的查询等价：
GET books/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"term": {
"name": {
"value": "语言"
}
}
},
{
"term": {
"name": {
"value": "程序设计"
}
}
},
{
"term": {
"name": {
"value": "程序"
}
}
},
{
"term": {
"name": {
"value": "设计"
}
}
}
]
}
}
}
在这两个查询语句中，都是文档只需要包含词项中的任意一项即可，文档就回被返回，在 match 查询中，可以通过 operator 参数设置文档必须匹配所有词项。
如果想匹配一部分词项，就涉及到一个参数，就是 minmum_should_match，即最小匹配度。即至少匹配多少个词。
GET books/_search
{
"query": {
"match": {
"name": {
"query": "语言程序设计",
"operator": "and"
}
}
}
}
GET books/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"term": {
"name": {
"value": "语言"
}
}
},
{
"term": {
"name": {
"value": "程序设计"
}
}
},
{
"term": {
"name": {
"value": "程序"
}
}
},
{
"term": {
"name": {
"value": "设计"
}
}
}
],
"minimum_should_match": "50%"
}
},
"from": 0,
"size": 70
}
50% 表示词项个数的 50%。
如下两个查询等价（参数 4 是因为查询关键字分词后有 4 项）：
GET books/_search
{
"query": {
"match": {
"name": {
"query": "语言程序设计",
"minimum_should_match": 4
}
}
}
}
GET books/_search
{
"query": {
"match": {
"name": {
"query": "语言程序设计",
"operator": "and"
}
}
}
}
17.3 dis_max query
假设现在有两本书：
PUT blog
{
"mappings": {
"properties": {
"title":{
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
},
"content":{
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
}
}
}
}
POST blog/_doc
{
"title":"如何通过Java代码调用ElasticSearch",
"content":"松哥力荐，这是一篇很好的解决方案"
}
POST blog/_doc
{
"title":"初识 MongoDB",
"content":"简单介绍一下 MongoDB，以及如何通过 Java 调用 MongoDB，MongoDB 是一个不错 NoSQL 解决方案"
}
现在假设搜索 Java解决方案 关键字，但是不确定关键字是在 title 还是在 content，所以两者都搜索：
GET blog/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"match": {
"title": "java解决方案"
}
},
{
"match": {
"content": "java解决方案"
}
}
]
}
}
}
搜索结果如下：
肉眼观察，感觉第二个和查询关键字相似度更高，但是实际查询结果并非这样。
要理解这个原因，我们需要来看下 should query 中的评分策略：
-
首先会执行 should 中的两个查询
-
对两个查询结果的评分求和
-
对求和结果乘以匹配语句总数
-
在对第三步的结果除以所有语句总数
反映到具体的查询中：
前者
-
title 中 包含 java，假设评分是 1.1
-
content 中包含解决方案，假设评分是 1.2
-
有得分的 query 数量，这里是 2
-
总的 query 数量也是 2
最终结果：（1.1+1.2）*2/2=2.3
后者
-
title 中 不包含查询关键字，没有得分
-
content 中包含解决方案和 java，假设评分是 2
-
有得分的 query 数量，这里是 1
-
总的 query 数量也是 2
最终结果：2*1/2=1
在这种查询中，title 和 content 相当于是相互竞争的关系，所以我们需要找到一个最佳匹配字段。
为了解决这一问题，就需要用到 dis_max query（disjunction max query，分离最大化查询）：匹配的文档依然返回，但是只将最佳匹配的评分作为查询的评分。
GET blog/_search
{
"query": {
"dis_max": {
"queries": [
{
"match": {
"title": "java解决方案"
}
},
{
"match": {
"content": "java解决方案"
}
}
]
}
}
}
查询结果如下：
在 dis_max query 中，还有一个参数 tie_breaker（取值在0～1），在 dis_max query 中，是完全不考虑其他 query 的分数，只是将最佳匹配的字段的评分返回。但是，有的时候，我们又不得不考虑一下其他 query 的分数，此时，可以通过 tie_breaker 来优化 dis_max query。tie_breaker 会将其他 query 的分数，乘以 tie_breaker，然后和分数最高的 query 进行一个综合计算。
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