概要
本篇主要介绍常见的6种搜索方式、聚合分析语法，基本是上机实战，可以和关系型数据库作对比，如果之前了解关系型数据库，那本篇只需要了解搜索和聚合的语法规则就可以了。
搜索响应报文
以上篇建立的music索引为例，我们先看看搜索结果的属性都有哪些
{
"took": 1,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1,
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "music",
"_type": "children",
"_id": "1",
"_score": 1,
"_source": {
"name": "gymbo",
"content": "I hava a friend who loves smile, gymbo is his name",
"length": "75"
}
}
]
}
}主要的参数说明如下：
- took：耗费时间，单位是毫秒。
- timed_out：是否超时，true有超时，false没超时。
- _shards：数据拆成了5个分片，所以对于搜索请求，会到所有的primary shard查询，或是它的某个replica shard。
- hits.total：符合查询条件的数量，1个document。
- hits.max_score：score是符合条件的document评分的最大值。
- hits.hits.score: 这个层级的score表示当前document对search条件的相关度的匹配分数，越相关，就越匹配，分数也高。
- hits.hits：包含了匹配搜索条件的document的详细数据。
搜索方式
query string search
搜索所有数据
GET /music/children/_search
带条件搜索
GET /music/children/_search?q=name:gymbo&sort=length:asc
此搜索语法的特点是所有的条件、排序全部用http请求的query string来附带的。这种语法一般是演示或curl命令行简单查询时使用，不适用构建复杂的查询条件，生产已经很少用了。
Query DSL
DSL：Domain Specified Language特定领域语言
http request body：请求体格式，body用json构建语法，可以构建各种复杂的语法。
查询所有数据
GET /music/children/_search
{
"query":{
"match_all": {}
}
}带条件+排序：
GET /music/children/_search
{
"query":{
"match": {
"name": "gymbo"
}
},
"sort":[{"length":"desc"}]
}分页查询，size从0开始，下面的命令取第10条到第19条数据
GET /music/children/_search
{
"query": {
"match_all":{}
},
"from": 10,
"size": 10
}指定要查询出来的属性
GET /music/children/_search
{
"query": {
"match_all" : {}
},
"_source": ["name","content"]
}query filter
带多个条件过滤：歌曲名称是gymbo，并且时长在65到80秒之间的
GET /music/children/_search
{
"query":{
"bool":{
"must": [
{"match": {
"name": "gymbo"
}}
],
"filter": {"range": {
"length": {
"gte": 65,
"lte": 80
}
}}
}
}
}全文检索
GET /music/children/_search
{
"query":{
"match": {
"content":"friend smile"
}
}
}搜索的结果是按相关度分数来排序的，搜索条件中的content field，在新增document时已经建立倒排索引，然后按匹配度最高的来排序，全文索引的原理。
短语检索
GET /music/children/_search
{
"query":{
"match_phrase": {
"content":"friend smile"
}
}
}全文检索match会拆词，大小写不敏感，然后去倒排索引里去匹配，phrase search不分词，大小写敏感，要求搜索串完全一样才匹配。
高亮检索
GET /music/children/_search
{
"query":{
"match_phrase":{
"content":"friend smile"
}
},
"highlight": {
"fields": {
"content":{}
}
}
}匹配的关键词会高亮显示，高亮的内容用<em>标签达到标记效果。
聚合分析
聚合分析类似于关系型数据的分组统计，并且用的语法名称很多都与mysql类似，在这里，能看到很多熟悉的方法。
单field分组统计
需求：统计每种语言下的歌曲数量。
size为0表示不显示符合条件的document记录，只显示统计信息，不写的话默认值是10
GET /music/children/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_lang": {
"terms": {
"field": "language"
}
}
}
}响应结果：
{
"took": 3,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1,
"max_score": 0,
"hits": []
},
"aggregations": {
"group_by_lang": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "english",
"doc_count": 1
}
]
}
}
}如果聚合查询时出现如下错误提示：
"root_cause": [
{
"type": "illegal_argument_exception",
"reason": "Fielddata is disabled on text fields by default. Set fielddata=true on [language] in order to load fielddata in memory by uninverting the inverted index. Note that this can however use significant memory. Alternatively use a keyword field instead."
}
]需要将用于分组的字段的fielddata属性设置为true
PUT /music/_mapping/children
{
"properties": {
"language": {
"type": "text",
"fielddata": true
}
}
}带查询条件的分组统计
需求：对歌词中出现"friend"的歌曲，计算每个语种下的歌曲数量
GET /music/children/_search
{
"size": 0,
"query": {
"match": {
"content": "friend"
}
},
"aggs": {
"all_languages": {
"terms": {
"field": "language"
}
}
}
}求平均值
需求：计算每个语种下的歌曲，平均时长是多少
GET /music/children/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_languages": {
"terms": {
"field": "language"
},
"aggs": {
"avg_length": {
"avg": {
"field": "length"
}
}
}
}
}
}分组后排序
需求：计算每个语种下的歌曲，平均时长是多少，并按平均时长降序排序
GET /music/children/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_languages": {
"terms": {
"field": "language",
"order": {
"avg_length": "desc"
}
},
"aggs": {
"avg_length": {
"avg": {
"field": "length"
}
}
}
}
}
}嵌套查询，区间分组+分组统计+平均值
需求：按照指定的时长范围区间进行分组，然后在每组内再按照语种进行分组，最后再计算时长的平均值
GET /music/children/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_price": {
"range": {
"field": "length",
"ranges": [
{
"from": 0,
"to": 60
},
{
"from": 60,
"to": 120
},
{
"from": 120,
"to": 180
}
]
},
"aggs": {
"group_by_languages": {
"terms": {
"field": "language"
},
"aggs": {
"average_length": {
"avg": {
"field": "length"
}
}
}
}
}
}
}
}批量查询
上面的示例请求，都是单个单个发的，Elasticsearch还有一种语法，可以合并多个请求进行批量查询，这样可以减少每个请求单独的网络开销，最基础的语法示例如下:
GET /_mget
{
"docs": [
{
"_index" : "music",
"_type" : "children",
"_id" : 1
},
{
"_index" : "music",
"_type" : "children",
"_id" : 2
}
]
}mget下面的docs参数是一个数组，数组里面每个元素都可以定义一个文档的_index、_type和_id元数据，_index可相同也可不相同，也可以定义_source元数据指定想要的field。
响应的示例：
{
"docs": [
{
"_index": "music",
"_type": "children",
"_id": "1",
"_version": 4,
"found": true,
"_source": {
"name": "gymbo",
"content": "I hava a friend who loves smile, gymbo is his name",
"language": "english",
"length": "75",
"likes": 0
}
},
{
"_index": "music",
"_type": "children",
"_id": "2",
"_version": 13,
"found": true,
"_source": {
"name": "wake me, shark me",
"content": "don‘t let me sleep too late, gonna get up brightly early in the morning",
"language": "english",
"length": "55",
"likes": 9
}
}
]
}响应同样是一个docs数组，数组长度与请求时保持一致，如果有文档不存在、未搜索到或者别的原因导致报错，不影响整体的结果，mget的http响应码仍然是200，每个文档的搜索都是独立的。
如果批量查询的文档是在同一个index下面，可以将_index元数据(_type元数据我也顺便移走)移到请求行中：
GET /music/children/_mget
{
"docs": [
{
"_id" : 1
},
{
"_id" : 2
}
]
}或者是直接使用更简单的ids数组：
GET /music/children/_mget
{
"ids":[1,2]
}
查询结果是一样的。
mget的重要性
mget是非常重要的，在进行查询的时候，如果一次性要查询多条数据，那么一定要用batch批量操作的api，尽可能减少网络开销次数，可能可以将性能提升数倍，甚至数十倍。
小结
本篇介绍了最常用的搜索、批量查询和聚合场景的写法，包含分组统计，平均值，排序，区间分组。这是最基本的套路，基本包含了我们常见的需求，熟悉mysql的话，掌握起来非常快，熟悉一下Restful的语法，基本就OK了。
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