分布式搜索引擎ElasticSearch之高级运用（二）

1. 分词查询操做

建立索引：

PUT /movies/_doc/1
{
  "name":"The film, filmed in 2021 & tells the story of children"
}

按分词搜索：

GET /movies/_search
{
  "query": {
    "match": {"name": "story"}
  }
}

经过单个词，能够搜索匹配到结果， 采用analyze查看分词信息：

GET /movies/_analyze 
{
  "field": "name",
  "text": "The film, filmed in 2021 & tells the story of children"
}

analyze分词处理流程：

分词器的使用：

若是搜索关键词为tell是没有任何结果， 这个时候须要采用英文分词器。

#从新建立索引
PUT /movies
{
  "settings":{
      "index":{
        "number_of_shards": 1, 
        "number_of_replicas": 0
      }
    },
  "mappings": {
    "properties": {
      "name":{"type":"text", "analyzer": "english"}
    }
  }
}

从新插入数据， 采用关键词tell搜索， 能够找到对应的结果：

"hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 0.2876821,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "movies",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.2876821,
        "_source" : {
          "name" : "The film, filmed in 2021 & tells the story of children"
        }
      }
    ]
  }

经过英文分词器， 会进行词干转化。好比一个单词tells，实际词干为tell， 均可以进行搜索匹配。

2. 配置TMDB开源电影数据

TMDB是开源的电影网站数据， 里面累积数据较多，比较规范化，便于ES的研究和学习。

1. 下载tmdb数据

   下载地址

2. 导入工程
   

   ESConfig的链接配置类：

   @Bean
       public TransportClient getClient(){
           TransportClient transportClient = null;
           try {
               Settings settings = Settings.builder().build();
               transportClient = new PreBuiltTransportClient(settings);
               // ES的链接配置信息, 默认transport传输端口为9300，不是9200
               TransportAddress firstAddress = new TransportAddress(InetAddress.getByName("10.10.20.28"),Integer.parseInt("9300"));
               transportClient.addTransportAddress(firstAddress);
           }catch (Exception e){
               e.printStackTrace();
   
           }
           return transportClient;
       }

   ESController提供导入接口：

   @RequestMapping("/importdata")
   @ResponseBody
   public ResponseEntity importdata() throws IOException {
       ...
       // 索引结构配置信息， 索引名称要配置正确
       bulkRequest.add(new IndexRequest("movies", "_doc", String.valueOf(lineId-1)).source(XContentType.JSON,
                           "title", records[17],
                           "tagline",records[16],
                           "release_date",date,
                           "popularity",records[8],
                           "cast",cast,
                           "overview",records[7]));
       ...
   }

3. 经过kibana建立索引结构

   PUT /movies
   {
       "settings": {
           "number_of_shards": 1,
           "number_of_replicas": 0
       },
       "mappings": {
           "properties": {
               "title": {
                   "type": "text",
                   "analyzer": "english"
               },
               "tagline": {
                   "type": "text",
                   "analyzer": "english"
               },
               "release_date": {
                   "type": "date",
                   "format": "8yyyy/MM/dd||yyyy/M/dd||yyyy/MM/d||yyyy/M/d"
               },
               "popularity": {
                   "type": "double"
               },
               "cast": {
                   "type": "object",
                   "properties": {
                       "character": {
                           "type": "text",
                           "analyzer": "standard"
                       },
                       "name": {
                           "type": "text",
                           "analyzer": "standard"
                       }
                   }
               },
               "overview": {
                   "type": "text",
                   "analyzer": "english"
               }
           }
       }
   }

4. 导入数据

   调用接口： http://127.0.0.1:8080/es/importdata

   会读取csv文件， 自动导入数据。

5. 查看导入结果

   经过kibana后台，查看导入的数据：

   

6. 搜索查询

   搜索title为heart的关键字

   GET /movies/_search
   {
       "query":{
           "match":{"title":"heart"}
        }
   }

   可以根据english分词器进行搜索匹配返回全部相关的结果， 每一个结果都会有对应的_score评分，关键字出现频率越高， 或占比越高， 则得分越高，优先排在前面。

3. 搜索匹配进阶

1. or匹配

   GET /movies/_search
   {
       "query": {
           "match": {
               "title": "heart from"
           }
       }
   }

   match搜索实质上就是or关系， 分为heart 和from两个关键词进行or关系搜索。

2. or的最小词匹配控制

   GET /movies/_search
   {
     "query":{
       "match":{
         "title": {
           "query": "good hearts sea",
           "operator": "or",
           "minimum_should_match": 2
         }
         
       }
     }
   }

   这里minimum_should_match设定为2， 只要出现good hearts 和 hearts sea，都会展现出来。

3. and匹配

   GET /movies/_search
   {
     "query":{
       "match":{
         "title": {
           "query": "heart sea",
           "operator": "and"
         }     
       }
     }
   }

   经过operator属性来标识对应的操做。这个时候搜索出来的title会包含heart和sea两个关键字。

4. 短语查询

   若是想直接搜索某个短语， 好比：The Good Heart， 能够采用match_phrase

   GET /movies/_search
   {
     "query":{
       "match_phrase":{"title":"The Good Heart"}
     }
   }

   会作整个短语的完整匹配， 不会再进行拆分匹配。

5. 多字段查询

   若是想对多个字段同时查询， 能够采用multi_match方式。

   GET /movies/_search
   {
     "query":{
       "multi_match":{
         "query": "good hearts sea",
         "fields": ["title", "overview"]
       }
     }
   }

   查询title和overview两个属性， 都包含“good hearts sea”的记录， 相比一个属性title的查询， 多出更多的记录。

4. Query String查询

能够采用更简便的方式，直接使用AND、OR和NOT操做。

GET /movie/_search
{
  "query":{
    "query_string":{
      "fields":["title"],
      "query":"heart AND sea"      
    }
  }
}

查出title当中既包含heart又包含sea的数据。

GET /movie/_search
{
  "query":{
    "query_string":{
      "fields":["title"],
      "query":"heart OR sea"      
    }
  }
}

查出title当中包含heart或sea的数据。

GET /movie/_search
{
  "query":{
    "query_string":{
      "fields":["title"],
      "query":"heart NOT sea"      
    }
  }
}

查出title当中包含heart但不包含sea的数据。

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