教程
关于 入门 为了搜索,你懂的 安装Elasticsearch 与Elasticsearch交互 面向文档 开始第一步 检索文档 分析 教程小结 分布式的特性 下一步 集群内部工作方式 空集群 集群健康 添加索引 增加故障转移 横向扩展 继续扩展 应对故障 数据吞吐 什么是文档? 索引一个文档 检索文档 检查文档是否存在 更新整个文档 创建一个新文档 删除文档 处理冲突 文档局部更新 检索多个文档 更省时的批量操作 结语 分布式文档存储 路由文档到分片 主分片和复制分片如何交互 新建、索引和删除文档 检索文档 局部更新文档 多文档模式 为什么是奇怪的格式? 搜索——基本的工具 空搜索 多索引和多类别 分页 简易搜索 映射和分析 映射及分析 确切值(Exact values) vs. 全文文本(Full text) 倒排索引 分析和分析器 映射 复合核心字段类型 结构化查询 请求体查询 结构化查询 Query DSL 查询与过滤 最重要的查询过滤语句 查询与过滤条件的合并 验证查询 结语 排序 相关性排序 多值字段字符串排序 相关性简介 数据字段 分布式搜索的执行方式 查询阶段 取回阶段 搜索选项 扫描和滚屏 索引管理 创建索引 索引设置 配置分析器 自定义分析器 类型和映射 根对象 元数据:_source 字段 元数据:_all 字段 文档 ID 动态映射 自定义动态索引 默认映射 重新索引数据 索引别名和零停机时间 入门 使文本可以被搜索 动态索引 近实时搜索 持久化变更 合并段 结构化搜索 查找准确值 组合过滤 查询多个准确值 包含,而不是相等 范围 处理 Null 值 关于缓存 过滤顺序 地理坐标点 地理坐标点 通过地理坐标点过滤 地理坐标盒模型过滤器 地理距离过滤器 缓存地理位置过滤器 减少内存占用 按距离排序 Geohashes Geohashes Geohashes 映射 geohash单元过滤器 地理位置聚合 地理位置聚合 按距离聚合 geohash单元聚合器 范围(边界)聚合器 地理形状 地理形状 映射地理形状 索引地理形状 查询地理形状 在查询中使用已索引的形状 地理形状的过滤与缓存 嵌套 嵌套-对象 嵌套-映射 嵌套-查询 嵌套排序 嵌套-集合

发布于 2016-02-29 14:38:00 | 403 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网络整理

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查询与过滤

前面我们讲到的是关于结构化查询语句,事实上我们可以使用两种结构化语句: 结构化查询(Query DSL)和结构化过滤(Filter DSL)。 查询与过滤语句非常相似,但是它们由于使用目的不同而稍有差异。

一条过滤语句会询问每个文档的字段值是否包含着特定值:

  • created 的日期范围是否在 20132014 ?

  • status 字段中是否包含单词 "published" ?

  • lat_lon 字段中的地理位置与目标点相距是否不超过10km ?

一条查询语句与过滤语句相似,但问法不同:

查询语句会询问每个文档的字段值与特定值的匹配程度如何?

查询语句的典型用法是为了找到文档:

  • 查找与 full text search 这个词语最佳匹配的文档

  • 查找包含单词 run ,但是也包含runs, running, jogsprint的文档

  • 同时包含着 quick, brownfox --- 单词间离得越近,该文档的相关性越高

  • 标识着 lucene, searchjava --- 标识词越多,该文档的相关性越高

一条查询语句会计算每个文档与查询语句的相关性,会给出一个相关性评分 _score,并且 按照相关性对匹配到的文档进行排序。 这种评分方式非常适用于一个没有完全配置结果的全文本搜索。

性能差异

使用过滤语句得到的结果集 -- 一个简单的文档列表,快速匹配运算并存入内存是十分方便的, 每个文档仅需要1个字节。这些缓存的过滤结果集与后续请求的结合使用是非常高效的。

查询语句不仅要查找相匹配的文档,还需要计算每个文档的相关性,所以一般来说查询语句要比 过滤语句更耗时,并且查询结果也不可缓存。

幸亏有了倒排索引,一个只匹配少量文档的简单查询语句在百万级文档中的查询效率会与一条经过缓存 的过滤语句旗鼓相当,甚至略占上风。 但是一般情况下,一条经过缓存的过滤查询要远胜一条查询语句的执行效率。

过滤语句的目的就是缩小匹配的文档结果集,所以需要仔细检查过滤条件。

什么情况下使用

原则上来说,使用查询语句做全文本搜索或其他需要进行相关性评分的时候,剩下的全部用过滤语句

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