ElasticSearch教程入门到精通——第一部分（基于ELK技术栈elasticsearch 8.x新特性）
1. ElasticSearch安装（略）
Kibana 官网安装
2. ElasticSearch基础功能
2.1 索引操作
2.1.1 创建索引
ES软件的索引可以类比为MySQL中表的概念，创建一个索引，类似于创建一个表。查询完成后，Kibana右侧会返回响应结果及请求状态
PUT test_index
重复创建索引——报错！
2.1.2 Head 索引
head test_index
head test_index1
2.1.3 查询索引
2.1.3.1 查询单独索引
GET test_index
2.1.3.2 查询全部索引
GET _cat/indices
2.1.4 增加配置
JSON格式的主题内容
PUT test_index_1
{
"aliases":{
"test1":{}
}
}
查询看结果
这样 别名就设置上了
GET test1
试一试~
注意：ES软件不支持修改索引信息，如果想要修改，只能新建
2.1.5 删除索引
DELETE test_index_1
再删除一次 ~！
2.2 文档操作
文档是ES软件搜索数据的最小单位，不依赖预先定义的模式，所以可以将文档类比为表的一行JSON类型的数据。我们知道关系型数据库中，要提前定义字段才能使用，在Elasticsearch中，对于字段是非常灵活的，有时候，我们可以忽略该字段，或者动态的添加一个新的字段。
2.2.1 创建文档
索引已经创建好了，接下来我们来创建文档，并添加数据。这里的文档可以类比为关系型数据库中的表数据，添加的数据格式为JSON格式
PUT test_doc
添加索引
PUT test_doc/_doc
{
"id":1001,
"name":"zhangsan",
"age":30
}
为什么只让用Post 不让用PUT？
- 因为PUT创建的时候，创建数据具有唯一性标识
PUT test_doc/_doc/1001
{
"id":1001,
"name":"zhangsan",
"age":30
}
POST test_doc/_doc
{
"id":1002,
"name":"lisi",
"age":40
}
2.2.2 查询文档
2.2.2.1 查询个别文档
GET test_doc/_doc/1001
GET test_doc/_doc
2.2.2.2 查询文档所有数据
GET test_doc/_search
2.2.3 修改数据
PUT test_doc/_doc/1001
{
"id":10011,
"name":"zhangsan1",
"age":300,
"tel":123123
}
POST 也可以
2.2.4 删除数据
DELETE test_doc/_doc/1002
再删一次
2.3 文档搜索
PUT test_query
PUT test_query/_bulk
{"index": {"_index": "test_query","_id": "1001"}}
{"id": "1001","name":"zhang san","age":30}
{"index": {"_index": "test_query","_id": "1002"}}
{"id": "1002","name":"li si","age": 40}
{"index": {"_index": "test_query","_id": "1003"}}
{"id": "1003", "name": "wang wu","age" : 50}
{"index": {"_index": "test_query","_id": "1004"}}
{"id": "1004","name": "zhangsan", "age" : 30}
{"index": {"_index": "test_query","_id": "1005"}}
{"id": "1005","name": "lisi","age":40}
{"index": {"_index": "test_query","_id": "1006"}}
{"id": "1006", "name ": "wangwu","age" : 50}
2.3.1 Match分词查询
Match 是分词查询，ES会将数据分词保存
GET test_query/_search
{
"query":{
"match":{
"name":"zhangsan"
}
}
}
GET test_query/_search
{
"query":{
"match":{
"name":"zhang"
}
}
}
GET test_query/_search
{
"query":{
"match":{
"name":"zhang li"
}
}
}
2.3.2 使用term精确匹配某个字段的关键词
但是我不想分词~
GET test_query/_search
{
"query":{
"term":{
"name":{
"value":"zhang san"
}
}
}
}
GET test_query/_search
{
"query":{
"term":{
"name":{
"value":"zhangsan"
}
}
}
}
2.3.3 查询结果中过滤某些不需要的字段
某些情况下，不需要查询结果中返回所有的字段，就可以通过添加"_source"进行限制
GET test_query/_search
{
"_source": ["name","age"],
"query": {
"match": {
"name": "zhang"
}
}
}
2.3.4 多条件组合查询
组合查询的关键语法是需要在查询条件中使用bool关键字
2.3.4.1 查询name中含有zhang或age为40的数据
这个需求类似于mysql 中的or的语法，在es中使用should可以满足类似的需求
GET test_query/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
[
{
"match":{
"name":"zhang"
}
},
{
"match":{
"age":40
}
}
]
]
}
}
}
2.3.4.2 查询文档中name中必须含有zhang或者age必须大于等于30岁的数据
组合使用should和must
GET test_query/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
[
{
"match":{
"name":"zhang"
}
}
]
],
"should": [
{
"range": {
"age": {
"gte": 30
}
}
}
]
}
}
}
2.3.4.3 查询结果排序
查询name中含有 zhang的文档，并按照age排序
GET test_query/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "zhang"
}
},
"sort":[
{
"age" : {
"order":"desc"
}
}
]
}
2.3.5 分页查询
语法
GET 索引名称/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"from": 0, //从第几条开始查询
"size": 2 //每次查询多少数据
}
看下面的查询结果
计算公式：
f r o m = ( p a g e n o − 1 ) ∗ s i z e from = (pageno -1)*size from=(pageno−1)∗size
2.4 聚合搜索
实际业务中，经常会涉及到对查询的结果根据某个或者某些字段进行聚合，类似于mysql中的group by语法；
2.4.1 根据age将查询结果进行分组聚合
注意点：这里 "size"设置为0表示查询结果中不展示其他非聚合结果的信息；
GET test_query/_search
{
"aggs": {
"aggAge": {
"terms": {
"field": "age"
}
}
},
"size": 0
}
2.4.2 查询年龄大于等于40岁的，并将结果按照age分组聚合
GET test_query/_search
{
"query": {
"range": {
"age": {
"gte": 40
}
}
},
"aggs": {
"aggAge": {
"terms": {
"field": "age"
}
}
},
"size": 0
}
查询结果如下
2.4.3 根据age分组聚合，再对聚合后的结果按照age求平均值
GET test_query/_search
{
"aggs": {
"ageAgg": {
"terms": {
"field": "age"
},
"aggs": {
"avgAgg": {
"avg": {
"field": "age"
}
}
}
}
},
"size": 0
}
查询结果如下
2.4.4 获取结果集中的前N个数据
GET test_query/_search
{
"aggs": {
"top3": {
"top_hits": {
"size": 3
}
}
},
"size": 0
}
查询结果如下
2.4.5 获取结果集中按照age字段排序后求取前N个数据
GET test_query/_search
{
"aggs": {
"top3": {
"top_hits": {
"sort": [
{
"age" : {
"order":"desc"
}
}
],
"size": 3
}
}
},
"size": 0
}
2.5 索引模板
我们之前对索引进行一些配置信息设置，但是都是在单个索引上进行设置。在实际开发中，我们可能需要创建不止一个索引，但是每个索引或多或少都有一些共性。
比如我们在设计关系型数据库时，一般都会为每个表结构设计一些常用的字段，比如：创建时间，更新时间，备注信息等。elasticsearch 在创建索引的时候，就引入了模板的概念，你可以先设置一些通用的模板，在创建索引的时候，elasticsearch会先根据你创建的模板对索引进行设置。
elasticsearch中提供了很多的默认设置模板，这就是为什么我们在新建文档的时候，可以为你自动设置一些信息， 做一些字段转换等。
2.5.1 创建/修改 索引
索引可使用预定义的模板进行创建这个模板称作Indextemplates.模板设置包括settings和mappings
PUT _template/mytemplate
{
"index_patterns": [
"my*" // 该模板自动适用于索引名称以 my 开头的索引
],
// 设置模板规则
"settings": {
"index": {
"number_of_shards": "2" // 分片数量
}
},
// 影射规则
"mappings": {
"properties": {
// 字段 now 的类型及格式
"now": {
"type": "date",
"format": "yyyy/MM/dd"
}
}
}
}
可以多长操作！！
2.5.2 查看模板
GET _template/模板名称
2.5.3 更新模板
与创建命令相同，只要创建的模板名称已存在，就是更新操作，新规则覆盖旧规则
如果创建的是索引，不是索引模板，当要创建的索引已存在时，操作是不会成功的，会出错，提示索引已存在
2.5.4 应用模板
只要新创建的 索引 符合 索引模板 的匹配规则，就会自动应用模板
如：新创建 my_index_template 索引，以 my 开头，符合匹配规则
// 应用索引模板；创建以 my 开头的索引
PUT my_index_template
// 查询创建的索引
GET my_index_template
2.5.5 删除模板
DELETE _template/索引模板名称
删除后查询；结果为空；查询不存在的索引模板时，结果都为空
2.6 中文分词
我们在使用Elasticsearch官方默认的分词插件时会发现，其对中文的分词效果不佳，经常分词后得效果不是我们想要得。
2.6.1 分词操作
GET _analyze
{
"analyzer": "standard",
"text": ["zhang san"]
}
2.6.2 分词操作(不带插件情况下，中文拆分逻辑太适合)
GET _analyze
{
"analyzer": "chinese",
"text": ["我是一个三好学生"]
}
2.6.3 集成了IK插件后提供的分词
一定注意！版本下载的正确性！！！
别忘了重新启动！！
2.6.3.1 ik_smart——最少切分
GET _analyze
{
"analyzer": "ik_smart",
"text": ["我是一个三好学生"]
}
2.6.3.2 ik_max_word——最细粒度切分
相较于上者，分得更加精细
GET _analyze
{
"analyzer": "ik_max_word",
"text": ["我是一个三好学生"]
}
2.6.4 自定义分词效果
重新启动ES！！！
2.7 文档评分机制（转载）
PUT test_score
PUT test_score/_doc/1001
{
"text": "zhang kai shou bi, yin jie tai yang"
}
PUT test_score/_doc/1002
{
"text": "zhang san"
}
GET test_score/_search?explain=true
{
"query": {
"match": {
"text": "zhang"
}
}
}
- 该章节转载了 ElasticSearch之score打分机制原理
Elasticsearch 的得分机制是一个基于词频和逆文档词频的公式，简称为 TF-IDF 公式，所以先来研究下 TF-IDF原理。
2.7.1 TF-IDF 原理
- 英文全称：
Term Frequency - Inverse Document Frequency - 中文名称：词频-逆文档频率
常用于文本挖掘，资讯检索等应用，在NLP以及推荐等领域都是一个常用的指标，用于衡量字词的重要性。
比较直观的解释是，如果一个词本来出现的频率就很高，如the，那么它就几乎无法带给读者一些明确的信息。
一般地，以TF-IDF衡量字词重要性时
- 某个字词在某个文档中出现的频率越高，那么该字词对该文档就有越大的重要性，它可能会是文章的关键词（词在单个文档中出现的频率，相对于当个文档！！！）
- 但若字词在词库中出现的频率越高，那么字词的重要性越低，如
the。（相对于整个文档集合，也就是词库）
2.7.1.1 计算公式
TF-IDF即是两者相乘，词频乘以逆文档频率，如下：
TF-IDF = T F ∗ I D F =TF*IDF =TF∗IDF
下标i，j的含义：编号为j的文档中的词语i在该文档中的词频，即所占比例，n为该词语的数量。如下：
换言之，就是词语出现的次数与文档中所有词总数的比值。
T F i j = n i j n ∗ j TF_{ij} = \frac{n_{ij}}{n_{*j}} TFij=n∗jnij
N表示文档总数，Ni表示文档集中包含了词语 i i i 的文档数。
对分子分母加一是为了避免某些词语没有在文档中出现过，导致分母为零的情况。
IDF针对某个词计算了它的逆文档频率，即包含该词语的文档比例的倒数（再取对数），若IDF值越小，分母越大，说明这个词语在文档集中比较常见不具有鲜明的信息代表性，TF-IDF的值就小。
总之TF-IDF的值，通常希望它越大越好，大值代表性强。如下：
I D F i = l o g （ N + 1 N i + 1 ） IDF_i=log （\frac{N+1}{N_i+1}） IDFi=log（Ni+1N+1）
2.7.1.2 示例说明
有两个文档，即doc1、doc2，并去它们的并集
doc1 = "The cat sat on my bed"
doc2 = "The dog sat on my knees"
# 构建词库,union是并集操作
wordSet = set(doc1.split()).union(set(doc2.split()))
两个文档的并集如下：
{‘The’,‘bed’,‘cat’,‘dog’,‘knees’,‘my’,‘on’,‘sat’}
doc1、doc2两个文档对应的词在并集中的统计情况：
| 序号 | cat | sat | my | on | dog | bed | The | knees |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 |
| 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 |
2.7.1.3 计算TF
计算词频 TF，对单个文档统计：
再理解一下，何为TF，表示单个单词占当前文档所有单词集合的比值。即1/6=0.16666666666…
| cat | sat | my | on | dog | bed | The | knees |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 |
| 0.166666… | 0.166666… | 0.166666… | 0.166666… | 0 | 0.166666… | 0.166666… | 0 |
2.7.1.4 计算IDF
逆文档频率IDF,全局只有一份逆文档频率，对所有文档统计
N
表示文档总数，Ni`表示文档集中包含了词语i的文档数。此时N=2，共有两个文档。Ni表示含有单词的文档个数。
| cat | sat | my | on | dog | bed | The | knees |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0.17609125… | 0.0 | 0.0 | 0.0… | 0.17609125… | 0.17609125… | 0.0 | 0.17609125… |
2.7.1.5 TF-IDF计算
最终计算：TF-IDF = TF * IDF
| 序号 | cat | sat | my | on | dog | bed | The | knees |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 0.029349 | 0 | 0 | 0 | 0.029349 | 0 | 0 | 0 |
| 1 | 0 | 0 | 0 | 0.029349 | 0 | 0 | 0 | 0.029349 |
2.7.2 Elasticsearch打分机制
上面介绍了TF-IDF的原理，而ES的得分机制就是基于词频和逆文档词频的公式，即TF-IDF公式。
s c o r e ( q , d ) = c o o r d ( q , d ) ⋅ q u e r y N o r m ( q ) ⋅ ∑ t i n q ( t f ( t i n d ) ⋅ i d f ( t ) 2 ⋅ t . g e t B o o s t ( ) ⋅ n o r m ( t , d ) ) score(q,d) = coord(q,d)\cdot queryNorm(q)\cdot \sum_{t in q}(tf(t in d)\cdot idf(t){^2}\cdot t.getBoost()\cdot norm(t,d)) score(q,d)=coord(q,d)⋅queryNorm(q)⋅tinq∑(tf(tind)⋅idf(t)2⋅t.getBoost()⋅norm(t,d))
公式中将查询作为输入，使用不同的手段来确定每一篇文档的得分，将每一个因素最后通过公式综合起来，返回该文档的最终得分。这个综合考量的过程，在ES中这种相关性称为得分。
考虑到查询内容和文档的关系比较复杂，所以公式中需要输入的参数和条件非常得多，但是其中比较重要的其实是TF-IDF算法 ，再次解释一下。
TF(词频)
Term Frequency : 搜索文本中的各个词条在查询文本中出现了多少次，次数越多，就越相关，得分会比较高
IDF(逆文档频率)
Inverse Document Frequency : 搜索文本中的各个词条在整个索引的所有文档中出现了多少次，出现的次数越多，说明越不重要，也就越不相关，得分就比较低。
2.7.2.1 示例说明
在查询语句的最后加上explain=true ，会把得分过程打印。
注：当前
ElasticSearch的scorpios索引里，只有一个文档。
PUT itwluo
PUT itwluo/_doc/1001
{
"text": "java"
}
GET itwluo/_search
{
"query": {
"match": {
"text": "java"
}
}
}
result
{
"took": 992,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": {
"value": 1,
"relation": "eq"
},
"max_score": 0.2876821,
"hits": [
{
"_index": "itwluo",
"_id": "1001",
"_score": 0.2876821,
"_source": {
"text": "java"
}
}
]
}
}
详细结果
{
"took": 3,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": {
"value": 1,
"relation": "eq"
},
"max_score": 0.2876821,
"hits": [
{
"_shard": "[itwluo][0]",
"_node": "EX7ZCQpSRLu-OWEZjQazog",
"_index": "itwluo",
"_id": "1001",
"_score": 0.2876821,
"_source": {
"text": "java"
},
"_explanation": {
"value": 0.2876821,
"description": "weight(text:java in 0) [PerFieldSimilarity], result of:",
"details": [
{
"value": 0.2876821,
"description": "score(freq=1.0), computed as boost * idf * tf from:",
"details": [
{
"value": 2.2,
"description": "boost",
"details": []
},
{
"value": 0.2876821,
"description": "idf, computed as log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5)) from:",
"details": [
{
"value": 1,
"description": "n, number of documents containing term",
"details": []
},
{
"value": 1,
"description": "N, total number of documents with field",
"details": []
}
]
},
{
"value": 0.45454544,
"description": "tf, computed as freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl)) from:",
"details": [
{
"value": 1,
"description": "freq, occurrences of term within document",
"details": []
},
{
"value": 1.2,
"description": "k1, term saturation parameter",
"details": []
},
{
"value": 0.75,
"description": "b, length normalization parameter",
"details": []
},
{
"value": 1,
"description": "dl, length of field",
"details": []
},
{
"value": 1,
"description": "avgdl, average length of field",
"details": []
}
]
}
]
}
]
}
}
]
}
}
新增数据后，观察分值变化
PUT itwluo/_doc/1002
{
"text": "java bigdata"
}
#查询文档数据
GET itwluo/_search?explain=true
{
"query": {
"match": {
"text": "java"
}
}
}
详细结果
{
"took": 609,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": {
"value": 2,
"relation": "eq"
},
"max_score": 0.21110919,
"hits": [
{
"_shard": "[itwluo][0]",
"_node": "EX7ZCQpSRLu-OWEZjQazog",
"_index": "itwluo",
"_id": "1001",
"_score": 0.21110919,
"_source": {
"text": "java"
},
"_explanation": {
"value": 0.21110919,
"description": "weight(text:java in 0) [PerFieldSimilarity], result of:",
"details": [
{
"value": 0.21110919,
"description": "score(freq=1.0), computed as boost * idf * tf from:",
"details": [
{
"value": 2.2,
"description": "boost",
"details": []
},
{
"value": 0.18232156,
"description": "idf, computed as log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5)) from:",
"details": [
{
"value": 2,
"description": "n, number of documents containing term",
"details": []
},
{
"value": 2,
"description": "N, total number of documents with field",
"details": []
}
]
},
{
"value": 0.5263158,
"description": "tf, computed as freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl)) from:",
"details": [
{
"value": 1,
"description": "freq, occurrences of term within document",
"details": []
},
{
"value": 1.2,
"description": "k1, term saturation parameter",
"details": []
},
{
"value": 0.75,
"description": "b, length normalization parameter",
"details": []
},
{
"value": 1,
"description": "dl, length of field",
"details": []
},
{
"value": 1.5,
"description": "avgdl, average length of field",
"details": []
}
]
}
]
}
]
}
},
{
"_shard": "[itwluo][0]",
"_node": "EX7ZCQpSRLu-OWEZjQazog",
"_index": "itwluo",
"_id": "1002",
"_score": 0.160443,
"_source": {
"text": "java bigdata"
},
"_explanation": {
"value": 0.160443,
"description": "weight(text:java in 0) [PerFieldSimilarity], result of:",
"details": [
{
"value": 0.160443,
"description": "score(freq=1.0), computed as boost * idf * tf from:",
"details": [
{
"value": 2.2,
"description": "boost",
"details": []
},
{
"value": 0.18232156,
"description": "idf, computed as log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5)) from:",
"details": [
{
"value": 2,
"description": "n, number of documents containing term",
"details": []
},
{
"value": 2,
"description": "N, total number of documents with field",
"details": []
}
]
},
{
"value": 0.40000004,
"description": "tf, computed as freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl)) from:",
"details": [
{
"value": 1,
"description": "freq, occurrences of term within document",
"details": []
},
{
"value": 1.2,
"description": "k1, term saturation parameter",
"details": []
},
{
"value": 0.75,
"description": "b, length normalization parameter",
"details": []
},
{
"value": 2,
"description": "dl, length of field",
"details": []
},
{
"value": 1.5,
"description": "avgdl, average length of field",
"details": []
}
]
}
]
}
]
}
}
]
}
}
2.7.2.2 计算 TF 值
T F = f r e q / ( f r e q + k 1 ∗ ( 1 − b + b ∗ d l / a v g d l ) ) TF = freq/(freq + k1 * (1-b+b*dl/avgdl)) TF=freq/(freq+k1∗(1−b+b∗dl/avgdl))
| 参数 | 含义 | 取值 |
|---|---|---|
| freq | 文档中出现词条的次数 | 1.0 |
| k1 | 术语饱和参数 | 1.2（默认值） |
| b | 长度规格参数（单词长度对于整个文档的影响程度） | 0.75（默认值） |
| dl | 当前文中分解的字段长度 | 1.0 |
| avgdl | 查询文档中分解字段数量/查询文档数量 | 1.0 |
| TF（词频） | 1.0/(1+1.2 * (1-0.75+0.75 * 1.0/1.0)) | 0.454545 |
2.7.2.3 计算 IDF 值
I D F = l n ( 1 + ( N − n + 0.5 ) / ( n + 0.5 ) ) IDF = ln(1+(N−n+0.5)/(n+0.5)) IDF=ln(1+(N−n+0.5)/(n+0.5))
| 参数 | 含义 | 取值 |
|---|---|---|
| N | 包含查询字段的文档总数（不一定包含查询词条） | 1 |
| n | 包含查询词条的文档数 | 1 |
| IDF（逆文档频率） | log(1+(1-1+0.5)/(1+0.5)) | 0.2875821 |
注：这里的 ln是底数为e 的对数
2.7.2.4 计算文档得分
s c o r e = t f b o o s t ∗ i d f ∗ t f score = tf boost∗idf∗tf score=tfboost∗idf∗tf
| 参数 | 含义 | 取值 |
|---|---|---|
| boost | 词条权重 | 2.2（基础值）*查询权重（1） |
| idf | 逆文档频率 | 0.2876821 |
| tf | 词频 | 0.454545 |
| score（得分） | 2.20.28768210.454545 | 0.2876821 |
2.7.2.5 增加新的文档测试得分
- 增加一个毫无关系的文档
# 增加文档
PUT /scorpios/_doc/2
{
"text" : "spark"
}
# 得分：0.6931741
GET /scorpios/_search
{
"query": {
"match": {
"text": "hello"
}
}
}
因为新文档无词条相关信息，所以匹配的文档数据得分就应该较高
- 增加一个一模一样的文档
# 增加文档
PUT /scorpios/_doc/2
{
"text" : "hello"
}
# 得分：0.18232156
GET /scorpios/_search
{
"query": {
"match": {
"text": "hello"
}
}
}
因为新文档含词条相关信息，且多个文件含有词条，所以显得不是很重要，得分会变低
- 增加一个含有词条，但是内容较多的文档
# 增加文档
PUT /scorpios/_doc/2
{
"text" : "hello elasticsearch"
}
# 得分：0.14874382
GET /scorpios/_search
{
"query": {
"match": {
"text": "hello"
}
}
}
因为新文档含词条相关信息，但只是其中一部分，所以查询文档的分数会变得更低一些。
2.7.3 案列
2.7.3.1 需求
查询文档标题中含有Hadoop,Elasticsearch,Spark的内容，优先选择Spark的内容
2.7.3.2 准备数据
# 创建索引
PUT /test
# 准备数据
PUT /test/_doc/1001
{
"title" : "Hadoop is a Framework",
"content" : "Hadoop 是一个大数据基础框架"
}
PUT /test/_doc/1002
{
"title" : "Hive is a SQL Tools",
"content" : "Hive 是一个 SQL 工具"
}
PUT /test/_doc/1003
{
"title" : "Spark is a Framework",
"content" : "Spark 是一个分布式计算引擎"
}
2.7.3.3 查询数据
# 查询文档标题中含有“Hadoop”,“Elasticsearch”,“Spark”的内容
GET /test/_search?explain=true
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"match": {
"title": {
"query": "Hadoop", "boost": 1
}
}
},
{
"match": {
"title": {
"query": "Hive", "boost": 1
}
}
},
{
"match": {
"title": {
"query": "Spark", "boost": 1
}
}
}
]
}
}
}
此时会发现，Spark的结果并不会放置在最前面
此时可以更改 Spark 查询的权重参数 boost，看看查询的结果有什么不同
# 查询文档标题中含有“Hadoop”,“Elasticsearch”,“Spark”的内容
GET /test/_search?explain=true
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"match": {
"title": {
"query": "Hadoop", "boost": 1
}
}
},
{
"match": {
"title": {
"query": "Hive", "boost": 1
}
}
},
{
"match": {
"title": {
"query": "Spark", "boost": 2
}
}
}
]
}
}
}
