Elasticsearch 全文搜索引擎的个人学习笔记

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这是一个创建于 1713 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

这篇文章是我对自己在自学探索 Elasticsearch 全文搜索功能时学到的概念的一个总结（如果是大佬，请手下留情），大概算是 A Quick Glimpse Into Elasticsearch (Full-Text Search Part)，并不一定能帮助读者建构起对于 Elasticsearch 本身客观成体系的认识。（实际上如果只是为了使用 Elasticsearch，也并不需要完全了解其工作机制。）如有需要可参考文末的官方文档和参考资料。

为什么用 Elasticsearch 来做全文检索，而不是 MySQL 等数据库自带的检索功能？

速度更快——在 full-text search 领域性能更佳，数据量越大时会越明显。
效果更好——搜索条件可以非常灵活，分布式设计易于扩展。

（当然 Elasticsearch 还有分析、聚合等其他功能，而 MySQL 等关系型数据库也有其更广泛丰富的需求，两者的定位并不相同。一般推荐将常规数据库作为业务数据的主要存储处，向 Elasticsearch 导入其中的部分数据进行索引以方便搜索。）

怎么安装？

https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch 有详细的逐步介绍。

没有什么特殊的依赖、配置等，只需要下载解压运行，或者 yum / apt / homebrew，抑或 docker。

安装完成后，Elasticsearch Server 默认运行于本机 9200 端口，提供 REST API——这意味着现在可以通过普通的浏览器来尝试访问。http://localhost:9200/ （另有 9300 端口供 TCP 协议客户端使用和节点间通信）

可以通过 bulk 来批量导入 JSON 形式的数据，或者使用 Logstash 等从已有数据库中导入。

基础概念简介

Document 文档：序列化为 JSON 格式存储、可被索引的一个数据单元，被指定了唯一 ID。一篇文档可包含多个字段。
Field 字段：键-值对，字段可被定义为某一类型，如 text （适用于全文搜索），keyword （适用于仅会用于精确搜索的用途，如"status": "published"），integer，date，boolean，nested 等。
Index 索引：所谓的“全文搜索”不是真的在每次搜索时读取一遍全部文本，而是先建立索引，需要搜索时再查询索引。这里指的是 inverted index，而 Elasticsearch index 作为名词是另一个概念，见下文。
Mapping 映射：文档结构，类似于 MySQL 的 Schema，在创建 index 时指定（之后可修改），定义了文档包含字段的名称及类型。Elasticsearch 也可以在不定义 mapping 的情况下使用（ schema-less ），此时它会通过第一个存入的数据推断字段类型。GET /<index>/_mapping 可以查看当前<index>的 mapping。</index></index>
Analyzer 分词器：索引时首先要分词才能建立索引。搜索时也是如此，若搜索的不止一个词，而是包含多个词的短语或句子，则先用分词器分离，再进行搜索。英文的分词显然较为容易，中文分词推荐 ik_max_word （最细粒度拆分出尽可能多的词语组合，官方说“适合 Term Query”）和 ik_smart （最粗粒度的拆分，“适合 Phrase 查询”）。搜索和索引的分词器可以不同，若在搜索时未指定分词器，则默认为索引的默认分词器。
Cluster 集群，Node 节点，Index (Indices) 索引, Shard 切片, Replica 副本切片：Elasticsearch 是分布式设计，一个对外提供服务的 Elasticsearch Server 即是一个 Cluster 集群，可以添加 Node 节点以提升性能、容量与冗余，存入的数据与收到的查询请求将被自动分配。（在同一台机器上运行多个 Node 也是可行的。）一个 Elasticsearch index 是文档的集合，这些文档一般具有相似特征。在增删改查这批文档时需要指定 index 的名字。Indices 是 index 的复数形式。一个 Elasticsearch Index 包含一个或多个 Shard 切片，一个切片实际上是一个 Lucene Index 实例（ Apache Lucene 是 Elasticsearch 的底层基础），可以说 Shard 是数据的容器，但与使用 ES 服务的应用程序直接交互的是 Index。Shard 分为 primary shard 主切片和 replica shard 副本切片，文档存储于主切片中，而副本切片是主切片的一份拷贝，提供冗余并处理请求。
Near Real-Time 准实时：在数据存入后，它就在 1 秒内被索引而可查询。
Query DSL 查询专用语言：一套描述搜索条件的语言，格式为 JSON。
Score：搜索结果中的某篇文档与搜索要求的契合程度。一般情况下是相关度，目前 Elasticsearch 默认采用 BM25 算法，过去曾使用过 TF/IDF （词频 /逆向文档频率）。也可以在搜索请求中指定，当满足某条件时增加或减少评分，或直接给出固定分值。

Query DSL 中和全文搜索相关的一些查询关键词

建议使用 curl 命令来测试下面的查询。官方给出的示例：

curl -XGET 'http://localhost:9200/twitter/_search?pretty=true' -H 'Content-Type: application/json' -d '
{
    "query" : {
        "match" : { "user": "kimchy" }
    }
}'

如果要用浏览器 URI 进行简单搜索则需要用到 Lucene 查询语法（参考： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-uri-request.html 和 https://lucene.apache.org/core/2_9_4/queryparsersyntax.html ），给个例子（注意 AND ）： http://localhost:9200/post_index/_search?q=user:CoolSpring%20AND%20content:Surface&size=30&pretty。

match: 最常用的查询方式。若输入的是短语或句子，则 Elasticsearch 会先用分词器分开，再进行搜索。只关心这些词是否都出现，而不考虑它们之间的距离。
```
{
  "query": {
    "match": {
      "content": "quick fox"
    }
  }
}
```
match_phrase: 短语匹配。将查询内容分词成为词的列表后，搜索时考虑它们在文本中的相对位置。可以指定一个 slop 值，即允许的最大距离。slop 默认为 0，此时可以看作“完全匹配”（均出现，且相邻）。
```
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "content": "包含一字不差的内容才显示为结果"
    }
  }
}
```
term: 精确匹配。比较适合用在 keyword 类型的字段，或者 board_id, topic_id, user_id 这种精确值字段（ exact value string field ）。
```
{
    "query": {
        "term": {
            "user": {
                "value": "Kimchy",
                "boost": 1.0
            }
        }
    }
}
```
bool: 用以连接多个布尔查询（ must, must_not, should, filter ）
- must: 如其名，必须出现。
- must_not: 不能出现。
- should: “应该”出现。
- filter: 必须出现。与 must 不同的是查询的评分将被忽略。

包含多个词的 match 查询经过分词后可以改写，前述第一个 match 查询示例在内部等效于

{
"query": {
  "bool": {
    "should": [
      {"term": { "text": "quick" }},
      {"term": { "text": "fox"   }}
    ]
  }
}
}

minimum_should_match: 至少有几个 /百分之几的 should 语句匹配才可出现在结果中。
_source: 在索引时传递的原始 JSON 文档数据。索引与原内容并不相同，_source 本身不被索引、不可搜索，只是保存。
from, size: 易于理解，用于分页搜索中。

rescore: 对于 query 返回的前 n 个搜索结果（如 100-500 个）按照已有分数和新的条件进行重新评分排列。“match 返回的搜索结果不考虑词的距离所以效果不好”的问题可能很常见，一种方法时可以用简单的 bool{must: match, should: match_phrase}“使用邻近度提高相关度”的方式来解决：

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match": { 
          "message": {
            "query":"the quick brown",
            "minimum_should_match": "30%"
          }
        }
      },
      "should": {
        "match_phrase": { 
          "message": {
            "query": "the quick brown",
            "slop":  2
          }
        }
      }
    }
  }
}

但是由于 match_phrase 比较消耗性能（相对于普通的 match 而言），并且用户一般只关心结果前几页，所以可以选择用 rescore 仅对前 50 项进行处理。

{
   "query" : {
      "match" : {
         "message" : {
            "operator" : "or",
            "query" : "the quick brown"
         }
      }
   },
   "rescore" : {
      "window_size" : 50,
      "query" : {
         "rescore_query" : {
            "match_phrase" : {
               "message" : {
                  "query" : "the quick brown",
                  "slop" : 2
               }
            }
         },
         "query_weight" : 0.7,
         "rescore_query_weight" : 1.2
      }
   }
}

结语

Elasticsearch 的使用实在很难穷尽，笔者在自学过程中还只能管窥一二，许多功能还没来得及探索。在写这篇文章的时候，关于导入文档的具体操作等重要内容也没有提及。不过有句话说得好，文档和代码是最好的学习资源。Elasticsearch 基于 Apache Lucene，分为 Apache 2.0 授权下的开源版、Elastic License 下的免费版，和商业版。（不过就普通使用的小规模搜索用途而言不大需要研究它的代码。）官方英文文档见： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html。

参考资料：

引用了来自官方文档的一些例子；
What is ElasticSearch? Why ElasticSearch? Advantages of ElasticSearch!: https://medium.com/@AIMDekTech/what-is-elasticsearch-why-elasticsearch-advantages-of-elasticsearch-47b81b549f4d （写了一半查资料时看到这篇文章，深受启发。一部分内容参考了它，在此感谢并推荐。）

query

搜索

索引

index

9 条回复 • 2020-03-15 10:14:43 +08:00