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白话Elasticsearch01- 结构化搜索之使用term query来搜索数据

發布時間：2025/3/21 编程问答 19 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了白话Elasticsearch01- 结构化搜索之使用term query来搜索数据小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

文章目錄

需求描述
ES版本
_bulk 批量寫幾條數據
_bulk 用法
返回結果分析
字段Dynamic Mapping
Dynamic Mapping 中 text類型的字段
查看分詞
- field
- field.keyword
幾個小例子
- 根據用戶ID搜索帖子
- 搜索沒有隱藏的帖子
- 根據發帖日期搜索帖子
- 根據帖子ID搜索帖子
- 刪除索引，指定articleID的類型

需求描述

這個系列我們來跟著中華石杉老師來系統的學習下ES

課程地址： https://www.roncoo.com/view/55

需求背景：一個普通的論壇，根據用戶ID、是否隱藏、帖子ID、發帖日期來搜索帖子

ES版本

我這里用的版本是ES6.4.1 , 只要是5.X以上的版本都使用。目前ES的版本已經到了7.0.

Kibana用的也是對應的kibana-6.4.1-windows-x86_64

Term Filter 不推薦使用了，推薦使用 Term Query

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.4/query-dsl-term-filter.html#query-dsl-term-filter

6.4版本的 Term Query說明

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.4/query-dsl-term-query.html

_bulk 批量寫幾條數據

POST /forum/article/_bulk { "index": { "_id": 1 }} { "articleID" : "XHDK-A-1293-#fJ3", "userID" : 1, "hidden": false, "postDate": "2017-01-01" } { "index": { "_id": 2 }} { "articleID" : "KDKE-B-9947-#kL5", "userID" : 1, "hidden": false, "postDate": "2017-01-02" } { "index": { "_id": 3 }} { "articleID" : "JODL-X-1937-#pV7", "userID" : 2, "hidden": false, "postDate": "2017-01-01" } { "index": { "_id": 4 }} { "articleID" : "QQPX-R-3956-#aD8", "userID" : 2, "hidden": true, "postDate": "2017-01-02" }

_bulk 用法

BULK API官網說明： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs-bulk.html

簡單說下_bulk api , 批量執行，對執行的json串有嚴格的格式要求，不要格式化JSON串

返回結果分析

直接在kibana的DevTool中執行上述JSON即可

返回結果

#! Deprecation: the default number of shards will change from [5] to [1] in 7.0.0; if you wish to continue using the default of [5] shards, you must manage this on the create index request or with an index template {"took": 1581,"errors": false,"items": [{"index": {"_index": "forum","_type": "article","_id": "1","_version": 1,"result": "created","_shards": {"total": 2,"successful": 1,"failed": 0},"_seq_no": 0,"_primary_term": 1,"status": 201}}......篇幅原因,省略其他三個的顯示}] }

結果說明：

took： query的時間，不包括fetch

再看下_shard節點下的total和successful信息

total: 2 一共兩個shard需要執行，一個primary shard ,一個
replicas shard . 因為我們在同一個機器上起的(默認使用的主shard 5 副本shard 1的配置)。主shard 和副本shard不能在同一個node上，所以該副本shard并未分配，所以這里successful 為1 。

通過head插件我們也可以窺之一二

字段Dynamic Mapping

POST /forum/article/_bulk es會自動創建名為forum的index和名為article的 type
未提前設置field類型的話，es會通過Dynamic Mapping的方式來自動映射字段類型，我們來看下 GET /forum/_mapping/article

執行： GET /forum/_mapping/article返回： {"forum": {"mappings": {"article": {"properties": {"articleID": {"type": "text","fields": {"keyword": {"type": "keyword","ignore_above": 256}}},"hidden": {"type": "boolean"},"postDate": {"type": "date"},"userID": {"type": "long"}}}}} }

Dynamic Mapping 中 text類型的字段

我們重點來看下 articleID

es 5.x版本中對于type=text，默認會設置兩個field，一個是field本身，比如articleID，就是分詞的，另外一個，就是field.keyword，在這里就是用的話articleID.keyword，默認不分詞，最多保留256個字符（"ignore_above": 256）

articleID.keyword，是es新版本內置建立的field，就是不分詞的。所以一個articleID過來的時候，會建立兩次索引，一次是自己本身，是要分詞的，分詞后放入倒排索引；
另外一次是基于articleID.keyword，不分詞，保留256個字符最多，直接一個字符串放入倒排索引中。

所以term filter，對text過濾，可以考慮使用內置的field.keyword來進行匹配。但是有個問題，默認就保留256個字符。所以盡可能還是自己去手動建立索引，指定not_analyzed吧。在新版本的es中，不需要指定not_analyzed也可以，將type=keyword即可。

"articleID": {"type": "text","fields": {"keyword": {"type": "keyword","ignore_above": 256}}},

查看分詞

查看下Dynamic mapping下，text類型的分詞

field

GET /forum/_analyze {"field": "articleID","text": "XHDK-A-1293-#fJ3" }

可以看到 articleID建立索引的時候，XHDK-A-1293-#fJ3被分詞成了 xhdk，a，1293，fj3

默認是analyzed的text類型的field，建立倒排索引的時候，就會對所有的articleID分詞，分詞以后，原本的articleID就沒有了，只有分詞后的各個word存在于倒排索引中。所以根據XHDK-A-1293-#fJ3 去查詢，肯定是在 xhdk，a，1293，fj3 中查找不到數據的。

field.keyword

GET /forum/_analyze {"field": "articleID.keyword","text": "XHDK-A-1293-#fJ3" }

term，是不對搜索文本分詞的，直接將輸入的內容去倒排索引中匹配，XHDK-A-1293-#fJ3 --> XHDK-A-1293-#fJ3；但是articleID建立索引的時候，XHDK-A-1293-#fJ3 --> xhdk，a，1293，fj3 ,所以使用 articleID是查不到的， articleID.keyword 是可以查到的。如下所示

幾個小例子

term filter/query：對搜索文本不分詞，直接拿去倒排索引中匹配，你輸入的是什么，就去匹配什么。比如說，如果對搜索文本進行分詞的話，“helle world” --> “hello”和“world”，兩個詞分別去倒排索引中匹配。 term，“hello world” --> “hello world”，直接去倒排索引中匹配“hello world”

這里我們不關心相關度即_score，僅僅是希望通過filter過濾出來數據，所以使用了 constant_score , 設置相關度都是1.

先通過head插件看下數據

根據用戶ID搜索帖子

GET /forum/article/_search {"query": {"constant_score": {"filter": {"term": {"userID": 1}}}} }

Term Query的寫法（推薦）

GET /forum/article/_search {"query": {"term": {"userID": "1"}} }

搜索沒有隱藏的帖子

GET /forum/article/_search {"query": {"constant_score": {"filter": {"term": {"hidden": false}}}} }

Term Query的寫法（推薦）

{"query": {"term": {"hidden": false}} }

根據發帖日期搜索帖子

GET /forum/article/_search {"query": {"constant_score": {"filter": {"term": {"postDate": "2017-01-02"}}}} }

Term Query的寫法（推薦）

GET /forum/article/_search {"query": {"term": {"postDate": "2017-01-02"}} }

根據帖子ID搜索帖子

GET /forum/article/_search {"query": {"constant_score": {"filter": {"term": {"articleID": "QQPX-R-3956-#aD8"}}}} }

Term Query的寫法（推薦）

GET /forum/article/_search {"query": {"term": {"articleID": "QQPX-R-3956-#aD8"}} }

刪除索引，指定articleID的類型

這種Dynamic mapping的情況，肯定是查找不到數據了，要么指定 articleID.keyword。更推薦自己設置類型，設置成 not_analyzed，或者直接將articleID設置為keyword更加方便。

那我們按照自己設置字段類型keyword的方式來演示下吧

先刪掉原來的forum索引

DELETE /forum

手動設置 articleID的類型為 keyword

PUT /forum {"mappings":{"article":{"properties":{"articleID":{"type":"keyword"}}}} }

這樣的話，就建好了一個只有一個字段的type. 字段類型確定后無法修改，因為涉及到底層lucene的全文檢索。但是可以增加字段，通過如下的方式，_bulk寫入數據的時候，新增幾個字段，因為沒有指定字段類型，所以是Dynamic Mapping的方式創建的

看下 field的類型

GET /forum/_mapping/article

再次查詢下，指定articleID的類型為keyword，查詢到了數據。

總結一下 term

（1）term filter：根據exact value進行搜索，數字、boolean、date天然支持
（2）text類型的字段需要建索引時指定為not_analyzed或者設置為keyword，才能用term query
（3）term 相當于SQL中的單個where條件

總結

以上是生活随笔為你收集整理的白话Elasticsearch01- 结构化搜索之使用term query来搜索数据的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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