简单大气网站杭州网站优化方案

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前言

这里再接着上一篇文章继续记录。非常感谢江南一点雨松哥的文章。
欢迎大家去查看，地址：http://www.javaboy.org

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一、多条件查询：bool query

bool query 可以将任意多个简单查询组装在一起，有四个关键字可供选择，四个关键字所描述的条件可以有一个或者多个。

• 1、must：文档必须匹配 must 选项下的查询条件。
• 2、should：文档可以匹配 should 下的查询条件，也可以不匹配。
• 3、must_not：文档必须不满足 must_not 选项下的查询条件。
• 4、filter：类似于 must，但是 filter 不评分，只是过滤数据。

例如查询楼层大于20层小于25且为城市住宅，地址为草堂街道，或者不是光华街道的数据

GET /building_info/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"range": {"floor": {"gte": 20,"lte": 25}}},{"term": {"type": {"value": "城市住宅"}}}],"should": [{"match": {"address": "草堂街道"}}],"must_not": [{"match": {"address": "光华街道"}}]}}
}

这里还涉及到一个关键字，minmum_should_match 参数。

minmum_should_match 参数在 es 官网上称作最小匹配度。在之前学习的 multi_match 或者这里的 should 查询中，都可以设置 minmum_should_match 参数。

假设我们要做一次查询，查询 address 中包含 杜甫草堂街道 关键字的文档：

GET /building_info/_search  
{"query": {"match": {"address": {"query": "杜甫草堂街道"}}}
}

分词如下：

{"tokens" : [{"token" : "杜甫","start_offset" : 0,"end_offset" : 2,"type" : "CN_WORD","position" : 0},{"token" : "草堂","start_offset" : 2,"end_offset" : 4,"type" : "CN_WORD","position" : 1},{"token" : "街道","start_offset" : 4,"end_offset" : 6,"type" : "CN_WORD","position" : 2}]
}

分词后的 term 会构造成一个 should 的 bool query，每一个 term 都会变成一个 term query 的子句。换句话说，上面的查询和下面的查询等价：

GET /building_info/_search
{"query": {"bool": {"should": [{"term": {"address": {"value": "杜甫"}}},{"term": {"address": {"value": "草堂"}}},{"term": {"address": {"value": "街道"}}}]}}
}

在这两个查询语句中，都是文档只需要包含词项中的任意一项即可，文档就回被返回，在 match 查询中，可以通过 operator 参数设置文档必须匹配所有词项。
如果想匹配一部分词项，就涉及到一个参数，就是 minmum_should_match，即最小匹配度。即至少匹配多少个词。

GET building_info/_search
{"query": {"match": {"address": {"query": "杜甫草堂北路","operator": "and"}}}
}GET building_info/_search
{"query": {"bool": {"should": [{"term": {"address": {"value": "杜甫"}}},{"term": {"address": {"value": "草堂"}}},{"term": {"address": {"value": "街道"}}}],"minimum_should_match": "50%"}},"from": 0,"size": 5
}

50% 表示词项个数的 50%。

如下两个查询等价（参数 3 是因为查询关键字分词后有 3项）：

GET building_info/_search
{"query": {"match": {"address": {"query": "杜甫草堂街道","minimum_should_match": 3}}}
}
# 关键字分词后有3个词
GET building_info/_search
{"query": {"match": {"name": {"query": "杜甫草堂街道","operator": "and"}}}
}

二、更加精准查询：dis_max query

假设现在有两本书：

PUT blog
{"mappings": {"properties": {"title":{"type": "text","analyzer": "ik_max_word"},"content":{"type": "text","analyzer": "ik_max_word"}}}
}POST blog/_doc
{"title":"如何通过Java代码调用ElasticSearch","content":"松哥力荐，这是一篇很好的解决方案"
}POST blog/_doc
{"title":"初识 MongoDB","content":"简单介绍一下 MongoDB，以及如何通过 Java 调用 MongoDB，MongoDB 是一个不错 NoSQL 解决方案"
}

现在假设搜索 Java解决方案 关键字，但是不确定关键字是在title还是在 content，所以两者都搜索：

GET blog/_search
{"query": {"bool": {"should": [{"match": {"title": "java解决方案"}},{"match": {"content": "java解决方案"}}]}}
}

搜索结果如下：

肉眼观察，感觉第二个和查询关键字相似度更高，但是实际查询结果并非这样。

要理解这个原因，我们需要来看下 should query 中的评分策略：

1、首先会执行 should 中的两个查询
2、对两个查询结果的评分求和
3、对求和结果乘以匹配语句总数
4、在对第三步的结果除以所有语句总数

反映到具体的查询中：

• 前者

1、title 中 包含 java，假设评分是 1.1
2、content 中包含解决方案，假设评分是 1.2
3、有得分的 query 数量，这里是 2
4、总的 query 数量也是 2
最终结果：（1.1+1.2）*2/2=2.3

• 后者

1、title 中 不包含查询关键字，没有得分
2、content 中包含解决方案和 java，假设评分是 2
3、有得分的 query 数量，这里是 1
4、总的 query 数量也是 2
最终结果：2*1/2=1

在这种查询中，title 和 content 相当于是相互竞争的关系，所以我们需要找到一个最佳匹配字段。

为了解决这一问题，就需要用到 dis_max query（disjunction max query，分离最大化查询）：匹配的文档依然返回，但是只将最佳匹配的评分作为查询的评分。

GET blog/_search
{"query": {"dis_max": {"queries": [{"match": {"title": "java解决方案"}},{"match": {"content": "java解决方案"}}]}}
}

结果如下：

在 dis_max query 中，还有一个参数 tie_breaker（取值在0～1），在 dis_max query 中，是完全不考虑其他 query 的分数，只是将最佳匹配的字段的评分返回。但是，有的时候，我们又不得不考虑一下其他 query 的分数，此时，可以通过 tie_breaker 来优化 dis_max query。tie_breaker 会将其他 query 的分数，乘以 tie_breaker，然后和分数最高的 query 进行一个综合计算。

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总结

这篇文章记录还算是比较有用的东西。