ES與RDBMS數(shù)據(jù)庫(kù)比較

簡(jiǎn)單對(duì)比

索引

1、結(jié)構(gòu)化索引

針對(duì)字段類型： 日期、時(shí)間、數(shù)字類型，以及精確的文本匹配。
結(jié)構(gòu)化檢索特點(diǎn)：

1. 結(jié)構(gòu)化查詢，我們得到的結(jié)果 總是 非是即否，要么存于集合之中，要么存在集合之外。
2. 結(jié)構(gòu)化查詢不關(guān)心文件的相關(guān)度或評(píng)分；它簡(jiǎn)單的對(duì)文檔包括或排除處理。

1.1 精確值查找

1.1.1 單個(gè)精確值查找（term query）

term 查詢是簡(jiǎn)單查詢，接受一個(gè)字段名和參數(shù)，進(jìn)行精準(zhǔn)查詢，類似sql中：

select *  from logs where level ='INFO'

ES中對(duì)應(yīng)的DSL如下：

GET logstash-logs-api-2019.03/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "level": {
        "value": "INFO"
      }
    }
  }
}

1.1.2 字符串類型精確查詢

在ES5.x及以上版本，字符串類型需設(shè)置為keyword或text類型，根據(jù)類型來(lái)進(jìn)行精確值匹配。

當(dāng)進(jìn)行精確值查詢，可以使用過(guò)濾器，因?yàn)檫^(guò)濾器的執(zhí)行非常快，不會(huì)計(jì)算相關(guān)度（ES會(huì)計(jì)算查詢?cè)u(píng)分）,且過(guò)濾器查詢結(jié)果容易被緩存。

GET test_index/user/_search
{
  "query": {
   "constant_score": {
     "filter": {
       "term": {
         "school": "world"
       }
     },
     "boost": 1.2
   }
  }
}

1.1.3 布爾過(guò)濾器

bool過(guò)濾器組成部分：

{
   "bool" : {
      "must" :     [],
      "should" :   [],
      "must_not" : [],
      "filter":    []
   }
}

• must 所有的語(yǔ)句都 必須（must） 匹配，與 AND 等價(jià)。
• must_not 所有的語(yǔ)句都 不能（must not） 匹配，與 NOT 等價(jià)。
• should 至少有一個(gè)語(yǔ)句要匹配，與 OR 等價(jià)。
• filter 必須匹配，運(yùn)行在非評(píng)分&過(guò)濾模式。

當(dāng)我們需要多個(gè)過(guò)濾器時(shí)，只須將它們置入 bool 過(guò)濾器的不同部分即可。

1.1.4 多值精確查詢（terms query）

terms是包含的意思，如下：

GET test_index/_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "name": [
        "奧尼爾",
        "麥迪"
      ]
    }
  }
}

name包含["奧尼爾","麥迪"]

返回結(jié)果：

{
  "took": 2,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 2,
    "max_score": 1,
    "hits": [
      {
        "_index": "test_index",
        "_type": "user",
        "_id": "9lrZpGkBcbRJikqNMPkF",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "name": "奧尼爾"
        }
      },
      {
        "_index": "test_index",
        "_type": "user",
        "_id": "91rZpGkBcbRJikqNNPm5",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "name": "麥迪"
        }
      }
    ]
  }
}

1.2 范圍檢索（range query）

range查詢可同時(shí)提供包含（inclusive）和不包含（exclusive）這兩種范圍表達(dá)式，可供組合的選項(xiàng)如下：

gt: > 大于（greater than）
lt: < 小于（less than）
gte: >= 大于或等于（greater than or equal to）
lte: <= 小于或等于（less than or equal to）

類似sql中的范圍查詢：

SELECT document FROM test_index WHERE age BETWEEN 10 AND 30

ES中對(duì)應(yīng)的DSL如下：

GET test_index/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "range": {
            "age": {
              "gte": 10,
              "lte": 30
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

1.3 存在與否檢索（exist query）

如下sql，age不為null：

SELECT * FROM test_index WHERE age IS NOT NULL

ES中對(duì)應(yīng)的DSL如下：

GET test_index/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "exists": {
          "field": "age"
        }
      }
    }
  }
}

如下sql，age為null：

SELECT * FROM test_index WHERE age IS NULL

ES中對(duì)應(yīng)的DSL如下：

GET test_index/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": {
        "exists": {
          "field": "age"
        }
      }
    }
  }
}

注：missing查詢?cè)?.x版本已經(jīng)不存在。

1.4 前綴檢索（Prefix Query）

匹配包含 not analyzed（未分詞分析）的前綴字符：

GET test_index/_search
{
  "query": {
    "prefix": {
      "name": {
        "value": "奧"
      }
    }
  }
}

1.5 通配符檢索( Wildcard Query)

匹配具有匹配通配符表達(dá)式（ (not analyzed ）的字段的文檔。 支持的通配符：

1）* 它匹配任何字符序列（包括空字符序列）；

2）? 它匹配任何單個(gè)字符。

請(qǐng)注意，此查詢可能很慢，因?yàn)樗枰闅v多個(gè)術(shù)語(yǔ)。
為了防止非常慢的通配符查詢，通配符不能以任何一個(gè)通配符*****或?開(kāi)頭。

GET test_index/_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "name": {
        "value": "奧*"
      }
    }
  }
}

1.6 正則表達(dá)式檢索（Regexp Query）

正則表達(dá)式查詢?cè)试S您使用正則表達(dá)式術(shù)語(yǔ)查詢。
舉例如下：

GET /_search
{
  "query": {
  "regexp":{
  "name.first": "s.*y"
  }
  }
}

注意： *的匹配會(huì)非常慢，你需要使用一個(gè)長(zhǎng)的前綴，
通常類似.*?+通配符查詢的正則檢索性能會(huì)非常低。

1.7 模糊檢索（Fuzzy Query）

模糊查詢查找在模糊度中指定的最大編輯距離內(nèi)的所有可能的匹配項(xiàng)，然后檢查術(shù)語(yǔ)字典，以找出在索引中實(shí)際存在待檢索的關(guān)鍵詞。

GET test_index/_search
{
  "query": {
   "fuzzy": {
     "name": {"value": "奧尼爾"}
   }
  }
}

1.8 類型檢索（Type Query）

舉例：

GET test_index/_search
{
 "query": {
   "type":{
     "value":"user"
   }
 } 
}

檢索索引test_index中，type為user的全部信息。不過(guò)在es6.x版本，一個(gè)index僅有一個(gè)type，未來(lái)es7.x版本，將取消type，所以這個(gè)查詢沒(méi)啥意義。

1.9 Ids檢索（Ids Query）

返回指定id的全部信息。

GET test_index/_search
{
 "query": {
   "ids": {
     "values": ["-FresmkBcbRJikqNGfkf","-VresmkBcbRJikqNQfli"]
   }
 } 
} 

2、全文檢索

全文檢索查詢，是通過(guò)分析器，對(duì)查詢條件進(jìn)行分析，然后在全文本字段進(jìn)行全文查詢。

全文搜索取決于mapping中設(shè)定的analyzer（分析器），這里使用的是ik分詞器。

所以在進(jìn)行查詢開(kāi)發(fā)時(shí)候，需要先了解index的mapping，從而選擇查詢方式。

2.1 匹配檢索（Match Query）

匹配查詢接受文本/數(shù)字/日期類型，分析它們，并構(gòu)造查詢。

對(duì)查詢傳入?yún)?shù)進(jìn)行分詞，搜索詞語(yǔ)相同文檔。

GET logstash-productspus/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "ProductOriginalName": "激光"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

2.2 匹配短語(yǔ)檢索（Match_Phrase Query）

match_phrase查詢分析文本，并從分析文本中創(chuàng)建短語(yǔ)查詢。

GET logstash-productspus/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match_phrase": {
            "ProductOriginalName": "激光"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

2.3 匹配解析前綴檢索（Match_Phrase_Prefix）

用戶已經(jīng)漸漸習(xí)慣在輸完查詢內(nèi)容之前，就能為他們展現(xiàn)搜索結(jié)果，這就是所謂的即時(shí)搜索（instant search） 或輸入即搜索（search-as-you-type） 。

不僅用戶能在更短的時(shí)間內(nèi)得到搜索結(jié)果，我們也能引導(dǎo)用戶搜索索引中真實(shí)存在的結(jié)果。

例如，如果用戶輸入 johnnie walker bl ，我們希望在它們完成輸入搜索條件前就能得到： Johnnie Walker Black Label 和 Johnnie Walker Blue Label 。

match_phrase_prefix與match_phrase相同，除了它允許文本中最后一個(gè)術(shù)語(yǔ)的前綴匹配。

GET logstash-productspus/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match_phrase_prefix": {
            "ProductOriginalName": "WJD"
          }
        }
      ]
    }
  }
}