前言

有時我們在搜索電影的時候，包含了多個條件，比如主演是周星馳，打分8分以上，上映時間是1990年~2001年的，那么Elasticsearch又該如何幫我們做查詢呢？這里我們可以用 bool 查詢來實現需求。這種查詢將多查詢組合在一起，成為用戶自己想要的 bool 查詢。

bool 查詢

一個 bool 查詢，可以包含一個或多個查詢語句進行組合。

有4種參數

• must：文檔必須匹配這些條件才能被包含進來。貢獻算分。
• should：文檔選擇性匹配，如果滿足這些語句中的任意語句，將增加 _score ，否則，無任何影響。貢獻算分。
• must_not：文檔必須不匹配這些條件才能被包含進來。
• filter：必須 匹配，但它以不評分、過濾模式來進行。這些語句對評分沒有貢獻，只是根據過濾標準來排除或包含文檔。不貢獻算分。

基本語法

• bool 里面的子查詢繼續嵌套 bool 查詢
• 子查詢可以以任意順序出現
• 如果沒有 must 語句，那么至少需要能夠匹配其中的一條 should 語句。但如果存在至少一條 must 語句，則對 should 語句的匹配沒有要求。
• must等可以跟一個對象（“{}”），也可以跟數組（“[]”）

{
    "bool": {
        "must":     { "match": { "title": "how to make millions" }},
        "must_not": { "match": { "tag":   "spam" }},
        "should": [
            { "match": { "tag": "starred" }}
        ],
        "filter": {
          "bool": { 
              "must": [
                  { "range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }}},
                  { "range": { "price": { "lte": 29.99 }}}
              ],
              "must_not": [
                  { "term": { "category": "ebooks" }}
              ]
          }
        }
    }
}

一個航班查詢的例子，搜索去往美國的，當地天氣是晴朗的，不從日本出發的，票價小于等于1000的航班。

GET kibana_sample_data_flights/_search
{
  "size": 5,
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "term": {
            "DestCountry": "US"
          }
        },
        {
          "term": {
            "DestWeather": "Sunny"
          }
        }
      ],
      "must_not": {
        "term": {
            "OriginCountry": "JP"
          }
      }, 
      "filter": {
        "range": {
          "AvgTicketPrice": {
            "lte": 1000
          }
        }
      }
    }
  }
}

控制相關性

那么多個字段的查詢，我們該如何影響其相關性的算分呢？

層級嵌套

同一層級下的字段是競爭關系，具有相同權重，可以通過嵌套改變對算分的影響。

GET animals/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {"term": {"text": "brown"}},
        {"term": {"text": "red"}},
        {"term": {"text": "quick"}},
        {"term": {"text": "dog"}}
      ]
    }
  }
}

GET animals/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {"term": {"text": "brown"}},
        {"term": {"text": "red"}},
        {"bool": {
            "should": [
                {"term": {"text": "quick"}},
                {"term": {"text": "dog"}}
            ]
          }
        }
      ]
    }
  }
}

boosting

控制字段的權重，可以使用boosting，默認值是1，可正可負。

• 當boost>1時，打分的相關性相對提升
• 當0<boost<1時，打分的相關性相對降低
• 當boost<0時，貢獻負分

精簡語法，可以在match里面指定boost，比如上面的航班信息DestCountry部分字段設置權重。

GET kibana_sample_data_flights/_search
{
  "explain": true,
  "size": 5,
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "DestCountry": {
              "query": "US",
              "boost": 10
            }
          }
        },
        {
          "term": {
            "DestWeather": "Sunny"
          }
        }
      ],
      "must_not": {
        "term": {
          "OriginCountry": "JP"
        }
      },
      "filter": {
        "range": {
          "AvgTicketPrice": {
            "lte": 1000
          }
        }
      }
    }
  }
}

完整boosting語法，positive正向作用，negative負向作用，negative_boost負向作用的權重，可以用來降級匹配的文檔，不像“NOT”邏輯運算直接去除相關的文檔

GET movies/_search
{
  //"explain": true, 
  "query": {
    "boosting": {
      "positive": {
        "term": {
          "title": {
            "value": "beautiful"
          }
        }
      },
      "negative": {
        "term": {
          "title": {
            "value": "mind"
          }
        }
      },
      "negative_boost": 0.2
    }
  }
}

constant_score 查詢

盡管沒有 bool 查詢使用這么頻繁，constant_score 查詢也是我們工具箱里有用的查詢工具。它將一個不變的常量評分應用于所有匹配的文檔。它被經常用于你只需要執行一個 filter 而沒有其它查詢（例如，評分查詢）的情況下。

GET movies/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "term": {
          "title": "beautiful"
        }
      }
    }
  }
}

參考資料

• https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/combining-queries-together.html
• Elasticsearch核心技術與實戰（阮一鳴--極客時間）