查询ES之细化需求实现多字段、范围过滤、加权和高亮-编程知识

查询ES之细化需求实现多字段、范围过滤、加权和高亮

多字段查询和过滤

一次从两个字段中查询同一个搜索词，比如从title和content中进行查询，另外指定active字段的值必须为true（一般代表该文档未被删除或隐藏）：

GET /docwrite2/_search
{  "query": {  "bool": {  "must": [  {  "multi_match": {  "query": "跳板机",  "fields": [  "title",   //搜索字段1"content"  //搜索字段2],  "analyzer": "ik_smart",  "type": "best_fields" //假设你想匹配最佳字段，可以根据需要选择其他类型}  }  ],  "filter": [  {  "term": {  "active": true  }  }  ]  }  }  
}

提高字段权重

只需略微修改一下，就可以提高title字段的权重，根据生产实际，我们认为标题的重要性显然是高于正文内容的，因此权重相对提高5倍。

GET /docwrite2/_search
{  "query": {  "bool": {  "must": [  {  "multi_match": {  "query": "跳板机",  "fields": [  "title^5",  // 提高title字段的权重，假设设置为5倍"content"   // content字段使用默认权重1],  "analyzer": "ik_smart",  "type": "best_fields"}  }  ],  "filter": [  {  "term": {  "active": true  }  }  ]  }  }  
}

在上面的查询中，title^5表示title字段的权重被设置为5，这意味着title字段的匹配将对最终得分产生更大的影响。你可以根据需要调整这个值。content字段没有指定boost值，因此它将使用默认权重1。

请注意，boost值只是相对权重，而不是绝对得分。它用于在字段之间分配更多的“重要性”，但实际的得分还会受到文档内容、字段分析和查询类型等多种因素的影响。

best_fields类型会返回匹配最佳字段的文档，并考虑字段的权重。如果你想要所有匹配字段都对得分有所贡献，你可以使用cross_fields或most_fields等其他类型。

指定时间范围

上面的查询中的filter是一个数组，只需要往其中新增一个range条件即可：

{  "range": {  "updatetime": {  "gte": 1672531200000,  //开始时间戳，例如：2023-01-01T00:00:00Z的时间戳  "lte": 1675113599000   //结束时间戳，例如：2023-01-31T23:59:59Z的时间戳  }  }  
}

更新指定的字段值

我需要把指定文档的一个值进行更新，执行如下命令将该文档的active值改为true：

POST /docwrite2/_update/change-this-id-6163dbf  
{  "script": {  "source": "ctx._source.active = params.newActive",  "params": {  "newActive": true  }  }  
}

高亮查询

对搜索到的关键词高亮展示对用户是很友好的,可以通过以下方法实现：

GET /docwrite2/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"multi_match": {"query": "的","fields": ["title^5","content"],"analyzer": "ik_smart","type": "best_fields"}}],"filter": [{"term": {"active": true}}]}},"highlight": {"fields": {"content": {"fragment_size": 100,"number_of_fragments": 3,"pre_tags": ["<em>"],"post_tags": ["</em>"]}}},"_source": {"excludes": ["content"]}
}

上述查询中的高亮逻辑主要是其中的highlight属性控制：
在这里插入图片描述