ES系列12：Compound queries 之 Bool query
ES系列12：Compound queries 之 Bool query
带着问题学习才高效
1、Bool query 的子句有哪些类型？
2、如何应用 Bool query？结合实际场景分析
3、minimum_should_match 参数如何配置？
ps：本文设计到的相关性评分，近期TeHero会专门讲解！[本文基于ES6.8]
本文知识导航图
01 查询和过滤上下文
在学习 Bool query 之前，我们应该先了解ES的两种上下文：
1）Query context
在查询上下文中，查询子句关注“ 此文档与该查询子句的匹配程度如何？”，除了确定文档是否匹配之外，查询子句还计算_score元字段中的相关性得分 。
2）Filter context
在过滤器上下文中，查询子句关注“此文档是否与此查询子句匹配？" ， 答案很简单，是或否，不计算分数。过滤器上下文主要用于过滤结构化数据。
常用过滤器将由Elasticsearch自动缓存，以提高性能。
每当将查询子句传递到filter 参数（例如 bool查询中的filter或must_not参数，constant_score查询中的filter参数或filter聚合）时， 过滤器上下文即有效。
02 Bool query 简介
布尔查询映射到LuceneBooleanQuery。它是使用一个或多个布尔子句构建的，每个子句都有固定的类型。 Bool query 的子句的类型有4种：
1）filter
必须匹配，子句在过滤器上下文中执行，这意味着计分被忽略，并且子句被视为用于缓存。
2）must
子句（查询）必须出现在匹配的文档中，并将有助于得分。
3）must_not
子句（查询）不得出现在匹配的文档中。子句在过滤器上下文中执行，这意味着计分被忽略，并且子句被视为用于缓存。
4）should
子句（查询）应出现在匹配的文档中。【注意should的最小匹配数】
5）Bool query 注意事项：
- 1、Bool query 只支持以上4种查询的子句；
- 2、以上4种查询的子句，只支持 Full text queries 和 Term-level queries 和 Bool query ；【在学习boolQuery之前，建议先学习——ES系列06：ik分词+Full text queries和ES系列09：Term-level queries】
- 3、简单而言就是：bool -》filter/must等-》bool -》filter/must等-》 queries 或者 bool -》filter/must等-》 queries ；
- 4、只有must 和 should 子句会计算相关性评分；filter 和 must_not 子句都是在过滤器上下文中执行，计分被忽略，并且子句被考虑用于缓存。
03 通过实例学习 Bool query
3.1 数据准备
1）创建index
PUT /blogs_index
{
"settings": {
"index": {
"number_of_shards": 1,
"number_of_replicas": 1
}
},
"mappings": {
"_doc": {
"dynamic": false,
"properties": {
"id": {
"type": "integer"
},
"author": {
"type": "keyword"
},
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_smart"
},
"content": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_smart"
},
"tag": {
"type": "keyword"
},
"influence": {
"type": "integer_range"
},
"createAt": {
"type": "date",
"format": "yyyy-MM-dd HH:mm"
}
}
}
}
}2）导入数据
POST _bulk{"index":{"_index":"blogs_index","_type":"_doc","_id":"1"}}{"id":1,"author":"方才兄","title":"关注我，系统学习es","content":"这是关于es的文章","tag":[1,2,3],"influence":{"gte":10,"lte":12},"createAt":"2020-05-24 10:56"}{"index":{"_index":"blogs_index","_type":"_doc","_id":"2"}}{"id":2,"author":"方才兄","title":"系统学习编程","content":"这是关于编程的文章","tag":[2,3,4],"influence":{"gte":12,"lte":15},"createAt":"2020-05-23 10:56"}{"index":{"_index":"blogs_index","_type":"_doc","_id":"3"}}{"id":3,"author":"方才兄","title":"关注我，必看文章","content":"这是关于关于es和编程的必看文章","tag":[2,3,4],"influence":{"gte":12,"lte":15},"createAt":"2020-05-22 10:56"}{"index":{"_index":"blogs_index","_type":"_doc","_id":"4"}}{"id":4,"author":"方才","title":"关注我，系统学习es","content":"这是关于es的文章","tag":[1,2,3],"influence":{"gte":10,"lte":15},"createAt":"2020-05-24 10:56"}{"index":{"_index":"blogs_index","_type":"_doc","_id":"5"}}{"id":5,"author":"方才","title":"系统学习编程","content":"这是关于编程的文章","tag":[2,3,4],"influence":{"gte":12,"lte":18},"createAt":"2020-05-25 10:56"}{"index":{"_index":"blogs_index","_type":"_doc","_id":"6"}}{"id":6,"author":"方才","title":"关注我，必看文章","content":"这是关于关于es和编程的必看文章","tag":[2,3,4],"influence":{"gte":15,"lte":18},"createAt":"2020-05-20 10:56"}3.2 场景与DSL
ps：为了更完整的学习boolQuery，以下内容，不分先后。
1）filter 的使用
【语句1】：filter 子句内可包含多个 Full text queries 和 Term-level queries 的子句：
GET /blogs_index/_search
{
"query": {
"bool": {
"filter": [
{
"term": {
"author": "方才兄"
}
},
{
"term": {
"tag": "2"
}
},
{
"match": {
"title": "es"
}
}
]
}
}
}该DSL语句可以检索到文档1，检索逻辑是：author = “方才兄” and tag 包含 2 and title的PostingLIst包含“es”。
【语句2】：filter 子句类可包含 bool query，实现更复杂的逻辑：
GET /blogs_index/_search
{
"query": {
"bool": {
"filter": {
"bool": {
"must": [
{
"term": {
"author": "方才兄"
}
},
{
"term": {
"tag": "2"
}
}
],
"should": [
{
"match": {
"title": "es"
}
},
{
"match": {
"content": "es"
}
}
]
}
}
}
}
}该DSL语句可以检索到文档1和文档3，检索逻辑是：author = “方才兄” and tag 包含 2 and （ title的PostingLIst包含“es”or content的PostingLIst包含“es”）
注意：使用filter查询，是不会计算文档的相关性评分的，可以看一下结果：
2）must 的使用
【语句3】：直接将【语句1】中的 must 换为 filter
# 检索到文档1
GET /blogs_index/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"term": {
"author": "方才兄"
}
},
{
"term": {
"tag": "2"
}
},
{
"match": {
"title": "es"
}
}
]
}
}
}结果如下，检索逻辑与【语句1】完全一致，唯一的区别就是must会计算相关性评分！
3）must_not 的使用
【语句4】：直接将【语句1】中的 must 换为 must_not，同时删除对tag的检索
GET /blogs_index/_search
{
"query": {
"bool": {
"must_not": [
{
"term": {
"author": "方才兄"
}
},
{
"match": {
"title": "es"
}
}
]
}
}
}该DSL可检索到文档5和文档6，检索逻辑为：author != 方才兄 and title的postingList 不包含“es”。
同时，must_not 会将相关性评分处理为常数1：
4）should 的使用
【语句5】：直接将【语句4】中的 must_not 换为 should
GET /blogs_index/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"term": {
"author": "方才兄"
}
},
{
"match": {
"title": "es"
}
}
]
}
}
}该DSL会检索到文档1、2、3、4，检索逻辑是：author = 方才兄 or title的PostingList包含“es”。
3.3 should 的注意事项
1）should 仅影响得分的情况
如果 bool查询在Query context中并且 bool查询具有must或 filter子句，那么bool的 should查询即使没有匹配到，文档也将与查询匹配。在这种情况下，should的子句仅用于影响得分。
看个示例理解下：
GET /blogs_index/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"bool": {
"must": [
{
"term": {
"author": "方才兄"
}
},
{
"term": {
"tag": "2"
}
}
],
"should": [
{
"match": {
"title": "es"
}
},
{
"match": {
"content": "es"
}
}
]
}
}
}
}
}该DSL语句会检索到文档1、2、3。正常理解should语句至少满足一个条件而言，检索到文档1和文档3是没问题，但是文档2，也被检索出来了，那就证明此时的should子句仅用于影响得分。
看下文档2的数据：
2）should 至少匹配一个的情况
如果bool 查询是 Filter context 或 既没有must也没filter，则文档至少与一个should的查询相匹配。【注意ES版本】
第一个例子：bool 查询是 Filter context。直接将上述的DSL的第一个must替换为filter即可：
GET /blogs_index/_search
{
"query": {
"bool": {
"filter": {
"bool": {
"must": [
{
"term": {
"author": "方才兄"
}
},
{
"term": {
"tag": "2"
}
}
],
"should": [
{
"match": {
"title": "es"
}
},
{
"match": {
"content": "es"
}
}
]
}
}
}
}
}上述DSL就只能检索文档1和3了。说明should 至少匹配了一个。【由于篇幅问题，结果就不贴出来】
第二个例子：既没有must也没filter，should 至少匹配一个的情况，可参考上面【语句5】，就不解释了。
GET /blogs_index/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"term": {
"author": "方才兄"
}
},
{
"match": {
"title": "es"
}
}
]
}
}
}3）minimum_should_match 参数值说明
如果不管哪种情况，我们都希望should子句应该被匹配，或者应该被匹配多个，那应该怎么做呢？可以通过minimum_should_match 参数控制。
看个示例理解下：
GET /blogs_index/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"bool": {
"must": [
{
"term": {
"author": "方才兄"
}
}
],
"should": [
{
"match": {
"title": "es"
}
},
{
"match": {
"content": "es"
}
},
{
"match": {
"content": "编程"
}
}
],
"minimum_should_match":2
}
}
}
}
}该DSL可以检索到文档1和3，检索逻辑为：author = 方才兄 and （title的PostingList 包含“es” 、content的PostingList 包含“es” 、content的PostingList 包含“编程”）【这3个条件满足2个】
minimum_should_match 参数可以有以下形式的参数：
标记：N——应该匹配的子句数，S——子句总数，X——用户给定的参数值
（1）正整数
N = X，比如给定值为3，那么 N=3。
（2）负整数
N = S - |X|，比如给定值为-2，那么 N= S - 2。
（3）正百分比
N = min 取整（S*X），比如 S=5，X = 25% ，那么 N= 1
（4）负百分比
N =S - min 取整（|S*X|），比如 S=5，X = -25% ，那么 N= 5 - 1 = 4。
（5）组合，比如 3<90%
当 S <= 3，则全部都是必需的；当 S > 3，则仅需要90％，按上面的正百分比计算。
（6）多种组合，比如：2<-25% 9<3
多个条件规范可以用空格分隔。每个条件规范仅对大于其前一个的数字有效。
在此示例中：如果有1或2个子句，则都需要；如果有3-9个子句，则需要-25％(按负百分数计算)；如果有9个以上的子句，则需要3个。
（7）注意：
当minimum_should_match的值大于子句数量数，DSL将检索不到值；
当minimum_should_match为0时，should子句失效。
3.4 一道Bool Query 练习题
影响力 influence在范围12~20；文章标签tag包含3或者4，同时不能包含1；发布时间createAt一周内；标题title或内容content 包含“es”、“编程”、“必看”【3选2】且需要相关性评分。
参考答案如下：【ps：实现需求的DSL语句有多种可能，建议初学者自己练习下，以下仅供参考】
GET /blogs_index/_search
{
"query": {
"bool": {
"filter": {
"bool": {
"must": [
{
"range": {
"influence": {
"gte": 12,
"lte": 20,
"relation": "WITHIN"
}
}
},
{
"range": {
"createAt": {
"gte": "now-1w/d"
}
}
},
{
"terms": {
"tag": [
3,
4
]
}
}
],
"must_not": [
{
"term": {
"tag": 1
}
}
]
}
},
"should": [
{
"multi_match": {
"query": "es",
"fields": [
"title",
"content"
]
}
},
{
"multi_match": {
"query": "编程",
"fields": [
"title",
"content"
]
}
},
{
"multi_match": {
"query": "必看",
"fields": [
"title",
"content"
]
}
}
],
"minimum_should_match": 2
}
}
}下期预告：相关性评分机制【关注公众号：方才编程，系统学习ES】
腾讯云开发者
