查找准确值

对于准确值，你需要使用过滤器。过滤器的重要性在于它们非常的快。它们不计算相关性（避过所有计分阶段）而且很容易被缓存。我们今后再来讨论过滤器的性能优势【过滤器缓存】，现在，请先记住尽可能多的使用过滤器。

用于数字的 term 过滤器

我们下面将介绍 term 过滤器，首先因为你可能经常会用到它，这个过滤器旨在处理数字，布尔值，日期，和文本。

我们来看一下例子，一些产品最初用数字来索引，包含两个字段 price 和 productID：

  1. POST /my_store/products/_bulk
  2. { "index": { "_id": 1 }}
  3. { "price" : 10, "productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3" }
  4. { "index": { "_id": 2 }}
  5. { "price" : 20, "productID" : "KDKE-B-9947-#kL5" }
  6. { "index": { "_id": 3 }}
  7. { "price" : 30, "productID" : "JODL-X-1937-#pV7" }
  8. { "index": { "_id": 4 }}
  9. { "price" : 30, "productID" : "QQPX-R-3956-#aD8" }

我们的目标是找出特定价格的产品。假如你有关系型数据库背景，可能用 SQL 来表现这次查询比较熟悉，它看起来像这样：

  1. SELECT document
  2. FROM   products
  3. WHERE  price = 20

在 Elasticsearch DSL 中，我们使用 term 过滤器来实现同样的事。term 过滤器会查找我们设定的准确值。term 过滤器本身很简单，它接受一个字段名和我们希望查找的值：

  1. {
  2.     "term" : {
  3.         "price" : 20
  4.     }
  5. }

term 过滤器本身并不能起作用。像在【查询 DSL】中介绍的一样，搜索 API 需要得到一个查询语句，而不是一个 过滤器。为了使用 term 过滤器，我们需要将它包含在一个过滤查询语句中：

  1. GET /my_store/products/_search
  2. {
  3.     "query" : {
  4.         "filtered" : { <1>
  5.             "query" : {
  6.                 "match_all" : {} <2>
  7.             },
  8.             "filter" : {
  9.                 "term" : { <3>
  10.                     "price" : 20
  11.                 }
  12.             }
  13.         }
  14.     }
  15. }

<1> filtered 查询同时接受 query 与 filter。

<2> match_all 用来匹配所有文档，这是默认行为，所以在以后的例子中我们将省略掉 query 部分。

<3> 这是我们上面见过的 term 过滤器。注意它在 filter 分句中的位置。

执行之后，你将得到预期的搜索结果：只能文档 2 被返回了（因为只有 2 的价格是 20）：

  1. "hits" : [
  2.     {
  3.         "_index" : "my_store",
  4.         "_type" :  "products",
  5.         "_id" :    "2",
  6.         "_score" : 1.0, <1>
  7.         "_source" : {
  8.           "price" :     20,
  9.           "productID" : "KDKE-B-9947-#kL5"
  10.         }
  11.     }
  12. ]

<1> 过滤器不会执行计分和计算相关性。分值由 match_all 查询产生，所有文档一视同仁，所有每个结果的分值都是 1

用于文本的 term 过滤器

像我们在开头提到的，term 过滤器可以像匹配数字一样轻松的匹配字符串。让我们通过特定 UPC 标识码来找出产品，而不是通过价格。如果用 SQL 来实现，我们可能会使用下面的查询：

  1. SELECT product
  2. FROM   products
  3. WHERE  productID = "XHDK-A-1293-#fJ3"

转到查询 DSL，我们用 term 过滤器来构造一个类似的查询：

  1. GET /my_store/products/_search
  2. {
  3.     "query" : {
  4.         "filtered" : {
  5.             "filter" : {
  6.                 "term" : {
  7.                     "productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3"
  8.                 }
  9.             }
  10.         }
  11.     }
  12. }

有点出乎意料：我们没有得到任何结果值！为什么呢？问题不在于 term 查询；而在于数据被索引的方式。如果我们使用 analyze API，我们可以看到 UPC 被分解成短小的表征：

  1. GET /my_store/_analyze?field=productID
  2. XHDK-A-1293-#fJ3
  1. {
  2.   "tokens" : [ {
  3.     "token" :        "xhdk",
  4.     "start_offset" : 0,
  5.     "end_offset" :   4,
  6.     "type" :         "<ALPHANUM>",
  7.     "position" :     1
  8.   }, {
  9.     "token" :        "a",
  10.     "start_offset" : 5,
  11.     "end_offset" :   6,
  12.     "type" :         "<ALPHANUM>",
  13.     "position" :     2
  14.   }, {
  15.     "token" :        "1293",
  16.     "start_offset" : 7,
  17.     "end_offset" :   11,
  18.     "type" :         "<NUM>",
  19.     "position" :     3
  20.   }, {
  21.     "token" :        "fj3",
  22.     "start_offset" : 13,
  23.     "end_offset" :   16,
  24.     "type" :         "<ALPHANUM>",
  25.     "position" :     4
  26.   } ]
  27. }

这里有一些要点：

  • 我们得到了四个分开的标记，而不是一个完整的标记来表示 UPC。
  • 所有的字符都被转为了小写。
  • 我们失去了连字符和 # 符号。

所以当我们用 XHDK-A-1293-#fJ3 来查找时，得不到任何结果，因为这个标记不在我们的倒排索引中。相反，那里有上面列出的四个标记。

显然，在处理唯一标识码，或其他枚举值时，这不是我们想要的结果。

为了避免这种情况发生，我们需要通过设置这个字段为 not_analyzed 来告诉 Elasticsearch 它包含一个准确值。我们曾在【自定义字段映射】中见过它。为了实现目标，我们要先删除旧索引（因为它包含了错误的映射），并创建一个正确映射的索引：

  1. DELETE /my_store <1>
  3. PUT /my_store <2>
  4. {
  5.     "mappings" : {
  6.         "products" : {
  7.             "properties" : {
  8.                 "productID" : {
  9.                     "type" : "string",
  10.                     "index" : "not_analyzed" <3>
  11.                 }
  12.             }
  13.         }
  14.     }
  16. }

<1> 必须首先删除索引，因为我们不能修改已经存在的映射。

<2> 删除后，我们可以用自定义的映射来创建它。

<3> 这里我们明确表示不希望 productID 被分析。

现在我们可以继续重新索引文档：

  1. POST /my_store/products/_bulk
  2. { "index": { "_id": 1 }}
  3. { "price" : 10, "productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3" }
  4. { "index": { "_id": 2 }}
  5. { "price" : 20, "productID" : "KDKE-B-9947-#kL5" }
  6. { "index": { "_id": 3 }}
  7. { "price" : 30, "productID" : "JODL-X-1937-#pV7" }
  8. { "index": { "_id": 4 }}
  9. { "price" : 30, "productID" : "QQPX-R-3956-#aD8" }

现在我们的 term 过滤器将按预期工作。让我们在新索引的数据上再试一次（注意，查询和过滤都没有修改，只是数据被重新映射了）。

  1. GET /my_store/products/_search
  2. {
  3.     "query" : {
  4.         "filtered" : {
  5.             "filter" : {
  6.                 "term" : {
  7.                     "productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3"
  8.                 }
  9.             }
  10.         }
  11.     }
  12. }

productID 字段没有经过分析，term 过滤器也没有执行分析，所以这条查询找到了准确匹配的值，如期返回了文档 1。

内部过滤操作

Elasticsearch 在内部会通过一些操作来执行一次过滤：

  1. 查找匹配文档。

    term 过滤器在倒排索引中查找词 XHDK-A-1293-#fJ3，然后返回包含那个词的文档列表。在这个例子中，只有文档 1 有我们想要的词。

  2. 创建字节集

    然后过滤器将创建一个 字节集 —— 一个由 1 和 0 组成的数组 —— 描述哪些文档包含这个词。匹配的文档得到 1 字节，在我们的例子中，字节集将是 [1,0,0,0]

  3. 缓存字节集

    最后，字节集被储存在内存中，以使我们能用它来跳过步骤 1 和 2。这大大的提升了性能，让过滤变得非常的快。

当执行 filtered 查询时，filter 会比 query 早执行。结果字节集会被传给 query 来跳过已经被排除的文档。这种过滤器提升性能的方式，查询更少的文档意味着更快的速度。