elasticsearch之实例篇

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本文上接《elasticsearch之搭建篇》，看看如何实现类似糯米的检索功能。

在商铺和商品的存储方面，有嵌套（Nested）和父子文档（Parent-Child）两种方式，下面将依次探索。

嵌套（Nested）

创建type

商品将嵌套在商铺的文档中，其创建方法如下：

可见，商品列表作为一个属性存储在商铺中（type=nested，嵌套的），一个商铺有多个商品。（嵌套文档可以在这里学习）

通过curl查看刚刚建立的商铺type：

上述信息与我创建时传入的一致，表明：商铺type已经成功建立，它利用嵌套文档技术，在其内部直接保存商品列表。

录入数据

我们通过bulk API批量的插入测试数据：

  • 商铺ID作为ES文档的唯一_id。
  • 商品ID作为普通字段保存在嵌套文档的product_id字段。

嵌套查询

因为商铺和商品是嵌套关系，所以在查询时需要使用”嵌套查询”语法。

我的查找需求表达如下：

若某商铺的名称或者其售卖的”商品”的名称，能够匹配”搜索关键字”，那么返回该商铺的信息。

分析一下这个查询的组成部分（注意配合代码注释理解）：

  • query：查询语句必须放在其内部。
  • bool：组合查询，可以表达多个子句之间的AND（must），OR（should），NOT（must_not）关系。
  • should：OR的意思，里面多个子句满足任意一个即匹配，这个例子有2个子句。
    • should的总相关性是这样计算的：所有子句的相关性和/子句的数量。
  • match：全文匹配，会对$keyword分词，然后分别进行倒排查找。
    • 该查询是should的第一个子句，会匹配得到一个相关性。
  • nested：嵌套查询，是should的第二个子句。
  • path：嵌套查询指向的子文档路径。
  • score_mode：嵌套文档有多个，该参数指定nested子句的总相关性是如何计算的。
    • 这里指定max，表示取多个商品中的最大相关性。
  • query：对于嵌套查询来说，查询语句必须放在其内部。
  • match：全文匹配，会对$keyword分词，然后分别进行倒排查找。
    • 该查询是nested query的唯一子句，产生的相关性是nested的总相关性，也是should第二个子句的相关性。

其结果如下：

查询结果出乎意料！

直观来看，”东方宫兰州拉面”应该更符合我的预期，为什么”鑫明明拉面”的相关性却高于”东方宫兰州拉面”呢？

首先，我们要了解相关性，它表示搜索词与文档的匹配程度。

搜索引擎一般采用『词频/逆向文档频率 （TF/IDF）』来计算相关性：

  • TF：单词（TERM）在一个文档内的出现比例，出现越多说明TERM对这篇文章更重要，比如本文的”ES”就多次出现。
  • IDF：单词（TERM）在所有文档中出现的比例，出现越多说明TERM越大众越不起眼，比如”的，了，吧”这些助词。
  • TF/IDF：TERM在文档内的TF越高，在所有文档中的IDF越小，说明TERM与该文档越相关。

通过肉眼分析，”东方宫兰州拉面”这家店无论从名字还是商品的名字都更贴近于我的搜索词”东方宫拉面”，是ES有BUG吗？

答案：并不是，出现这个现象的原因是因为不准确的IDF！

我的商铺表有3个分片Shard，通过查看获知”东方宫兰州拉面”独自在分片1中，而”鑫明明拉面”和”开海饭店”在分片2中。

ES在计算IDF的时候是基于分片内的数据统计的，分片1内的”拉面”只出现在”东方宫兰州拉面”内，相当于100%的IDF（在所有文档内出现）；分片2内的”拉面”只出现在”鑫明明拉面”内，而”开海饭店”里并没有出现，相当于50%的IDF（在1/2的文档内出现），讲到这里我们就明白了：”东方宫兰州拉面”和”鑫明明拉面”中”拉面”都出现了1次，但是前者的IDF是1，而后者是1/2，经过TF/IDF计算显然是后者的值更大，也就是更相关了！

这个问题在数据规模较大的情况下可以忽略，在我们开发阶段可以通过指定一个参数解决：search_type=dfs_query_then_fetch，它将获取集群所有分片的IDF和之后再计算TF/IDF，因此更加准确。

 

这次结果正确：

最佳子句

接下来我替换搜索关键字为：”兰炒饭”，其实我本意是”兰州炒饭”，只不过我输错了（如果搜索仍旧可以给我理想的结果，我会爱上它）。

我们直接看查询结果：

从直接上来看，”开海饭店”应排在第一位，因为它正在售卖我的最爱：”兰州炒饭”，可为什么”东方宫兰州拉面”在第一位呢？

之前说过，bool的should会对其内部的2个子句（一个匹配商铺名称，一个匹配商品名称）的相关性加和并除以子句个数（这里有2个子句），其结果作为商铺文档的总相关性。

  • “开海饭店”是商铺标题，和”兰炒饭”没有一丁点相关性，因此第一个子句的相关性=0。
  • “兰州炒饭”完美匹配我的查询，因此第二个子句有很高的相关性。
  • 总相关性 = (0 + 一个很高的相关性)/ 2，变成了很高相关性的一半。

 

  • “东方宫兰州拉面”是商铺标题，出现了”兰”，因此第一个子句的相关性还不错。
  • “蛋炒饭”出现了”炒饭”，因此第二个子句的相关性还不错。
  • 总相关性 = （一个不错的相关性 + 一个不错的相关性)/2，还是一个不错的相关性。

上面的查询结果就是这样的情况下产生的，完全不符合预期！

我的初衷是找到最符合搜索关键字的字段，无论它是”商铺名称”还是”商品名称”。

“最佳字段“就是解决这个问题的：它保留多个检索字段中最大的相关性作为总相关性，查询变化如下：

主要做了如下调整：

  • bool组合查询替换成了dis_max最佳字段查询。
  • should替换成了queries，下面同样包含多个查询子句。

现在结果正确！

过滤距离

通常，我们希望找到附近N公里内的商铺，因此必须利用坐标进行筛选，ES提供了索引地理位置的能力。

假设我的坐标是(X,Y)，搜索范围是以它为圆心，半径为1公里的圆形，那么ES会怎么做呢？

ES首先为每个商铺的merchant_location建立了索引，(X,Y)坐标将被建立2个索引：

  • 按经度索引。
  • 按纬度索引。

ES在执行查询时，首先以(X,Y)为中心画一个矩形，它恰好能够包裹圆形，这样的目的是可以利用2个索引快速缩小范围：

  1. 矩形的x轴区间范围，可以使用经度索引筛选出一批X轴在1公里范围内的文档。
  2. 矩形的y轴区间范围，可以使用纬度索引筛选出一批Y轴在1公里范围内的文档。
  3. 两个文档集合求交集，可以得到矩形范围内的所有文档。
  4. 矩形比圆形要多一些区域，因此遍历所有文档计算它们和(X,Y)之间的距离，将圆形外的点删除。

这种工作方式叫做”地理坐标盒模型“，它是一种精度高，计算耗费资源比较多的一种手段（另外一种精度低，资源耗费少的方式是geohash）。

下面的请求，首先利用”距离”过滤出1KM内的商铺，之后再基于过滤的结果进行全文检索并计算相关性：

这里使用了过滤，它在全文检索之前对数据进行按条件筛选，过滤的结果可以被ES缓存。

在ES5.x版本中，过滤语法filter必须和全文检索放在一个bool组合中，而全文检索放在must中即可。

下面是结果，它们按相关性排序：

现在扩大距离范围distance为2km，可以看到三个”商铺”全部返回（我就不贴结果了，亲自动手试试吧）。

排序

在糯米搜索中，”综合排序”其实就是指相关性排序，是ES的默认排序方法。

但是仔细观察糯米检索会发现，它支持若干其他排序方式，比如：按距离排序。

新的查询需求如下：搜索2KM之内，与”拉面”相关的”店铺”，并且按照距离远近排序。

  • sort是必须要写的。
  • sort内部可以并列多个排序条件。
  • _geo_distance是坐标排序的系统关键字。

结果如下：

更多的过滤和排序

上面的几个例子里包含了这些知识点：相关性排序，距离排序，距离过滤…

为了体现ES的强大之处，我们继续丰富搜索请求：

2KM以内，与”拉面”相关，商铺评分>=4分，商铺均价<=20元，按商铺评分、商品总销量排序，并且返回结果中包含距离。