Flexible Coding

1. Введение в Elastic
2. Разворачиваем Elasticsearch
3. CRUD-операции в Elasticsearch
4. Как эластик обрабатывает текст?
5. Странности и ограничения Elasticsearch и Email
6. Тестируем анализаторы Elasticsearch
7. Поисковые запросы в Elasticsearch (вы здесь)

Поисковые запросы в Elasticsearch

Итак, мы развернули Elasticsearch, загрузили туда документы, и теперь пришло время воспользоваться его главной функцией — поиском.

Search API в Elasticsearch предлагает использовать JSON с различными ключевыми словами, которые описывают разные типы поиска. Чтобы выполнить запрос, нужно обратиться к эндпоинту:

GET /my-index-000001/_search. 
{
  "query": {
    <запрос>
  }
}

Как мы помним, в Elasticsearch есть анализаторы. Они обрабатывают текст не только при индексации, но и при выполнении поисковых запросов. Это значит, что текст запроса тоже проходит через анализаторы, что позволяет осуществлять более гибкий и точный поиск.

А что внутри Query?

Переходим к основным типам запросов. Один из самых распространённых — это match: { field: "searchable text" }. Он используется для полнотекстового поиска по тексту, числу, булевому значению или дате. Текст при этом анализируется с помощью соответствующего анализатора.

Если вам нужен поиск по точному совпадению, то используйте term: { field: "value" }. Важно помнить, что для таких запросов поле должно иметь тип данных "keyword".

Есть также terms: { field: ["value1", "value2"] } — он проверяет, является ли значение одним из элементов массива. Это похоже на оператор IN в SQL или $in в MongoDB.

Для проверки существования поля используется exists: { field: "fieldname" }. Этот запрос вернёт false, если в исходном JSON поле было NULL или пустым массивом [].

Помимо ключа поля и значения для поиска, в запросах можно указывать дополнительные параметры. Например:
- operator: AND | OR для полнотекстового поиска. Этот параметр определяет, должны ли все токены запроса присутствовать в документе (AND) или хотя бы один (OR).
- fuzziness: int — расстояние Левенштейна для поиска с ошибками. Это позволяет искать слова с определённым количеством опечаток. Подробнее об этом можно прочитать здесь.

И не забудем о Nested-запросах, которые используются для вложенных массивов объектов в структуре документа. У них свои особенности и нюансы, которые нужно учитывать при работе с ними.

Теперь поговорим о логических операциях, которые используются в запросах. Это операции типа bool, которые могут быть массивом или объектом с вложенным запросом. Например:
- must: {} и filter: {} выполняют роль логического "И". Разница в том, что must влияет на оценку соответствия документа запросу, а filter нет.
- should: {} представляет собой логическое "ИЛИ".
- must_not: {} — это логическое "НЕ".

В логических операциях можно комбинировать несколько поисковых запросов - например terms по нескольким полям

Пример запроса
Допустим, в elastic хранятся списки товаров, и в структуре документов есть четыре поля: Id, Name, Description и Tags.
Для поиска "телефон Samsung" может использоваться следующий запрос:


curl --location --request GET 'http://localhost:9200/my-index/_search' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "match": {
            "Name": "телефон Samsung"
          }
        },
        {
          "match": {
            "Description": "Телефон Samsung"
          }
        },
        {
          "terms": {
            "Tags": ["samsung"]
          }
        }
      ]
    }
  }
}'