检索文档

现在Elasticsearch中已经存储了一些数据，我们可以根据业务需求开始工作了。第一个需求是能够检索单个员工的信息。

这对于Elasticsearch来说非常简单。我们只要执行HTTP GET请求并指出文档的“地址”——索引、类型和ID既可。根据这三部分信息，我们就可以返回原始JSON文档：

GET /megacorp/employee/1

响应的内容中包含一些文档的元信息，John Smith的原始JSON文档包含在_source字段中。

{
  "_index" :   "megacorp",
  "_type" :    "employee",
  "_id" :      "1",
  "_version" : 1,
  "found" :    true,
  "_source" :  {
      "first_name" :  "John",
      "last_name" :   "Smith",
      "age" :         25,
      "about" :       "I love to go rock climbing",
      "interests":  [ "sports", "music" ]
  }
}

我们通过HTTP方法GET来检索文档，同样的，我们可以使用DELETE方法删除文档，使用HEAD方法检查某文档是否存在。如果想更新已存在的文档，我们只需再PUT一次。

简单搜索

GET请求非常简单——你能轻松获取你想要的文档。让我们来进一步尝试一些东西，比如简单的搜索！

我们尝试一个最简单的搜索全部员工的请求：

GET /megacorp/employee/_search

你可以看到我们依然使用megacorp索引和employee类型，但是我们在结尾使用关键字_search来取代原来的文档ID。响应内容的hits数组中包含了我们所有的三个文档。默认情况下搜索会返回前10个结果。

{
   "took":      6,
   "timed_out": false,
   "_shards": { ... },
   "hits": {
      "total":      3,
      "max_score":  1,
      "hits": [
         {
            "_index":         "megacorp",
            "_type":          "employee",
            "_id":            "3",
            "_score":         1,
            "_source": {
               "first_name":  "Douglas",
               "last_name":   "Fir",
               "age":         35,
               "about":       "I like to build cabinets",
               "interests": [ "forestry" ]
            }
         },
         {
            "_index":         "megacorp",
            "_type":          "employee",
            "_id":            "1",
            "_score":         1,
            "_source": {
               "first_name":  "John",
               "last_name":   "Smith",
               "age":         25,
               "about":       "I love to go rock climbing",
               "interests": [ "sports", "music" ]
            }
         },
         {
            "_index":         "megacorp",
            "_type":          "employee",
            "_id":            "2",
            "_score":         1,
            "_source": {
               "first_name":  "Jane",
               "last_name":   "Smith",
               "age":         32,
               "about":       "I like to collect rock albums",
               "interests": [ "music" ]
            }
         }
      ]
   }
}

注意：

响应内容不仅会告诉我们哪些文档被匹配到，而且这些文档内容完整的被包含在其中—我们在给用户展示搜索结果时需要用到的所有信息都有了。

接下来，让我们搜索姓氏中包含“Smith”的员工。要做到这一点，我们将在命令行中使用轻量级的搜索方法。这种方法常被称作查询字符串(query string)搜索，因为我们像传递URL参数一样去传递查询语句：

GET /megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith

我们在请求中依旧使用_search关键字，然后将查询语句传递给参数q=。这样就可以得到所有姓氏为Smith的结果：

{
   ...
   "hits": {
      "total":      2,
      "max_score":  0.30685282,
      "hits": [
         {
            ...
            "_source": {
               "first_name":  "John",
               "last_name":   "Smith",
               "age":         25,
               "about":       "I love to go rock climbing",
               "interests": [ "sports", "music" ]
            }
         },
         {
            ...
            "_source": {
               "first_name":  "Jane",
               "last_name":   "Smith",
               "age":         32,
               "about":       "I like to collect rock albums",
               "interests": [ "music" ]
            }
         }
      ]
   }
}

使用DSL语句查询

查询字符串搜索便于通过命令行完成特定(ad hoc)的搜索，但是它也有局限性（参阅简单搜索章节）。Elasticsearch提供丰富且灵活的查询语言叫做DSL查询(Query DSL),它允许你构建更加复杂、强大的查询。

DSL(Domain Specific Language特定领域语言)以JSON请求体的形式出现。我们可以这样表示之前关于“Smith”的查询:

GET /megacorp/employee/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "last_name" : "Smith"
        }
    }
}

这会返回与之前查询相同的结果。你可以看到有些东西改变了，我们不再使用查询字符串(query string)做为参数，而是使用请求体代替。这个请求体使用JSON表示，其中使用了match语句（查询类型之一，具体我们以后会学到）。

更复杂的搜索

我们让搜索稍微再变的复杂一些。我们依旧想要找到姓氏为“Smith”的员工，但是我们只想得到年龄大于30岁的员工。我们的语句将添加过滤器(filter),它使得我们高效率的执行一个结构化搜索：

GET /megacorp/employee/_search
{
    "query" : {
        "filtered" : {
            "filter" : {
                "range" : {
                    "age" : { "gt" : 30 } <1>
                }
            },
            "query" : {
                "match" : {
                    "last_name" : "smith" <2>
                }
            }
        }
    }
}

• <1> 这部分查询属于区间过滤器(range filter),它用于查找所有年龄大于30岁的数据——gt为”greater than”的缩写。
• <2> 这部分查询与之前的match语句(query)一致。

现在不要担心语法太多，我们将会在以后详细的讨论。你只要知道我们添加了一个过滤器(filter)用于执行区间搜索，然后重复利用了之前的match语句。现在我们的搜索结果只显示了一个32岁且名字是“Jane Smith”的员工：

{
   ...
   "hits": {
      "total":      1,
      "max_score":  0.30685282,
      "hits": [
         {
            ...
            "_source": {
               "first_name":  "Jane",
               "last_name":   "Smith",
               "age":         32,
               "about":       "I like to collect rock albums",
               "interests": [ "music" ]
            }
         }
      ]
   }
}

全文搜索

到目前为止搜索都很简单：搜索特定的名字，通过年龄筛选。让我们尝试一种更高级的搜索，全文搜索——一种传统数据库很难实现的功能。

我们将会搜索所有喜欢“rock climbing”的员工：

GET /megacorp/employee/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "about" : "rock climbing"
        }
    }
}

你可以看到我们使用了之前的match查询，从about字段中搜索“rock climbing”，我们得到了两个匹配文档：

{
   ...
   "hits": {
      "total":      2,
      "max_score":  0.16273327,
      "hits": [
         {
            ...
            "_score":         0.16273327, <1>
            "_source": {
               "first_name":  "John",
               "last_name":   "Smith",
               "age":         25,
               "about":       "I love to go rock climbing",
               "interests": [ "sports", "music" ]
            }
         },
         {
            ...
            "_score":         0.016878016, <2>
            "_source": {
               "first_name":  "Jane",
               "last_name":   "Smith",
               "age":         32,
               "about":       "I like to collect rock albums",
               "interests": [ "music" ]
            }
         }
      ]
   }
}

• <1><2> 结果相关性评分。

默认情况下，Elasticsearch根据结果相关性评分来对结果集进行排序，所谓的「结果相关性评分」就是文档与查询条件的匹配程度。很显然，排名第一的John Smith的about字段明确的写到“rock
climbing”。

但是为什么Jane Smith也会出现在结果里呢？原因是“rock”在她的abuot字段中被提及了。因为只有“rock”被提及而“climbing”没有，所以她的_score要低于John。

这个例子很好的解释了Elasticsearch如何在各种文本字段中进行全文搜索，并且返回相关性最大的结果集。相关性(relevance)的概念在Elasticsearch中非常重要，而这个概念在传统关系型数据库中是不可想象的，因为传统数据库对记录的查询只有匹配或者不匹配。

短语搜索

目前我们可以在字段中搜索单独的一个词，这挺好的，但是有时候你想要确切的匹配若干个单词或者短语(phrases)。例如我们想要查询同时包含”rock”和”climbing”（并且是相邻的）的员工记录。

要做到这个，我们只要将match查询变更为match_phrase查询即可:

GET /megacorp/employee/_search
{
    "query" : {
        "match_phrase" : {
            "about" : "rock climbing"
        }
    }
}

毫无疑问，该查询返回John Smith的文档：

{
   ...
   "hits": {
      "total":      1,
      "max_score":  0.23013961,
      "hits": [
         {
            ...
            "_score":         0.23013961,
            "_source": {
               "first_name":  "John",
               "last_name":   "Smith",
               "age":         25,
               "about":       "I love to go rock climbing",
               "interests": [ "sports", "music" ]
            }
         }
      ]
   }
}

高亮我们的搜索

很多应用喜欢从每个搜索结果中高亮(highlight)匹配到的关键字，这样用户可以知道为什么这些文档和查询相匹配。在Elasticsearch中高亮片段是非常容易的。

让我们在之前的语句上增加highlight参数：

GET /megacorp/employee/_search
{
    "query" : {
        "match_phrase" : {
            "about" : "rock climbing"
        }
    },
    "highlight": {
        "fields" : {
            "about" : {}
        }
    }
}

当我们运行这个语句时，会命中与之前相同的结果，但是在返回结果中会有一个新的部分叫做highlight，这里包含了来自about字段中的文本，并且用<em></em>来标识匹配到的单词。

{
   ...
   "hits": {
      "total":      1,
      "max_score":  0.23013961,
      "hits": [
         {
            ...
            "_score":         0.23013961,
            "_source": {
               "first_name":  "John",
               "last_name":   "Smith",
               "age":         25,
               "about":       "I love to go rock climbing",
               "interests": [ "sports", "music" ]
            },
            "highlight": {
               "about": [
                  "I love to go <em>rock</em> <em>climbing</em>" <1>
               ]
            }
         }
      ]
   }
}

• <1> 原有文本中高亮的片段

你可以在高亮章节阅读更多关于搜索高亮的部分。