Elasticsearch实现MySQL的Like效果

数据库 MySQL
随着数据量的不断增加,Mysql在处理模糊搜索时可能面临性能瓶颈。因此,引入Elasticsearch(ES)作为搜索引擎,以提高搜索性能和用户体验成为一种合理的选择。

在Mysql数据库中,模糊搜索通常使用LIKE关键字。然而,随着数据量的不断增加,Mysql在处理模糊搜索时可能面临性能瓶颈。因此,引入Elasticsearch(ES)作为搜索引擎,以提高搜索性能和用户体验成为一种合理的选择。

一、客户的诉求

在ES中,影响搜索结果的因素多种多样,包括分词器、Match搜索、Term搜索、组合搜索等。有些用户已经养成了在Mysql中使用LIKE进行模糊搜索的习惯。若ES返回的搜索结果不符合用户的预期,可能会引发抱怨,甚至认为系统存在Bug。

谁让客户是上帝,客户是金主爸爸呢,客户有诉求,我们就得安排上。下面我们就聊聊如何用ES实现Mysql的like模糊匹配效果。

二、短语匹配match_phrase

1.定义

为实现模糊匹配的搜索效果,通常有两种方式,其中之一是match_phrase,先说说match_phrase。

match_phrase短语匹配会对检索内容进行分词,要求这些分词在被检索内容中全部存在,并且顺序必须一致。默认情况下,这些词必须是连续的。

2.实验

场景1:创建一个mapping,采用默认分词器(即每个字都当做分词),然后插入两条数据。注意:被搜索的字段先采用text类型。

# 创建mapping,这里的customerName先使用text类型
PUT /search_test
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "keyword"
      },
      "customerName": {
        "type": "text"
      }
    }
  },
  "settings": {
    "number_of_shards": 5,
    "number_of_replicas": 1
  }
}

# 插入2条数据
PUT /search_test/_create/1
{
  "id": "111",
  "customerName": "都是生产医院的人"
}

PUT /search_test/_create/2
{
  "id": "222",
  "customerName": "家电清洗"
}

# match_phrase短语匹配查询,可以查出结果
POST search_test/_search
{
  "from": 0,
  "size": 10,
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match_phrase": {
            "customerName": "医院的"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

以上操作结果显示可以查询到数据。如下图:

场景2:创建一个mapping,采用默认分词器,然后插入两条数据。注意:被搜索的字段先采用keyword类型。

# 创建mapping,这里的customerName先使用text类型
PUT /search_test2
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "keyword"
      },
      "customerName": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  },
  "settings": {
    "number_of_shards": 5,
    "number_of_replicas": 1
  }
}

# 插入2条数据
PUT /search_test2/_create/1
{
  "id": "111",
  "customerName": "都是生产医院的人"
}

PUT /search_test2/_create/2
{
  "id": "222",
  "customerName": "家电清洗"
}

# match_phrase短语匹配查询,可以查出结果
POST search_test2/_search
{
  "from": 0,
  "size": 10,
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match_phrase": {
            "customerName": "医院的"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

以上操作结果显示查不到数据。如下图:

3.小结

match_phrase短语匹配适用于text类型的字段,实现了类似Mysql的like模糊匹配。然而,它并不适用于keyword类型的字段。

三、通配符匹配Wildcard

为实现模糊匹配的搜索效果,Wildcard通配符匹配是另一种常见的方式。下面我们详细介绍wildcard通配符查询。下面接着说Wildcard通配符查询。

1.定义

Wildcard Query 是使用通配符表达式进行查询匹配。Wildcard Query 支持两个通配符:

  • ?,使用 ? 来匹配任意字符。
  • *,使用 * 来匹配 0 或多个字符。

使用示例:

POST search_test/_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "customerName": "*测试*"
    }
  }
}

2.实验

场景1:创建一个mapping,采用默认分词器,然后插入两条数据。注意:被搜索的字段先采用text类型。使用上文已经创建的索引search_test。

# wildcard查询
POST search_test/_search
{
  "from": 0,
  "size": 10,
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "wildcard": {
            "customerName": {
              "value": "*医院的*"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

以上操作结果显示查不到数据,如下图:

注意:如果将DSL查询语句改成只查“医”,就可以查到数据,这与分词器有关。默认分词器将每个字都切成分词。

# Wildcard查询
POST search_test/_search
{
  "from": 0,
  "size": 10,
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "wildcard": {
            "customerName": {
              "value": "*医*"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

场景2:创建一个mapping,采用默认分词器,然后插入两条数据。注意:被搜索的字段先采用keyword类型。使用上文已经创建的索引search_test2。

POST search_test2/_search
{
  "from": 0,
  "size": 10,
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "wildcard": {
            "customerName": {
              "value": "*医院的*"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

以上操作结果显示可以查到数据,如下图:

3.小结

Wildcard通配符查询适用于keyword类型的字段,实现了类似Mysql的like模糊匹配。然而,它不太适用于text类型的字段。

四、选择分词器

上述实验中均使用了默认分词器的结果。接下来,我们尝试使用IK中文分词器进行实验。

1.实验

创建一个名为search_test3的mapping,采用IK中文分词器,然后插入两条数据。注意:被搜索的字段先采用text类型。

PUT /search_test3
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "keyword"
      },
      "customerName": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word",
        "search_analyzer": "ik_smart"
      }
    }
  },
  "settings": {
    "number_of_shards": 5,
    "number_of_replicas": 1
  }
}

PUT /search_test3/_create/1
{
  "id": "111",
  "customerName": "都是生产医院的人"
}

PUT /search_test3/_create/2
{
  "id": "222",
  "customerName": "家电清洗"
}

执行搜索,比如搜索“医院的”,无论是match_phrase还是wildcard两种方式都查不到数据。

POST search_test3/_search
{
  "from": 0,
  "size": 10,
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match_phrase": {
            "customerName": "医院的"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

POST search_test3/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "wildcard": {
            "customerName": {
              "value": "*医院的*"
            }
          }
        }
      ]
    }
  },
  "from": 0,
  "size": 20
}

执行搜索,比如搜索“医院”,match_phrase和wildcard两种方式都可以查到数据。

POST search_test3/_search
{
  "from": 0,
  "size": 10,
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match_phrase": {
            "customerName": "医院"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

POST search_test3/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "wildcard": {
            "customerName": {
              "value": "*医院*"
            }
          }
        }
      ]
    }
  },
  "from": 0,
  "size": 20
}

4.小结

无论是match_phrase还是wildcard两种方式,它们的效果与选择的分词器密切相关。因为两者都是对分词进行匹配,只有匹配到了分词,才能找到对应的文档。

如果搜索内容正好命中了对应的分词,就可以查询到数据。如果没有命中分词,则查不到。在遇到问题时,可以使用DSL查询查看ES的分词情况:

POST _analyze
{  
    "analyzer": "ik_smart",
    "text": "院的人"  
}
POST _analyze
{  
    "analyzer": "ik_smart",
    "text": "医院的"  
}

POST _analyze
{  
    "analyzer": "ik_max_word",
    "text": "都是生产医院的人"  
}

五、总结

match_phrase和wildcard都能实现类似Mysql的like效果。然而,需要注意以下几点:

  • 如果要完全实现Mysql的like效果,最好使用默认分词器,即每个字都切成分词。
  • match_phrase短语匹配,适合于text类型的字段。
  • Wildcard通配符查询,适合于keyword类型的字段。
责任编辑:赵宁宁 来源: 不焦躁程序员
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