ElasticSearch返回信息过滤API的灵活运用

ElasticSearch 返回信息过滤 API 的基础认知

在 ElasticSearch 中，返回信息过滤 API 是一项极为关键的功能，它允许用户精准地控制从 ElasticSearch 集群检索到的信息。通过灵活运用这些 API，开发者能够极大地提升数据获取的效率，减少不必要的数据传输，进而优化应用程序的性能。

源字段过滤（Source Filtering）

源字段过滤是 ElasticSearch 返回信息过滤中最为基础的部分。默认情况下，ElasticSearch 在返回搜索结果时会包含文档的完整 _source 字段内容。然而，在许多实际场景中，我们可能只需要其中的部分字段。例如，假设我们有一个存储博客文章的索引，文档结构如下：

{
    "title": "这是一篇精彩的博客文章",
    "author": "张三",
    "content": "这里是文章的详细内容，非常长……",
    "publish_date": "2023 - 01 - 01",
    "tags": ["技术", "生活"]
}

如果我们只是想获取文章的标题和作者，而不需要冗长的文章内容，就可以使用源字段过滤。在 ElasticSearch 的查询 DSL（Domain - Specific Language）中，通过 _source 参数来指定需要返回的字段。例如，使用 HTTP 请求的方式：

GET /blog_posts/_search
{
    "_source": ["title", "author"],
    "query": {
        "match_all": {}
    }
}

上述代码中，_source 数组内指定了我们希望返回的字段。如果只想排除某些字段，也可以使用否定语法：

GET /blog_posts/_search
{
    "_source": {
        "excludes": ["content"]
    },
    "query": {
        "match_all": {}
    }
}

在这个例子中，content 字段将不会出现在返回结果中。

脚本字段（Script Fields）

脚本字段允许我们基于文档中的现有字段，通过自定义脚本生成新的字段，并在返回结果中包含这些新字段。这在需要对数据进行一些计算或转换时非常有用。例如，我们有一个索引存储商品信息，其中包含商品价格 price 和折扣率 discount 字段，我们想在搜索结果中直接获取折扣后的价格。首先，确保 ElasticSearch 开启了脚本功能（在较新版本中默认开启，但某些安全配置下可能需要额外设置）。然后，使用如下查询：

GET /products/_search
{
    "script_fields": {
        "discounted_price": {
            "script": {
                "lang": "painless",
                "source": "doc['price'].value * (1 - doc['discount'].value)"
            }
        }
    },
    "query": {
        "match_all": {}
    }
}

上述代码中，script_fields 定义了一个新的字段 discounted_price。使用 painless 脚本语言，通过源文档中的 price 和 discount 字段计算出折扣后的价格。脚本字段生成的结果会出现在返回结果的 fields 部分，而不会影响 _source 字段内容。

深度过滤：聚合结果的过滤

在 ElasticSearch 中，聚合（Aggregations）是一项强大的数据分析功能，它允许我们对搜索结果进行分组、统计等操作。同时，我们也可以对聚合结果进行过滤，以获取更有针对性的数据。

桶选择器（Bucket Selector）

桶选择器是一种在聚合桶层面进行过滤的工具。假设我们对博客文章按标签进行聚合，并且只想获取包含文章数量大于 10 的标签桶。我们可以这样实现：

GET /blog_posts/_search
{
    "size": 0,
    "aggs": {
        "by_tags": {
            "terms": {
                "field": "tags"
            },
            "aggs": {
                "filter_buckets": {
                    "bucket_selector": {
                        "buckets_path": {
                            "count": "_count"
                        },
                        "script": "params.count > 10"
                    }
                }
            }
        }
    }
}

在这个例子中，首先通过 terms 聚合按 tags 字段对文档进行分组。然后，使用 bucket_selector 对生成的桶进行过滤。buckets_path 定义了要引用的桶指标，这里 _count 表示每个标签桶中的文档数量。script 则定义了过滤条件，只有满足 count > 10 的桶才会出现在最终的聚合结果中。

管道聚合过滤（Pipeline Aggregation Filtering）

管道聚合允许我们基于其他聚合的结果进行进一步的聚合操作。同样也可以对管道聚合的结果进行过滤。例如，我们先按月份对销售数据进行聚合，然后计算每个月的销售总额占全年销售总额的比例，并且只保留占比大于 5% 的月份。

GET /sales/_search
{
    "size": 0,
    "aggs": {
        "sales_by_month": {
            "date_histogram": {
                "field": "sale_date",
                "calendar_interval": "month"
            },
            "aggs": {
                "total_sales_per_month": {
                    "sum": {
                        "field": "amount"
                    }
                }
            }
        },
        "total_sales": {
            "sum": {
                "field": "amount"
            }
        },
        "percentage_of_total": {
            "bucket_script": {
                "buckets_path": {
                    "monthly_total": "sales_by_month>total_sales_per_month"
                },
                "script": {
                    "source": "params.monthly_total / params._agg.total_sales.value * 100",
                    "lang": "painless"
                }
            },
            "aggs": {
                "filter_percentage": {
                    "bucket_selector": {
                        "buckets_path": {
                            "percentage": "_value"
                        },
                        "script": "params.percentage > 5"
                    }
                }
            }
        }
    }
}

在这段代码中，首先通过 date_histogram 按月份对销售数据进行聚合，并计算每个月的销售总额。然后，通过 sum 聚合计算全年销售总额。接着，使用 bucket_script 计算每个月销售总额占全年销售总额的百分比。最后，使用 bucket_selector 对百分比结果进行过滤，只保留占比大于 5% 的月份。

多层嵌套文档的返回信息过滤

当文档结构较为复杂，存在多层嵌套关系时，返回信息过滤需要更多的技巧和特定的语法。

嵌套字段过滤（Nested Field Filtering）

假设我们有一个索引存储电商订单信息，每个订单可能包含多个商品，商品信息以嵌套文档的形式存储。文档结构如下：

{
    "order_id": "12345",
    "customer": "李四",
    "order_date": "2023 - 02 - 15",
    "products": [
        {
            "product_name": "手机",
            "price": 5000,
            "quantity": 1
        },
        {
            "product_name": "耳机",
            "price": 500,
            "quantity": 2
        }
    ]
}

如果我们只想获取订单中包含价格大于 1000 的商品信息，并且在返回结果中体现。可以使用如下查询：

GET /orders/_search
{
    "query": {
        "nested": {
            "path": "products",
            "query": {
                "range": {
                    "products.price": {
                        "gt": 1000
                    }
                }
            }
        }
    },
    "nested": [
        {
            "path": "products",
            "inner_hits": {
                "name": "matching_products",
                "_source": ["product_name", "price"]
            }
        }
    ]
}

在这个例子中，nested 查询用于匹配包含价格大于 1000 的商品的订单。inner_hits 则用于在返回结果中展示匹配的嵌套文档（商品信息），并且通过 _source 过滤只返回 product_name 和 price 字段。

父子文档过滤（Parent - Child Document Filtering）

父子文档关系在 ElasticSearch 中也是常见的结构。例如，我们有一个博客文章索引，文章和评论是父子关系。假设文章文档如下：

{
    "title": "技术分享",
    "author": "王五",
    "content": "……",
    "_id": "article1"
}

评论文档如下：

{
    "comment": "写得真好",
    "author": "赵六",
    "_parent": "article1"
}

如果我们想获取某篇文章及其点赞数大于 10 的评论。可以这样查询：

GET /blog/_search
{
    "query": {
        "has_child": {
            "type": "comment",
            "query": {
                "range": {
                    "likes": {
                        "gt": 10
                    }
                }
            }
        }
    },
    "inner_hits": {
        "name": "matching_comments",
        "type": "comment",
        "_source": ["comment", "author", "likes"]
    }
}

这里 has_child 查询用于匹配包含点赞数大于 10 的评论的文章。inner_hits 用于在返回结果中展示匹配的评论，并通过 _source 过滤评论的相关字段。

基于地理空间数据的返回信息过滤

随着地理空间应用的增多，ElasticSearch 对地理空间数据的支持也越来越完善。在处理地理空间数据时，也可以对返回信息进行过滤。

地理距离过滤（Geo - Distance Filtering）

假设我们有一个索引存储店铺信息，每个店铺包含地理位置信息（经纬度）。我们想获取距离某个坐标点（例如北京天安门）10 公里以内的店铺，并且只返回店铺名称和地址。可以使用如下查询：

GET /shops/_search
{
    "query": {
        "geo_distance": {
            "distance": "10km",
            "location": {
                "lat": 39.9042,
                "lon": 116.4074
            }
        }
    },
    "_source": ["shop_name", "address"]
}

在这个例子中，geo_distance 查询用于筛选距离指定坐标点 10 公里以内的店铺。_source 则用于过滤返回的字段，只保留店铺名称和地址。

地理边界框过滤（Geo - Bounding Box Filtering）

如果我们想获取位于某个矩形区域内的店铺，可以使用地理边界框过滤。例如，获取位于某个城市特定区域内的店铺：

GET /shops/_search
{
    "query": {
        "geo_bounding_box": {
            "location": {
                "top_left": {
                    "lat": 39.95,
                    "lon": 116.35
                },
                "bottom_right": {
                    "lat": 39.85,
                    "lon": 116.45
                }
            }
        }
    },
    "_source": ["shop_name", "rating"]
}

这里 geo_bounding_box 查询通过指定矩形区域的左上角和右下角坐标，筛选出位于该区域内的店铺。_source 过滤只返回店铺名称和评分。

高级过滤技巧：结合多种过滤方式

在实际应用中，往往需要结合多种过滤方式来满足复杂的业务需求。

源字段过滤与聚合过滤结合

假设我们有一个新闻文章索引，文章包含标题、内容、发布时间、分类等字段。我们想获取科技类文章中，按年份聚合后发布数量大于 100 的年份，并且在返回结果中只显示年份和文章标题。可以这样实现：

GET /news/_search
{
    "size": 0,
    "_source": ["title"],
    "query": {
        "match": {
            "category": "科技"
        }
    },
    "aggs": {
        "by_year": {
            "date_histogram": {
                "field": "publish_date",
                "calendar_interval": "year"
            },
            "aggs": {
                "filter_buckets": {
                    "bucket_selector": {
                        "buckets_path": {
                            "count": "_count"
                        },
                        "script": "params.count > 100"
                    }
                }
            }
        }
    }
}

在这个例子中，首先通过 match 查询筛选出科技类文章，并通过 _source 过滤只保留标题字段。然后，对筛选后的文章按年份进行聚合，并使用 bucket_selector 对聚合结果进行过滤，只保留文章数量大于 100 的年份。

嵌套文档过滤与地理空间过滤结合

假设我们有一个索引存储旅游景点信息，每个景点可能包含多个推荐路线，路线信息以嵌套文档形式存储，并且景点包含地理位置信息。我们想获取位于某个区域内，且推荐路线中距离小于 5 公里的景点及其路线信息。可以使用如下查询：

GET /tourist_spots/_search
{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {
                    "geo_bounding_box": {
                        "location": {
                            "top_left": {
                                "lat": 30.5,
                                "lon": 104.0
                            },
                            "bottom_right": {
                                "lat": 30.4,
                                "lon": 104.1
                            }
                        }
                    }
                },
                {
                    "nested": {
                        "path": "routes",
                        "query": {
                            "range": {
                                "routes.distance": {
                                    "lt": 5
                                }
                            }
                        }
                    }
                }
            ]
        }
    },
    "nested": [
        {
            "path": "routes",
            "inner_hits": {
                "name": "matching_routes",
                "_source": ["route_name", "distance"]
            }
        }
    ]
}

在这个例子中，通过 bool 查询结合地理边界框过滤和嵌套文档过滤。先通过地理边界框筛选出位于指定区域内的景点，再通过嵌套文档过滤筛选出推荐路线中距离小于 5 公里的景点。inner_hits 用于在返回结果中展示匹配的路线信息，并通过 _source 过滤只返回路线名称和距离。

通过灵活运用上述各种 ElasticSearch 返回信息过滤 API，开发者能够根据具体的业务场景，精准地获取所需的数据，提升应用程序的性能和用户体验。无论是简单的源字段过滤，还是复杂的多层嵌套、地理空间等多种过滤方式的结合，都为数据的高效利用提供了强大的支持。在实际开发中，需要根据数据结构和业务需求，不断探索和优化过滤策略，以达到最佳的效果。同时，也要注意在使用脚本等功能时的安全性和性能问题，合理配置 ElasticSearch 集群，确保系统的稳定运行。例如，在使用脚本时，要避免复杂度过高的脚本，防止性能瓶颈；在处理大量数据时，要合理设置分页和批量处理参数，避免内存溢出等问题。只有综合考虑各方面因素，才能充分发挥 ElasticSearch 返回信息过滤 API 的优势。