谈谈 ES 6.8 到 7.10 的功能变迁（3）- 查询方法篇

上一篇咱们了解了 ES 7.10 相较于 ES 6.8 新增的字段类型，这一篇我们继续了解新增的查询方法。

Interval 间隔查询：

功能介绍

Interval 查询，词项间距查询，可以根据匹配词项的顺序、间距和接近度对文档进行排名。主要解决的查询场景“创建一个多搜索词匹配的查询，同时保留搜索词的顺序”，比 match phrase 更加符合需求场景，查询方法使用比 span 查询更简单。ES 后续版本想用 interval 查询逐步替代 span 查询。

注意事项

规则组合

可以使用 prefix、wildcard、fuzzy 等规则
通过设置 max_gaps 和 ordered 参数，可以控制词项间的最大间隙和顺序要求。

性能考虑

间隔查询比简单的词项匹配更消耗资源
嵌套规则越多，性能开销越大
建议合理使用 maxGaps 参数限制间距

使用限制

只能用于 text 字段
不支持跨字段查询
不支持对数值类型字段使用

Distance feature 查询

功能说明

时间/地理距离特性查询，该查询用于查找更接近被查询日期和地理位置的结果。日期和位置分别是声明为 date 和 geo_point 数据类型的字段。返回结果的字段值不需要完全等于被查询值，而是按照给定日期或给定位置的进度算分，越是接近被查询值，在相关性得分中被评为更高。

字段类型要求

日期字段必须是 date 类型，地理位置字段必须是 geo_point 类型
不支持其他类型的距离计算

评分机制

距离越近，得分越高
使用 boost 参数调整权重
可以与其他查询组合使用

性能考虑

地理距离计算较为耗费资源，建议使用合适的索引优化地理查询，比如：考虑使用地理网格索引提升性能

Pinned 查询

功能说明

实现对某些文档的置顶功能，使用存储在_id 字段中的文档 ID 来标识升级或“固定”的文档。
此功能通常用于引导搜索者查找精选的文档，这些文档在搜索的任何 “organic” 匹配项之上被提升。当查询中有排序时，pinned 查询失效。

使用限制

不能与自定义排序一起使用
置顶文档必须存在于索引中
最多支持 100 个置顶文档

排序规则

置顶文档按照 ids 数组中的顺序排序
organic 查询结果按照相关性得分排序
置顶文档始终在 organic 结果之前

PIT 查询

功能说明

Point in time 查询是一个轻量级的视图，根据保留周期保留 PIT 查询发生时数据的状态，用于不同条件的深度分页查询。

scroll 滚动搜索及其上下文与查询内容绑定。这意味着编写一个查询，添加一个滚动参数，来自这个查询的响应数据就会保持一致。不同的查询内容则会产生不同的 scroll 上下文，资源使用就会相对紧张。有时想对同一固定数据集适时运行不同的查询，就需要 PIT 查询。

如果对于一个不断变化的索引有着很高的搜索负载，那么为每个请求创建一个新的时间点查询会使用相当多的资源。可以通过使用一个后台进程每隔几分钟创建一个时间点 id 并将其用于所有搜索请求的方式来优化资源使用

更多内容可以参照这里

注意事项

资源管理

PIT 会占用系统资源，需要及时释放
建议设置合理的保留时间
监控 open context 数量

使用场景

适合需要一致性视图的场景
适合需要深度分页的场景
适合需要在固定数据集上执行多次查询的场景

性能优化

避免过长的保留时间,合理设置批次大小
建议查询的时候带 sort 参数排序

测试代码

// 1. 使用 product_test 索引，创建 PIT
POST /product_test/_pit?keep_alive=1m

GET /_search
{
  "size": 1,
  "query": {
    "match": {
      "model": "iphone"
    }
  },
  "pit": {
    "id": "i6-xAwEMcHJvZHVjdF90ZXN0FmRObXltV3ZDU1VTTnllYjNoR0ZtamcAFk1GQklTWXBaUkllb2h1cGl1VVFsdUEAAAAAAAABZk8WOFVoUHBhN3BSVVN5TWVmeTh4d3JpdwEWZE5teW1XdkNTVVNOeWViM2hHRm1qZwAA",
    "keep_alive": "1m"
  },
  "sort": [
    {"_score": "desc"},
    {"_id": "asc"}
  ]
}

DELETE /_pit
{"id":"i6-xAwEMcHJvZHVjdF90ZXN0FmRObXltV3ZDU1VTTnllYjNoR0ZtamcAFk1GQklTWXBaUkllb2h1cGl1VVFsdUEAAAAAAAABZk8WOFVoUHBhN3BSVVN5TWVmeTh4d3JpdwEWZE5teW1XdkNTVVNOeWViM2hHRm1qZwAA"}

小结

作为查询方法，Elasticsearch 新增的几个功能面对的场景更加具象且方便，大家可以根据业务的场景特性可以优化使用。其中深度分页查询是 ES 使用者几乎避免不了的场景，PIT 查询也是提供了一个更为优质的方法。