【ElasticSearch】使用 _validate API 在不执行查询的情况下验证查询

叁歲伎倆 2022-08-30 05:16 142阅读 0赞

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# 1.概述 #

转载：[使用 \_validate API 在不执行查询的情况下验证查询][_validate API]

我们知道有的 Elasticsearch 的查询是非常耗时的。我们可以使用 \_validate API 来对我们的 DSL 搜索进行一些验证。在很多的情况下，我们甚至可以使用这个 API 来验证不同的查询方法之间的区别或相同的地方。Elasticsearch 的 DSL 最终会转换为 Apache Lucene 的查询。今天，我将使用一个例子来展示这个 API 的用法。

首先，我们创建一个如下的索引及文档：

PUT my_index/_doc/1
    { 
      "content": "I like Elastic search because of its fast search speed, scalability and relevance"
    }

我们创建了上述的一个索引叫做 my\_index，并且含有一个文档。

我们可以针对这个文档进行如下的查询：

GET my_index/_search
    { 
      "query": { 
        "match": { 
          "content": { 
            "query": "Elastic speed scalability relevance",
            "minimum_should_match": 2
          }
        }
      }
    }

上面的查询返回的结果是：

{ 
      "took" : 0,
      "timed_out" : false,
      "_shards" : { 
        "total" : 1,
        "successful" : 1,
        "skipped" : 0,
        "failed" : 0
      },
      "hits" : { 
        "total" : { 
          "value" : 1,
          "relation" : "eq"
        },
        "max_score" : 1.1507283,
        "hits" : [
          { 
            "_index" : "my_index",
            "_type" : "_doc",
            "_id" : "1",
            "_score" : 1.1507283,
            "_source" : { 
              "content" : "I like Elastic search because of its fast search speed, scalability and relevance"
            }
          }
        ]
      }
    }

上面的查询显示了一个分数为 1.15，并且我们查询的结果是文档含有 Elastic speed scalability relevance 这其中四个关键字中的任何两个。

在 Elasticsearch 中，我们也可以使用另外一种方法来进行查询：

GET my_index/_search
    { 
      "query": { 
        "bool": { 
          "should": [
            { 
              "match": { 
                "content": "Elastic"
              }
            },
            { 
              "match": { 
                "content": "speed"
              }
            },
            { 
              "match": { 
                "content": "scalability"
              }
            },
            { 
              "match": { 
                "content": "relevance"
              }
            }
          ],
          "minimum_should_match": 2
        }
      }
    }

上面的查询返回的结果是：

我们发现这两种方法查询的结果是完全一样的，而且它们的得分也是一样的。都是 1.15，那这两种方法到底是一样的吗？

我们可以通过 \_validate API 接口来进行比较：

GET my_index/_validate/query?rewrite=true
    { 
      "query": { 
        "bool": { 
          "should": [
            { 
              "match": { 
                "content": "Elastic"
              }
            },
            { 
              "match": { 
                "content": "speed"
              }
            },
            { 
              "match": { 
                "content": "scalability"
              }
            },
            { 
              "match": { 
                "content": "relevance"
              }
            }
          ],
          "minimum_should_match": 2
        }
      }
    }

上面的命令的返回结果是：

"_shards" : { 
        "total" : 1,
        "successful" : 1,
        "failed" : 0
      },
      "valid" : true,
      "explanations" : [
        { 
          "index" : "my_index",
          "valid" : true,
          "explanation" : "(content:elastic content:speed content:scalability content:relevance)~2"
        }
      ]
    }

在 explanations 这个部分，我们可以看到

"explanation" : "(content:elastic content:speed content:scalability content:relevance)~2"

这个部分是真正要在 Apache Lucene 的部分进行查询的方法。

我们可以使用同样的方法来对 match 查询来进行验证：

GET my_index/_validate/query?rewrite=true
    { 
      "query": { 
        "match": { 
          "content": { 
            "query": "Elastic speed scalability relevance",
            "minimum_should_match": 2
          }
        }
      }
    }

上面的方法返回的结果是：

{ 
      "_shards" : { 
        "total" : 1,
        "successful" : 1,
        "failed" : 0
      },
      "valid" : true,
      "explanations" : [
        { 
          "index" : "my_index",
          "valid" : true,
          "explanation" : "(content:elastic content:speed content:scalability content:relevance)~2"
        }
      ]
    }

从上面的结果可以看出来，这两种方法的查询的结果是完全一样的。针对 Apache Lucene 的查询完全是一样的，虽然它们的 DSL 的写法完全不同。

我们甚至可以针对如下的查询来进行验证：

GET my_index/_validate/query?rewrite=true
    { 
      "query": { 
        "query_string": { 
          "default_field": "content",
          "query": "Elastic speed scalability relevance",
          "minimum_should_match": "50%"
        }
      }
    }

上面的查询结果为：

显然它的查询结果和之前的没有什么不一样的。

我们也可以利用 explain 参数来对查询进行解释，比如：

GET my_index/_validate/query?explain=true
    { 
      "query": { 
        "match": { 
          "content": { 
            "query": "Elastic speed scalability relevance",
            "minimum_should_match": 2
          }
        }
      }
    }

上面显示的结果和之前的是一样的：

如果我们不加任何的参数，我们并没有执行这个查询，只是验证一下查询是否为有效的查询：

GET my_index/_validate/query
    { 
      "query": { 
        "match": { 
          "content": { 
            "query": "Elastic speed scalability relevance",
            "minimum_should_match": 2
          }
        }
      }
    }

上面返回的结果为：

{ 
      "_shards" : { 
        "total" : 1,
        "successful" : 1,
        "failed" : 0
      },
      "valid" : true
    }

上面验证是成功的。

[7e6e49e6fcc91d3dc224df69daa0e890.png]: /images/20220829/40d78c45b6a4478c9dae648f7adedb84.png
[_validate API]: https://blog.csdn.net/UbuntuTouch/article/details/108511638