一、SearchTemplate

ES对相关性和查询性能都非常重要，对于一个业务的查询，可能会有专门的开发人员去书写业务逻辑，但也同时需要搜索工程师或者性能工程师来优化我们DSL语句，因此DSL语句和业务解耦是非常重要的。

POST _scripts/shopping
{
  "script": {
    "lang": "mustache",
    "source": {
      "_source": [
        "title","category"
      ],
      "size": 20,
      "query": {
        "multi_match": {
          "query": "{{q}}",
          "fields": ["title","category"]
        }
      }
    }
  }
}

通过这样的语句，我们在脚本下写入了一个id为shopping的查询脚本，这个脚本主要根据title和category字段进行算分。

GET _scripts/shopping

POST shopping/_search/template
{
    "id":"shopping",
    "params": {
        "q": "小米"
    }
}

对shopping索引进行查询的时候，我们就可以使用这个脚本，传入指定的参数即可调用脚本。

二、Index Alias

数据是存储在某一个索引下，我们可以通过给索引取别名，通过对别名操作，间接查询原索引。

PUT movies-2019/_doc/1
{
  "name":"the matrix",
  "rating":5
}

PUT movies-2019/_doc/2
{
  "name":"Speed",
  "rating":3
}

POST _aliases
{
  "actions": [
    {
      "add": {
        "index": "movies-2019",
        "alias": "movies-latest"
      }
    }
  ]
}

POST movies-latest/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

我们在moves-2019索引下创建了两条数据，然后用movies-latest来作为新的别名，通过对这个新的别名操作就可以进行查询。

POST _aliases
{
  "actions": [
    {
      "add": {
        "index": "movies-2019",
        "alias": "movies-lastest-highrate",
        "filter": {
          "range": {
            "rating": {
              "gte": 4
            }
          }
        }
      }
    }
  ]
}

POST movies-lastest-highrate/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

现在我们给moves-2019索引取了一个新的名字，并且这个索引下，评分必须是大于4的，相当于用这种方法对原索引的数据进行了一个归类。

参考

Elasticsearch 核心技术与实战 (opens new window)