全文搜索 REST API

全文搜索服务提供以下 REST API 接口：

URL	HTTP	功能
/1.1/search/select	GET	条件查询
/1.1/search/mlt	GET	moreLikeThis 相关性查询
/1.1/search/analyze	GET	分词结果查询

在调用全文搜索的 REST API 接口前，需要首先为相应的 Class 启用搜索。 另外也请参考数据存储 REST API 使用详解中关于 API Base URL、请求格式、响应格式的说明，以及《全文搜索指南》的《自定义分词》章节。

条件查询

GET /1.1/search/select REST API 接口提供全文搜索功能。

curl -X GET \
  -H "X-LC-Id: {{appid}}" \
  -H "X-LC-Key: {{appkey}}" \
  "https://{{host}}/1.1/search/select?q=dennis&limit=200&clazz=GameScore&order=-score"

返回类似：

{
  "hits": 1,
  "results": [
    {
      "_app_url": "http://stg.pass.com//1/go/com.leancloud/classes/GameScore/51e3a334e4b0b3eb44adbe1a",
      "_deeplink": "com.leancloud.appSearchTest://leancloud/classes/GameScore/51e3a334e4b0b3eb44adbe1a",
      "_highlight": null,
      "updatedAt": "2011-08-20T02:06:57.931Z",
      "playerName": "Sean Plott",
      "objectId": "51e3a334e4b0b3eb44adbe1a",
      "createdAt": "2011-08-20T02:06:57.931Z",
      "cheatMode": false,
      "score": 1337
    }
  ],
  "sid": "cXVlcnlUaGVuRmV0Y2g7Mzs0NDpWX0NFUmFjY1JtMnpaRDFrNUlBcTNnOzQzOlZfQ0VSYWNjUm0yelpEMWs1SUFxM2c7NDU6Vl9DRVJhY2NSbTJ6WkQxazVJQXEzZzswOw=="
}

查询的参数支持：

参数	约束	说明
q	必须	查询文本，支持 Elasticsearch 的 query string 语法。参见 q 查询语法。
skip	可选	跳过的文档数目，默认为 0。
limit	可选	返回集合大小，默认 100，最大 1000。
sid	可选	之前查询结果中返回的 sid 值，用于分页，对应于 Elasticsearch 中的 scroll id。
fields	可选	逗号隔开的字段列表，查询的字段列表。
highlights	可选	高亮字段，可以是通配符 *，也可以是字段列表（逗号隔开的字符串）。
clazz	可选	类名，如果没有指定或者为空字符串，则搜索所有启用了全文搜索的 class。
include	可选	关联查询内联的 Pointer 字段列表，逗号隔开，形如 user,comment 的字符串。仅支持 include Pointer 类型。
order	可选	排序字段，形如 -score,createdAt 逗号隔开的字段，负号表示倒序，可以多个字段组合排序。
sort	可选	复杂排序字段，例如地理位置信息排序，见下文描述。

返回结果属性介绍：

• results：符合查询条件的结果文档。
• hits：符合查询条件的文档总数
• sid：标记本次查询结果，下次查询继续传入这个 sid 用于查找后续的数据，用来支持翻页查询。

返回结果 results 列表里是一个一个的对象，字段是你在全文搜索设置里启用的字段列表，并且有三个特殊字段：

• _app_url：全文搜索结果在网站上的链接。
• _deeplink：全文搜索的程序调用 URL，也就是 deeplink。
• _highlight：高亮的搜索结果内容，关键字用 em 标签括起来。如果搜索时未传入 highlights 参数，则该字段为 null。

最外层的 sid 用来标记本次查询结果，下次查询继续传入这个 sid 将翻页查找后 200 条数据：

curl -X GET \
  -H "X-LC-Id: {{appid}}" \
  -H "X-LC-Key: {{appkey}}" \
  "https://{{host}}/1.1/search/select?q=dennis&limit=200&clazz=GameScore&order=-score&sid=cXVlcnlUaGVuRmV0Y2g7Mzs0NDpWX0NFUmFjY1JtMnpaRDFrNUlBcTNnOzQzOlZfQ0VSYWNjUm0yelpEMWs1SUFxM2c7NDU6Vl9DRVJhY2NSbTJ6WkQxazVJQXEzZzswOw"

直到返回结果为空。

q 查询语法

q 参数遵循 Elasticsearch 的 query string 语法。建议详细阅读这个文档。这里简单做个举例说明。

如果你非常熟悉 Elasticsearch 的 query string 语法，那么可以跳至地理位置信息查询一节（地理位置查询是我们在 Elasticsearch 上添加的扩展功能）。

查询的关键字保留字符包括：+ - = && || > < ! ( ) { } [ ] ^ " ~ * ? : \ /，当出现这些字符的时候，请对这些保留字符做 URL Escape 转义。

基础查询语法

• 查询某个关键字，例如 可乐。
• 查询多个关键字，例如 可口 可乐，空格隔开，返回的结果默认按照文本相关性排序，其他排序方法请参考上文中的 order 和下文中的 sort。
• 查询某个短语，例如 "lady gaga"，注意用双引号括起来，这样才能保证查询出来的相关对象里的相关内容的关键字也是按照 lady gaga 的顺序出现。
• 根据字段查询，例如根据 nickname 字段查询：nickname:逃跑计划。
• 根据字段查询，也可以是短语，记得加双引号在短语两侧：nickname:"lady gaga"。
• 复合查询，AND 或者 OR，例如 nickname:(逃跑计划 OR 夜空中最亮的星)。
• 假设 book 字段是 object 类型，那么可以根据内嵌字段来查询，例如 book.name:clojure OR book.content:clojure，也可以用通配符简写为 book.*:clojure。
• 查询没有 title 的对象：_missing_:title。
• 查询有 title 字段并且不是 null 的对象：_exists_:title。

上面举例根据字段查询，前提是这些字段在 class 的全文搜索设置里启用了索引。

通配符和正则查询

qu?ck bro* 就是一个通配符查询，? 表示一个单个字符，而 * 表示 0 个或者多个字符。

通配符其实是正则的简化，可以使用正则查询：

name:/joh?n(ath[oa]n)/

正则的语法参考 正则语法。

模糊查询

根据文本距离相似度（Fuzziness）来查询。例如 quikc~，默认根据 Damerau–Levenshtein 文本距离算法来查找最多两次变换的匹配项。

例如这个查询可以匹配 quick、qukic、qukci 等。

范围查询

// 数字 1 到 5：
count:[1 TO 5]

// 2012 年内
date:[2012-01-01 TO 2012-12-31]

// 2012 年之前
{* TO 2012-01-01}

[] 表示闭区间，{} 表示开区间。

还可以采用比较运算符：

age:>10
age:>=10
age:<10
age:<=10

查询分组

查询可以使用括号分组：

(quick OR brown) AND fox

特殊类型字段说明

• objectId 在全文搜索的类型为 string，因此可以按照字符串查询：objectId: 558e20cbe4b060308e3eb36c，不过这个没有特别必要了，你可以直接走 SDK 查询，效率更好。
• createdAt 和 updatedAt 映射为 date 类型，例如 createdAt:["2015-07-30T00:00:00.000Z" TO "2015-08-15T00:00:00.000Z"] 或者 updatedAt: [2012-01-01 TO 2012-12-31]。
• 除了 createdAt 和 updatedAt 之外的 Date 字段类型，需要加上 .iso 后缀做查询：birthday.iso: [2012-01-01 TO 2012-12-31]。
• Pointer 类型，可以采用 字段名.objectId 的方式来查询：player.objectId: 558e20cbe4b060308e3eb36c and player.className: Player，pointer 只有这两个属性，全文搜索不会 include 其他属性。
• Relation 字段的查询不支持。
• File 字段，可以根据 url 或者 id 来查询：avatar.url: "https://developer.taptap.cn/docs/sdk/storage/guide/fulltext-search-rest/"，无法根据文件内容做全文搜索。

复杂排序

假设你要排序的字段是一个数组，比如分数数组 scores，你想根据平均分来倒序排序，并且没有分数的排最后，那么可以传入：

--data-urlencode 'sort=[{"scores":{"order":"desc","mode":"avg","missing":"_last"}}]'

也就是 sort 可以是一个 JSON 数组，其中每个数组元素是一个 JSON 对象：

{ "scores": { "order": "desc", "mode": "avg", "missing": "_last" } }

排序的字段作为 key，字段可以设定下列选项：

• order：asc 表示升序，desc 表示降序。
• mode：如果该字段是多值属性或者数组，那么可以选择按照最小值 min、最大值 max、总和 sum 或者平均值 avg 来排序。
• missing：决定缺失该字段的文档排序在开始还是最后，可以选择 _last 或者 _first，或者指定一个默认值。

多个字段排序就类似：

[
  {
    "scores": { "order": "desc", "mode": "avg", "missing": "_last" }
  },
  {
    "updatedAt": { "order": "asc" }
  }
]

地理位置信息查询

如果 class 里某个列是 GeoPoint 类型，那么可以根据这个字段的地理位置远近来排序，例如假设字段 location 保存的是 GeoPoint 类型，那么查询 [39.9, 116.4] 附近的玩家可以通过设定 sort 为：

{
  "_geo_distance": {
    "location": [39.9, 116.4],
    "order": "asc",
    "unit": "km",
    "mode": "min"
  }
}

order 和 mode 含义跟上述复杂排序里的一致，unit 用来指定距离单位，例如 km 表示千米，m 表示米，cm 表示厘米等。

moreLikeThis 相关性查询

除了 /1.1/search/select 之外，我们还提供了 /1.1/search/mlt API 接口，用于相似文档的查询，可以用来实现相关性推荐。

假设我们有一个 Class 叫 Post 是用来保存博客文章的，我们想基于它的标签字段 tags 做相关性推荐：

curl -X GET \
  -H "X-LC-Id: {{appid}}" \
  -H "X-LC-Key: {{appkey}}" \
  "https://{{host}}/1.1/search/mlt?like=clojure&clazz=Post&fields=tags"

我们设定了 like 参数为 clojure，查询的相关性匹配字段 fields 是 tags，也就是从 Post 里查找 tags 字段跟 clojure 这个文本相似的对象，返回类似：

{
  "results": [
    {
      "tags": ["clojure", "数据结构与算法"],
      "updatedAt": "2016-07-07T08:54:50.268Z",
      "_deeplink": "cn.leancloud.qfo17qmvr8w2y6g5gtk5zitcqg7fyv4l612qiqxv8uqyo61n://leancloud/classes/Article/577e18b50a2b580057469a5e",
      "_app_url": "https://leancloud.cn/1/go/cn.leancloud.qfo17qmvr8w2y6g5gtk5zitcqg7fyv4l612qiqxv8uqyo61n/classes/Article/577e18b50a2b580057469a5e",
      "objectId": "577e18b50a2b580057469a5e",
      "_highlight": null,
      "createdAt": "2016-07-07T08:54:13.250Z",
      "className": "Article",
      "title": "clojure persistent vector"
    }
    // ……
  ],
  "sid": null
}

除了可以通过指定 like 这样的相关性文本来指定查询相似的文档之外，还可以通过 likeObjectIds 指定一个对象的 objectId 列表，来查询相似的对象：

curl -X GET \
  -H "X-LC-Id: {{appid}}" \
  -H "X-LC-Key: {{appkey}}" \
  "https://{{host}}/1.1/search/mlt?likeObjectIds=577e18b50a2b580057469a5e&clazz=Post&fields=tags"

这次我们换成了查找和 577e18b50a2b580057469a5e 这个 objectId 指代的对象相似的对象。

更详细的查询参数说明：

参数	约束	说明
clazz	必须	类名
like	可选	和 likeObjectIds 参数二者必须提供其中之一。代表相似的文本关键字。
likeObjectIds	可选	和 like 参数二者必须提供其中之一。代表相似的对象 objectId 列表，用逗号隔开。
min_term_freq	可选	文档中一个词语至少出现次数，小于这个值的词将被忽略，默认是 2，如果返回文档数目过少，可以尝试调低此值。
min_doc_freq	可选	词语至少出现的文档个数，少于这个值的词将被忽略，默认值为 5，同样，如果返回文档数目过少，可以尝试调低此值。
max_doc_freq	可选	词语最多出现的文档个数，超过这个值的词将被忽略，防止一些无意义的热频词干扰结果，默认无限制。
skip	可选	跳过的文档数目，默认为 0。
limit	可选	返回集合大小，默认 100，最大 1000。
fields	可选	相似搜索匹配的字段列表，用逗号隔开，默认为所有索引字段 _all。
include	可选	关联查询内联的 Pointer 字段列表，逗号隔开，形如 user,comment 的字符串。仅支持 include Pointer 类型。

更多内容参考 Elasticsearch 文档。

分词结果查询

全文搜索会对 String 类型的字段自动进行分词处理。 如果发现搜索结果不符合预期，推荐先通过 analyze API 检查分词结果（要求使用 master key）。 analyze API 也用于验证自定义词库是否生效。

curl -X GET \
  -H "X-LC-Id: {{appid}}" \
  -H "X-LC-Key: {{masterkey}},master" \
  "https://{{host}}/1.1/search/analyze?clazz=GameScore&text=响应式设计"

参数包括 clazz 和 text。text 就是测试的文本段，返回结果：

{
  "tokens": [
    {
      "token": "响应",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 2,
      "type": "word",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "式",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 3,
      "type": "word",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "设计",
      "start_offset": 3,
      "end_offset": 5,
      "type": "word",
      "position": 2
    }
  ]
}

可以看到，分词系统将「响应式设计」分为了三个词。 如果分词系统认为「响应式设计」是一个词（比如上传了包含「响应式设计」一词的自定义词库），那么返回结果会是：

{
  "tokens": [
    {
      "token": "响应式设计",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 5,
      "type": "word",
      "position": 0
    }
  ]
}