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Elasticsearch-RestClient基础
零、本文纲要
- 一、查询DSL
0、基础查询语法
1、查询所有&全文检索
2、精确查询
3、地理查询
4、复合查询 - 二、搜索结果处理
1、排序
2、分页
3、高亮 - 三、RestClient查询
1、match_all查询
2、全文检索查询
3、精确查询
4、复合查询
5、排序和分页
6、高亮
7、距离排序
8、组合查询
一、查询DSL
Elasticsearch提供了基于JSON的DSL（Domain Specific Language）来定义查询。
- ① 查询所有：查询出所有数据，一般测试用。例如：
match_all； - ② 全文检索（full text）查询：利用分词器对用户输入内容分词，然后去倒排索引库中匹配。例如：
match_query、multi_match_query； - ③ 精确查询：根据精确词条值查找数据，一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。例如：
ids、range、term； - ④ 地理（geo）查询：根据经纬度查询。例如：
geo_distance、geo_bounding_box； - ⑤ 复合（compound）查询：复合查询可以将上述各种查询条件组合起来，合并查询条件。例如：
bool、function_score。
0、基础查询语法
GET /indexName/_search
{
"query": {
"查询类型": {
"查询条件": "条件值"
}
}
}
1、查询所有&全文检索
- ①
match_all查询所有
GET /indexName/_search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
- ②
match根据一个字段查询
GET /indexName/_search
{
"query": {
"match": {
"FIELD": "TEXT"
}
}
}
- ③
multi_match根据多个字段查询
GET /indexName/_search
{
"query": {
"multi_match" : {
"query": "TEXT",
"fields": [ "FIELD1", "*FIELD2" ]
}
}
}
实例：
# match_all查询所有
GET /hotel/_search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
# match根据一个字段查询
GET /hotel/_search
{
"query": {
"match": {
"all": "外滩"
}
}
}
# multi_match根据多个字段查询
GET /hotel/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "外滩如家",
"fields": ["name","brand","business"]
}
}
}
- ④
match和multi_match的区别
Ⅰ match：根据一个字段查询；
Ⅱ multi_match：根据多个字段查询，参与查询字段越多，查询性能越差。
2、精确查询
- ①
term根据词条精确查询
GET /indexName/_search
{
"query": {
"term": {
"FIELD": {
"value": "VALUE"
}
}
}
}
- ②
range根据值的范围查询
GET /indexName/_search
{
"query": {
"range": {
"FIELD": {
"gte": value,
"lte": value
}
}
}
}
实例：
# term根据词条精确查询
GET /hotel/_search
{
"query": {
"term": {
"city": {
"value": "上海"
}
}
}
}
# range根据值的范围查询
GET /hotel/_search
{
"query": {
"range": {
"price": {
"gte": 300,
"lt": 350
}
}
}
}
- ③ 常见的精确查询
Ⅰ term：根据词条精确匹配，一般搜索keyword类型、数值类型、布尔类型、日期类型字段；
Ⅱ range：根据数值范围查询，可以是数值、日期的范围。
3、地理查询
- ①
geo_bounding_box矩形范围查询
GET /indexName/_search
{
"query": {
"geo_bounding_box": {
"FIELD": {
"top_left": {
"lat": value,
"lon": value
},
"bottom_right": {
"lat": value,
"lon": value
}
}
}
}
}
- ②
geo_distance圆形范围查询
GET /indexName/_search
{
"query": {
"geo_distance": {
"distance": "XXkm",
"FIELD": {
"lat": value,
"lon": value
}
}
}
}
实例：
# geo_bounding_box矩形范围查询
GET /hotel/_search
{
"query": {
"geo_bounding_box": {
"location": {
"top_left": {
"lat": 40.8,
"lon": -74.0
},
"bottom_right": {
"lat": 40.7,
"lon": -73.0
}
}
}
}
}
# geo_distance圆形范围查询
GET /hotel/_search
{
"query": {
"geo_distance": {
"distance": "1km",
"location": {
"lat": 40.715,
"lon": -73.988
}
}
}
}
4、复合查询
- ①
function_score算分查询
官方文档：Function score query。
GET /indexName/_search
{
"query": {
"function_score": {
"query": { "match": {"FIELD": "TEXT"} }, //原始查询条件
"functions": [
{
"filter": { "term": { "FIELD": "TEXT" } }, //过滤条件
"weight": VALUE //算分函数：script_score、weight、random_score、field_value_factor
}
],
"boost_mode": "MODE" //加权模式：multiply、replace、sum、avg、max、min
}
}
}
function_score query定义的三要素：
Ⅰ 过滤条件：哪些文档要加分；
Ⅱ 算分函数：如何计算function score；
Ⅲ 加权方式：function score 与 query score如何运算。
- ②
bool query复合查询
官方文档：Boolean query。
GET /indexName/_search
{
"query": {
"bool" : {
"must" : {
"term" : { "FIELD" : "TEXT" }
},
"filter": {
"term" : { "FIELD" : "TEXT" }
},
"must_not" : {
"range" : {
"FIELD" : { "gte" : VALUE, "lte" : VALUE}
}
},
"should" : [
{ "term" : { "FIELD" : "TEXT" } },
{ "term" : { "FIELD" : "TEXT" } }
],
"minimum_should_match" : 1
}
}
}
bool query四种逻辑关系：
Ⅰ must：必须匹配的条件，可以理解为“与”；
Ⅱ should：选择性匹配的条件，可以理解为“或”；
Ⅲ must_not：必须不匹配的条件，不参与打分；
Ⅳ filter：必须匹配的条件，不参与打分。
二、搜索结果处理
1、排序
ES支持对搜索结果排序，默认是根据相关度算分（_score）来排序。可以排序字段类型有：keyword类型、数值类型、地理坐标类型、日期类型等。
GET /indexName/_search
{
"query" : {
"match_all" : { }
},
"sort" : [
{ "FIELD" : "MODE"} // desc、asc
]
}
GET /indexName/_search
{
"query" : {
"term" : { "user" : "kimchy" }
},
"sort" : [
{
"_geo_distance" : {
"FIELD" : [lat, lon],
"order" : "asc",
"unit" : "km"
}
}
]
}
实例：
GET /hotel/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": [
{
"score": {
"order": "desc"
},
"price": {
"order": "asc"
}
}
]
}
# 121.612534,31.035087
GET /hotel/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": [
{
"_geo_distance": {
"location": {
"lat": 31.035087,
"lon": 121.612534
},
"order": "asc",
"unit": "km"
}
}
]
}
2、分页
ES默认情况下只返回top10的数据。而如果要查询更多数据就需要修改分页参数了。ES中通过修改from、size参数来控制要返回的分页结果。
GET /indexName/_search
{
"query" : {
"match_all" : { }
},
"from": PAGE,
"size": PAGESIZE,
"sort" : [
{ "FIELD" : "MODE"} // desc、asc
]
}
- ①
from + size：
优点：支持随机翻页
缺点：深度分页问题，默认查询上限（from + size）是10000
场景：百度、京东、谷歌、淘宝这样的随机翻页搜索 - ②
after search：
优点：没有查询上限（单次查询的size不超过10000）
缺点：只能向后逐页查询，不支持随机翻页
场景：没有随机翻页需求的搜索，例如手机向下滚动翻页 - ③
scroll：
优点：没有查询上限（单次查询的size不超过10000）
缺点：会有额外内存消耗，并且搜索结果是非实时的
场景：海量数据的获取和迁移。从ES7.1开始不推荐，建议用 after search方案。
实例：
GET /hotel/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": [
{
"price": {
"order": "asc"
}
}
],
"from": 0,
"size": 5
}
3、高亮
高亮：就是在搜索结果中把搜索关键字突出显示。
GET /indexName/_search
{
"query" : {
"match" : {
"FIELD" : "TEXT"
}
},
"highlight": {
"fields" : {
"FIELD" : { // 指定高亮的字段
"pre_tags": "<em>", //标记高亮字段的前置标签
"post_tags": "</em>" //标记高亮字段的后置标签
}
}
}
}
实例：
GET /hotel/_search
{
"query": {
"match": {
"all": "如家"
}
},
"highlight": {
"fields": {
"name": {
"require_field_match": "false"
}
}
}
}
三、RestClient查询
1、match_all查询
步骤：
① 获取request对象；
② 设置DSL语句；
③ 发送请求request，获取响应response；
④ 处理响应response，返回结果。
@Test
void matchAll(){
try {
// 1. 获取request对象
SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
// 2. 设置查询条件
request.source()
.query(QueryBuilders.matchAllQuery());
// 3. 发送请求，获得响应
SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
// 4. 处理查询结果输出
handleResponse(response);
} catch (IOException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
matchAll.png
封装处理响应的方法：
private void handleResponse(SearchResponse response) throws IOException {
// 4. 获取搜索内容
long count = response.getHits().getTotalHits().value;
System.out.println("搜索到的条数为：" + count + "条。");
SearchHit[] hits = response.getHits().getHits();
for (SearchHit hit : hits) {
// 4.1 将资源json串转换为对象
HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(hit.getSourceAsString(), HotelDoc.class);
// 4.2 打印输出对象
System.out.println(hotelDoc);
}
}
处理响应.png
2、全文检索查询
- ① match单字段查询
// 1. match 单字段查询
QueryBuilders.matchQuery("all", "如家");
GET /hotel/_search
{
"query": {
"match": {
"all": "如家"
}
}
}
- ② multi_match多字段查询
// 2. multiMatch 多字段查询
QueryBuilders.multiMatchQuery("如家", "name", "business");
GET /hotel/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "如家",
"fields": ["name","brand","business"]
}
}
}
3、精确查询
- ① term查询
// 3. term 查询
QueryBuilders.termQuery("city", "杭州");
GET /hotel/_search
{
"query": {
"term": {
"city": {
"value": "杭州"
}
}
}
}
- ② range查询
// 4. range 查询
QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(100).lte(300);
GET /hotel/_search
{
"query": {
"range": {
"price": {
"gte": 100,
"lt": 300
}
}
}
}
4、复合查询
// 2. 设置DSL语句
BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
// 2.1 添加must条件
boolQuery.must(QueryBuilders.termQuery("name", "上海"));
// 2.2 添加filter条件
boolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").lte("250"));
// 2.3 设置查询
request.source()
.query(boolQuery);
复合查询.png
5、排序和分页
// 2. 设置DSL语句
request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("name", "如家"));
// 2.1 排序
request.source().sort("price", SortOrder.ASC);
// 2.2 分页
request.source().from((page - 1) * pageSize).size(pageSize); // 此处from从0开始计数，第0条
排序和分页.png
6、高亮
- ① 高亮DSL准备
// 2.2 设置高亮结果
request.source().highlighter(new HighlightBuilder().field("name").requireFieldMatch(false));
设置高亮结果.png
- ② 解析高亮结果
// 3. 发送请求获取结果
SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
long value = response.getHits().getTotalHits().value;
System.out.println("查询到的结果条数为：" + value + "条。");
// 4. 解析结果
SearchHit[] hits = response.getHits().getHits();
// 遍历解析封装
for (SearchHit hit : hits) {
// 4.1 获取hotelDoc对象
HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(hit.getSourceAsString(), HotelDoc.class);
// 4.2 处理高亮
Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
if (!CollectionUtils.isEmpty(highlightFields)){
// 4.2.1 获取高亮字段结果
HighlightField highlightField = highlightFields.get("name");
if (highlightField != null){
// 4.2.2 取出高亮结果数组中的第一个元素，就是酒店名称
String name = highlightField.getFragments()[0].toString();
hotelDoc.setName(name);
}
}
// 5. 打印结果
System.out.println(hotelDoc);
}
解析高亮结果.png
7、距离排序
// 2.3 距离排序
String location = params.getLocation();
if (location != null && !"".equals(location)){
request.source().sort(SortBuilders
.geoDistanceSort("location", new GeoPoint(location))
.order(SortOrder.ASC)
.unit(DistanceUnit.KILOMETERS)
);
}
距离排序.png
8、组合查询
// 2. 算分控制
FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQuery =
QueryBuilders.functionScoreQuery(
// 原始查询，相关性算分的查询
boolQuery,
// function score的数组
new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder[]{
// 其中的一个function score元素
new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(
// 过滤条件
QueryBuilders.termQuery("isAD", true),
// 算分函数：权重算分相乘
ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(10)
)
});
request.source().query(functionScoreQuery);
image.png
四、结尾
以上即为Query DSL的部分内容，感谢阅读。
