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Elasticsearch的DSL和在RestClient中的应用

干自闭 2023-05-03 阅读 74

文章目录

一、Elasticsearch的DSL

1.1 DSL Query的分类

  Elasticsearch提供了基于JSON的DSL来定义查询。常见的查询类型包括:

  1. 查询所有:查询出所有数据,一般测试用。例如:

    • match_all:匹配所有文档并返回它们;
  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:针对单个字段执行全文本查询;
    • multi_match_query:针对多个字段执行全文本查询的一种查询;
  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:查询指定的一组文档,基于它们的ID进行匹配;
    • range:用于执行范围查询的查询,可以匹配一个数字或日期字段的范围;
    • term:对查询字符串不进行分词,直接与指定的字段进行比较;
  4. 地理(geo)查询:根据经纬度查询。例如:

    • geo_distance:查找与指定地理位置之间的距离在一定范围内的文档的查询;

    • geo_bounding_box:查找落在指定矩形框中的文档的查询;

  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:将多个查询组合起来的查询方式;

    • function_score:在查询结果的排序过程中,根据指定的函数对文档进行打分的查询;

查询语法:

GET /索引库名/_search
{
  "query": {
    "查询类型": {
      "查询条件": "条件值"
    }
  }
}

1.2 搜索结果处理

排序:

  1. 基于字段排序:

  2. 基于地理位置排序

分页:

  Elasticsearch在默认情况下只会返回10条数据,故如果需要查询更多数据就需要对分页参数进行配置;

{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 起始文档,
  "size": 显示的文档数量
}

高亮:

  require_field_match:字段匹配,结果值为true则只有与搜索字段相同的字段才会高亮,默认为true;

{
  "query": {
    "match": {
      "搜索字段": "关键字"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "设置高亮的字段": {
        "pre_tags": "标记高亮的前置标签",
        "post_tags": "标记高亮的后置标签", 
        "require_field_match": "false"
      }
    }
  }
}

二、DSL在RestClient中的使用

1.1 查询语法

@Test
    void testMathAll() throws IOException {
        //1.准备Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        //2.准备DSL
        request.source().query(查询构造器);
        //3.发送请求
        client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        //4.解析结果
        SearchHits searchHits = response.getHits();
        //4.1 查询总条数
        long total = searchHits.getTotalHits().value;
        //4.2 查询的结果数组
        SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
    }

部分查询构造器:

  1. matchQuery:构建一个匹配查询,可以匹配文本、数字、日期等类型的数据。示例代码:
QueryBuilder query = QueryBuilders.matchQuery("搜索字段", "搜索词");
  1. matchAllQuery:构建一个查询所有。示例代码:
QueryBuilder query = QueryBuilders.QueryBuilders.matchAllQuery();
  1. rangeQuery:构建一个范围查询,可以匹配数值、日期等范围内的数据。示例代码:
QueryBuilder query = QueryBuilders.rangeQuery("搜索字段").from(下限).to(上限);
  1. termQuery:构建一个精确匹配查询,可以精确匹配某个字段的值。示例代码:
QueryBuilder query = QueryBuilders.termQuery("搜索字段", "搜索词");
  1. fuzzyQuery:构建一个模糊查询,可以模糊匹配某个字段的值。示例代码:
QueryBuilder query = QueryBuilders.fuzzyQuery("搜索字段", "搜索词");
  1. boolQuery:构建一个布尔查询,可以通过must、should、mustNot等条件来组合查询。示例代码:
QueryBuilder query = QueryBuilders.boolQuery()
        .must(QueryBuilders.matchQuery("搜索字段", "搜索词"))
        .should(QueryBuilders.termQuery("搜索字段", "搜索词"))
        .mustNot(QueryBuilders.rangeQuery("搜索字段").gte(下限).lte(上限));

1.2 matchQuery和fuzzyQuery的区别

  matchQuery和fuzzyQuery都是Elasticsearch中的查询方式,但它们有以下不同点:

  1. 分词处理:matchQuery会对查询的关键字进行分词处理,而fuzzyQuery不会进行分词处理。
  2. 匹配规则:matchQuery会将查询关键字与文档中所有分词进行匹配,并且可以通过设置operator参数来指定匹配规则,如AND或OR。而fuzzyQuery可以进行模糊匹配,可以匹配到与查询关键字相似的文档。
  3. 匹配精度:matchQuery是精确匹配,只能匹配到与查询关键字完全相等的文档。而fuzzyQuery是近似匹配,可以通过设置fuzziness参数来指定允许的编辑距离,从而匹配到与查询关键字相似的文档。
  4. 数据类型:matchQuery适用于text类型的字段,而fuzzyQuery也适用于text类型的字段,通常用于匹配拼写错误的单词。

1.3 排序和分页

  使用查询API和分页/排序API来实现查询结果的排序和分页操作。

  1. 排序操作:

  可以通过在查询API中指定sort参数来对查询结果进行排序,示例代码如下:

SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("my_index");
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());
searchSourceBuilder.sort(new FieldSortBuilder("create_time").order(SortOrder.DESC));
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
SearchResponse searchResponse = restClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

  上述代码中,在查询API中指定了sort参数,以create_time字段进行排序,并指定了排序方式为降序。这样查询出来的结果集将按照create_time字段的值进行降序排列。

  1. 分页操作:

  可以通过在查询API中指定from和size参数来实现分页操作,示例代码如下:

SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("my_index");
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());
searchSourceBuilder.from(0); // 分页起始位置
searchSourceBuilder.size(10); // 每页显示数量
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
SearchResponse searchResponse = restClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

  上述代码中,在查询API中指定了from和size参数,以0为起始位置,每页显示10条数据,这样查询出来的结果集将只包含10条数据。

1.4 高亮显示

  可以使用查询API和高亮显示API来实现查询结果的高亮显示。

  1. 高亮显示操作:

  可以通过在查询API中指定highlight参数来对查询结果进行高亮显示,示例代码如下:

SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("my_index");
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("title", "keyword"));
HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();
highlightBuilder.field("title");
highlightBuilder.preTags("<em>");
highlightBuilder.postTags("</em>");
searchSourceBuilder.highlighter(highlightBuilder);
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
SearchResponse searchResponse = restClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

  上述代码中,我们在查询API中指定了highlight参数,以title字段进行高亮显示,并指定了前缀和后缀。这样查询出来的结果集将包含title字段的高亮显示内容。

  1. 获取高亮显示结果:

  查询出来的结果集中包含了高亮显示的内容,可以通过以下代码获取高亮显示结果:

SearchHit[] hits = searchResponse.getHits().getHits();
for (SearchHit hit : hits) {
    Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
    HighlightField highlight = highlightFields.get("title");
    String title = highlight.getFragments()[0].string();
    System.out.println(title);
}

  上述代码中,我们获取了每个结果集中title字段的高亮显示结果,并输出到控制台中。

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