文章目录

[1. DSL查询文档](#1. DSL查询文档)
- [1.1 DSL查询分类](#1.1 DSL查询分类)
- [1.2 全文检索查询](#1.2 全文检索查询)
- [1.3 精确查询](#1.3 精确查询)
- [1.4 地理查询](#1.4 地理查询)
- [1.5 查询算分](#1.5 查询算分)
- [1.6 布尔查询](#1.6 布尔查询)
- [1.7 结果排序](#1.7 结果排序)
- [1.8 分页查询](#1.8 分页查询)
- [1.9 高亮显示](#1.9 高亮显示)
[2. RestClient查询文档](#2. RestClient查询文档)
- [2.1 查询全部](#2.1 查询全部)
- [2.2 其他查询语句](#2.2 其他查询语句)
- [2.3 排序和分页](#2.3 排序和分页)
- [2.4 高亮显示](#2.4 高亮显示)

1. DSL查询文档

1.1 DSL查询分类

查询所有 ：查询出所有数据，一般测试用。例如：match_all
全文检索查询 ：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
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
地理查询 ：根据经纬度查询。例如：
- geo_distance
- geo_bounding_box
复合查询 ：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

下面我们以一个基本的查询语句来举例，比如，我们需要查询索引库 hotel 全部内容，使用的DSL语句如下：

json 复制代码

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

1.2 全文检索查询

全文检索常用的有两个查询函数，分别是 match 以及 multi_match 。

match 函数会对用户输入内容分词，然后去倒排索引库检索，语法如下：
json 复制代码
```
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "FIELD": "TEXT"
    }
  }
}
```
比如搜索 hotel 索引库中的 name 字段，如下：
json 复制代码
```
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "酒店"
    }
  }
}
```

multi_match 函数与 match 类似，不过允许查询多个字段，语法如下：

json 复制代码

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "TEXT",
      "fields": ["FIELD1", " FIELD2"]
    }
  }
}

比如搜索 hotel 索引库中的 name 字段，如下：

json 复制代码

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "如家",
      "fields": ["name", " brand"]
    }
  }
}

1.3 精确查询

精确查询的语句函数主要有 term 语句和 range 语句，精确查询必须要查询的内容与字段里面的所有内容完全匹配才行，一般的查询是keyword、数值、日期、boolean等类型字段。

term 的语法如下：

json 复制代码

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "FIELD": {
        "value": "VALUE"
      }
    }
  }
}

range 查询的语法如下：

json 复制代码

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "FIELD": {
        "gte": 10,
        "lte": 20
      }
    }
  }
}

其中 gt 是大于，lt 是小于，gte 是大于等于，lte 是小于等于。

1.4 地理查询

地理查询主要是根据经纬度来进行查询的，主要使用的函数有 geo_bounding_box 和 geo_distance 。

geo_bounding_box 函数的语法如下：

json 复制代码

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "geo_bounding_box": {
      "FIELD": {
        "top_left": {
          "lat": 31.1,
          "lon": 121.5
        },
        "bottom_right": {
          "lat": 30.9,
          "lon": 121.7
        }
      }
    }
  }
}

该函数能够将在一个矩阵框中的经纬度全部筛选出来，该矩阵的左上角的点以及右下角的点如上述定义所示，根据这两个点已经就能够定义一个矩形了，。

geo_distance 函数的语法如下：
json 复制代码
```
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "geo_distance": {
      "distance": "15km",
      "FIELD": "31.21,121.5"
    }
  }
}
```
该函数是筛选距离定义经纬度点指定距离内的所有点，这个距离指的是距定义点方圆的距离。

1.5 查询算分

在使用关键词等进行查询的时候，会有一个 _score 属性，这就是每条数据与查询关键词的相关性分数，该分数在ElasticSearch5.0之前是使用的 TF-IDF 算法进行的评分，ElasticSearch5.0之后是使用的 BM25 算法进行评分。

我们可以使用 function score query，修改文档的相关性算分（query score），根据新得到的算分排序。修改算分的示例语句如下：

json 复制代码

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": { "match": {"all": "外滩"} },
      "functions": [
        {
          "filter": {"term": {"id": "1"}},
          "weight": 10
        }
      ],
      "boost_mode": "multiply"
    }
  }
}

在上面的例句中，

query 是正常的查询语句
filter 表示过滤条件，符合条件的文档才会被重新算分
weight 是指算分函数，算分函数的结果称为 function score ，将来会与原始的 query score 运算，得到新算分，常见的算分函数有：
- weight：给一个常量值，作为函数结果（function score）
- field_value_factor：用文档中的某个字段值作为函数结果
- random_score：随机生成一个值，作为函数结果
- script_score：自定义计算公式，公式结果作为函数结果
boost_mode 定义function score与query score的运算方式，常见的加权方式如下：
- multiply：两者相乘。默认就是这个
- replace：用function score 替换 query score
- 其它：sum、avg、max、min

1.6 布尔查询

布尔查询时一个或多个查询的字句，子查询的组合方式有：

must：必须匹配每个子查询，类似"与"
should：选择性匹配子查询，类似"或"
must_not：必须不匹配，不参与算分，类似"非"
filter：必须匹配，不参与算分

示例如下：

json 复制代码

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"term": {"city": "上海" }}
      ],
      "should": [
        {"term": {"brand": "皇冠假日" }},
        {"term": {"brand": "华美达" }}
      ],
      "must_not": [
        { "range": { "price": { "lte": 500 } }}
      ],
      "filter": [
        { "range": {"score": { "gte": 45 } }}
      ]
    }
  }
}

1.7 结果排序

elasticsearch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。

json 复制代码

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "FIELD": "desc"  // 排序字段和排序方式ASC、DESC
    }
  ]
}

以上就是指定字段的排序， ASC 代表升序，DASC 代表降序，如果有多个排序字段，那么按照从上到下的优先级进行排序。

举个例子，如果我们想要按照某一个经纬度的距离进行排序，那么模板如下：

json 复制代码

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "_geo_distance" : {
          "FIELD" : "纬度，经度",
          "order" : "asc",
          "unit" : "km"
      }
    }
  ]
}

1.8 分页查询

ElasticSearch查询时默认只显示10条数据，那如果我们想要看到其他的数据怎么办呢？这就涉及到了分页。ElasticSearch分页的方式有很多种，这里讲一下使用 from, size 参数以及 search after 来进行分页。

使用 from, size 两个参数进行分页。可以在搜索时规定这两个参数的值， from 表示从何处开始进行查看，默认是 0 0 0 ，size 表示每次查询的信息有多少条。比如每也10条数据，我们想要查看第二页的数据，那么就需要设置 from: 10,size:10 ，格式如下：
json 复制代码
```
GET /hotel/_search
{
 "query": {
   "match_all": {}
 },
 "from": 990, // 分页开始的位置，默认为0
 "size": 10, // 期望获取的文档总数
 "sort": [
   {"price": "asc"}
 ]
}
```
但是，这种方式要求 from+size 不大于 10000 10000 10000 ，且该方式是先查询所有的数据，然后再对数据进行截取，不可避免的，该方式会面临深度分页问题，即我们的ElasticSearch肯定是要有集群的，当我们需要取出前 1000 1000 1000 个结果时，需要整理每个集群中的结果，再重新排序，再选出前 1000 1000 1000 个，但是，如果结果集很大，这对内存以及CPU的消耗就很大。
使用 search after 进行分页。针对深度分页，ElasticSearch提供了 search after 方法，该方法没有查询上限，只限制了单次的 size 不超过 10000 10000 10000 。 search after 方法分页时需要排序，原理是从上一次的排序值开始，查询下一页数据。

例如，我们查询到了第一页的数据，最后一条数据如下：

我们将最后一条数据的 sort 字段复制到 search_after 中，再规定一个 size 属性，就能够在该条数据之后再显示 size 条数据，语法模板如下：
json 复制代码
```
GET /hotel/_search
{
 "query": {
   "match_all": {}
 },
 "search_after": [
    161
  ],
 "size": 10,
 "sort": [
   {"price": "asc"}
 ]
}
```

1.9 高亮显示

在使用搜索引擎进行搜索时，我们发现我们输入的关键词显示都是用了高亮进行显示，这就是搜索结果的高亮。其实，这种高亮的显示是在搜索结果中将关键字用标签进行标注出来，再到页面中进行CSS的渲染。默认在进行高亮查询时会在高亮字段前后添加 em 标签，如果想添加其他标签可以进行更改，语法模板如下：

json 复制代码

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "FIELD": "TEXT"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": { // 指定要高亮的字段,可以添加多个字段
      "FIELD": {
        "pre_tags": "<em>",  // 用来标记高亮字段的前置标签，默认就是em标签，所以可以不写
        "post_tags": "</em>" // 用来标记高亮字段的后置标签
      }
    }
  }
}

这里我们对酒店数据进行查询的例子如下：

json 复制代码

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "all": "如家"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": { 
      "name": {
        "require_field_match": "false"
      }
    }
  }
}

在上面的搜索中， all 字段是 name, brand 等字段 copy_to 后的属性，而下面高亮显示的属性是 name 属性，这就导致了查询的属性与高亮显示的属性不一致的情况，这种情况默认是不会进行高亮显示的，需要查询的属性与高亮显示的属性一致才进行高亮显示。但是我们就可以设置 require_field_match 属性为 false 控制高亮显示与查询字段和高亮显示的字段无关。

高亮结果显示如下：

2. RestClient查询文档

2.1 查询全部

查询全部的代码如下所示，

java 复制代码

    @Test
    void testMatchAll() throws IOException {
        //1.准备Request对象
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        //2.准备DSL
        request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());
        //3.发送请求
        SearchResponse response = restHighLevelClient.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        //4.解析响应
        SearchHits searchHits = response.getHits();
        //5.1 获取总条数
        long total = searchHits.getTotalHits().value;
        System.out.println("共有" + total + "条数据");
        //5.2 文档数组存储文档
        SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
        for(SearchHit hit: hits){
            //6.获取文档source
            String json = hit.getSourceAsString();
            //7.反序列化
            HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
            System.out.println(hotelDoc);
        }
        System.out.println(response);

    }

其中每一段代码与DSL语句的对应关系如下：

2.2 其他查询语句

其实其他查询语句与上述查询全部的语句中大部分代码是类似的，唯一变化的是 request.source().query() 中 query 的参数。

match

java 复制代码

// 分别是字段名和查询的语句
request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("all", "如家"));

multi_match

java 复制代码

// 分别是查询词以及查询字段
request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("如家", "name", "brand"));

term

java 复制代码

// 分别是查询字段以及查询词
request.source().query(QueryBuilders.termQuery("city", "成都"));

range

java 复制代码

// 分别是查询词以及查询条件
request.source().query(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(100).lte(300));

布尔查询

java 复制代码

// 构建布尔查询
BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
// must语句
boolQuery.must(QueryBuilders.termQuery("city", "成都"));
//filter语句
boolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(100).lte(300))
request.source().query(boolQuery);

2.3 排序和分页

排序与分页的代码也仅需要在 request.source().query() 上进行修改即可，修改示例如下：

java 复制代码

request.source().query(QueryBuilders.termQuery("city", "成都"));
// 排序
request.source().sort("price", SortOrder.ASC);
//分页
request.source().from(0).size(10);

2.4 高亮显示

高亮显示仅需要在查询的内容后面添加一行代码即可，如下：

java 复制代码

// 设置高亮显示并关闭查询字段与高亮字段一致
request.source().highlighter(new HighlightBuilder().field("name").requireFieldMatch(false));

但是，设置了高亮后输出发现并不是高亮的内容，需要高亮的内容前后没有标签，这是怎么回事呢？

回顾上面可以发现，高亮的内容与 _source 内容是分开的，是重新的一个字段，于是，我们需要用高亮的字段覆盖原来的字段，那么循环里面的代码如下：

java 复制代码

for(SearchHit hit: hits){
    //6.获取文档source
    String json = hit.getSourceAsString();
    //7.反序列化
    HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
    //获取高亮结果
    Map<String, HighlightField> highlightFieldMap = hit.getHighlightFields();
    //简洁判断，判断highlightFieldMap是否为空或者size==0
    if(!CollectionUtils.isEmpty(highlightFieldMap)){
        //获取highlight属性中的name属性
        HighlightField highlightField = highlightFieldMap.get("name");
        if(highlightField != null){
            //得到name属性的第一个值的字符串
            String name = highlightField.getFragments()[0].string();
            //覆盖原本的值
            hotelDoc.setName(name);
        }
    }
    System.out.println(hotelDoc);
}

SpringCloud（十）——ElasticSearch简单了解（二）DSL查询语句及RestClient查询文档

文章目录

1. DSL查询文档

1.1 DSL查询分类

1.2 全文检索查询

1.3 精确查询

1.4 地理查询

1.5 查询算分

1.6 布尔查询

1.7 结果排序

1.8 分页查询

1.9 高亮显示

2. RestClient查询文档

2.1 查询全部

2.2 其他查询语句

2.3 排序和分页

2.4 高亮显示