Es条件查询

QueryBuilders.termQuery方法可以用来构建一个term查询,其基本用法如下:

java 复制代码
QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.termQuery("field", "value");

其中,第一个参数表示要查询的字段名称,第二个参数表示要查询的值。

如果要查询多个条件,可以使用BoolQueryBuilder组合多个TermQueryBuilder,如下所示:

java 复制代码
BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery()
        .must(QueryBuilders.termQuery("field1", "value1"))
        .must(QueryBuilders.termQuery("field2", "value2"));

上述代码将构建一个bool查询,其中包含两个term查询,分别查询field1value1field2value2的文档数据。在bool查询中,使用must表示查询条件必须同时满足,还可以使用should表示任意一个条件满足即可,也可以使用mustNot表示条件必须不满足。

range查询可以用来查询一定范围内的值。其基本用法如下:

java 复制代码
QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.rangeQuery("field").from("value1").to("value2");

其中,第一个参数表示要查询的字段名称,from表示起始值,to表示结束值。这里的value1value2可以是任意值,包括数值、日期、字符串等。如果只想查询大于等于某个值或小于等于某个值,可以使用gtelte方法,如下所示:

java 复制代码
QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.rangeQuery("field").gte("value1").lte("value2");

这里的gte表示大于等于value1lte表示小于等于value2

如果要查询在某个值范围内的文档,可以使用includeLowerincludeUpper方法,如下所示:

java 复制代码
QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.rangeQuery("field").from("value1").to("value2").includeLower(true).includeUpper(false);

这里的includeLower(true)表示包含下界(即大于等于value1),includeUpper(false)表示不包含上界(即小于value2)。

match查询用于对某个字段进行文本匹配查询。它能够进行分词,并将查询字符串和分词后的文本进行比较,如果匹配则返回相应的文档。

下面是一个简单的match查询的例子:

java 复制代码
QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("field", "query_string");

其中,第一个参数表示要查询的字段名称,第二个参数表示要查询的字符串。默认情况下,match查询使用的是OR逻辑,即如果查询字符串中的任何一个词项匹配文档中的一个或多个词项,则该文档就会被匹配成功。如果希望使用AND逻辑,则可以使用operator方法,如下所示:

java 复制代码
QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("field", "query_string").operator(Operator.AND);

在上面的例子中,使用了Operator.AND来指定匹配条件为AND逻辑,即只有查询字符串中的所有词项全部匹配文档中的词项时,才会将该文档匹配成功。

match查询还支持模糊匹配功能,可以使用fuzziness方法来设置相似度阈值,如下所示:

java 复制代码
QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("field", "query_string").fuzziness(Fuzziness.AUTO);

这里的Fuzziness.AUTO表示使用自动计算的相似度阈值。

prefix查询用于查询某个字段的前缀匹配。例如,如果要查询所有以某个词语开头的文档,可以使用prefix查询。

下面是一个简单的prefix查询的例子:

java 复制代码
QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.prefixQuery("field", "prefix_string");

其中,第一个参数表示要查询的字段名称,第二个参数表示要查询的前缀字符串。

prefix查询支持多种参数设置,例如可以使用boost方法来设置查询权重,使用rewrite方法来设置查询重写规则等。另外,需要注意的是,由于prefix查询没有进行分词处理,因此查询字符串应该是一个完整的单词或短语,而不能是一个词项的一部分。

复制代码
SearchHits<Product> shopping = elasticsearchTemplate.search(new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(构造器名称).build(), Product.class, IndexCoordinates.of("shopping"));
List<Product> collect = shopping.stream().map(SearchHit::getContent).collect(Collectors.toList());

高亮查询

复制代码
// 设置查询条件matchQuery使用默认分词器
QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("title", title);

// 设置高亮显示
HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();
highlightBuilder.field("title");
highlightBuilder.preTags("<em>"); // 高亮标签的前缀
highlightBuilder.postTags("</em>"); // 高亮标签的后缀

// 执行搜索
SearchHits<Product> searchHits = elasticsearchTemplate.search(
        new NativeSearchQueryBuilder()
                .withQuery(queryBuilder)
                .withHighlightBuilder(highlightBuilder)
                .build(),
        Product.class,
        IndexCoordinates.of("shopping")
);

// 处理结果
List<Product> products = new ArrayList<>();
for (SearchHit<Product> searchHit : searchHits) {
    Product product = searchHit.getContent();
    // 获取高亮字段
    Map<String, List<String>> highlightFields = searchHit.getHighlightFields();
    if (highlightFields.containsKey("title")) {
        List<String> titleHighlights = highlightFields.get("title");
        if (!titleHighlights.isEmpty()) {
            String titleHighlight = titleHighlights.get(0);
            product.setTitle(titleHighlight);
        }
    }
    products.add(product);
}
相关推荐
Lx35235 分钟前
Hadoop数据倾斜问题诊断与解决方案
大数据·hadoop
IT果果日记2 小时前
flink+dolphinscheduler+dinky打造自动化数仓平台
大数据·后端·flink
chenglin0162 小时前
ES_预处理
大数据·elasticsearch·jenkins
AWS官方合作商3 小时前
零性能妥协:Gearbox Entertainment 通过 AWS 和 Perforce 实现远程开发革命
大数据·云计算·aws
武子康3 小时前
大数据-75 Kafka 高水位线 HW 与日志末端 LEO 全面解析:副本同步与消费一致性核心
大数据·后端·kafka
一飞大数据4 小时前
一文搞懂Flink时间语义
大数据
Elasticsearch4 小时前
使用 Ragas 评估你的 Elasticsearch LLM 应用
elasticsearch
chenglin0164 小时前
ES_文档
大数据·elasticsearch·jenkins
不辉放弃4 小时前
大数据仓库分层
大数据·数据仓库
杨荧6 小时前
基于Python的反诈知识科普平台 Python+Django+Vue.js
大数据·前端·vue.js·python·数据分析