java es相关操作

一.es 后期修改分片数量

在Elasticsearch中一旦索引创建后，分片的数量就不能直接更改。如果需要更改分片的数量，你需要按照以下步骤操作：

1. 创建一个新的索引，并指定所需的分片数量。

2. 将旧索引的数据复制到新索引中。

3. 关闭旧索引，并将新索引设置为激活状态。

   <dependencies>
       <!-- 添加Elasticsearch客户端依赖 -->
       <dependency>
           <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
           <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
           <version>7.10.2</version> <!-- 请根据需要替换为合适的版本号 -->
       </dependency>
       <!-- 其他依赖... -->
   </dependencies>

   import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
   import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
   import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest;
   import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexResponse;
   import org.elasticsearch.client.indices.GetIndexRequest;
   import org.elasticsearch.client.indices.UpdateAliasesRequest;
   import org.elasticsearch.client.indices.UpdateIndexSettingsRequest;
   import org.elasticsearch.common.settings.Settings;
   import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
    
   public class ChangeShardsExample {
       public static void main(String[] args) throws IOException {
           // 初始化Elasticsearch客户端
           try (RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(...)) {
               // 创建新索引
               String newIndex = "new_index";
               CreateIndexRequest createIndexRequest = new CreateIndexRequest(newIndex);
               createIndexRequest.settings(Settings.builder()
                       .put("index.number_of_shards", 5) // 设置新的分片数量
                       .put("index.number_of_replicas", 1));
               CreateIndexResponse createIndexResponse = client.indices().create(createIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
               if (createIndexResponse.isAcknowledged()) {
                   System.out.println("新索引创建成功");
    
                   // 复制旧索引数据到新索引
                   // ...
    
                   // 关闭旧索引
                   String oldIndex = "old_index";
                   client.indices().close(new CloseIndexRequest(oldIndex), RequestOptions.DEFAULT);
    
                   // 更新别名，使新索引可用
                   AliasActions aliasAction = new AliasActions(AliasActions.Type.ADD)
                           .index(newIndex)
                           .alias(oldIndex);
                   UpdateAliasesRequest aliasRequest = new UpdateAliasesRequest()
                           .actions(aliasAction);
                   client.indices().updateAliases(aliasRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    
                   System.out.println("旧索引已关闭，新索引设置为可用");
               }
           }
       }
   }

es的分片数量的计算规则是最好保证每个分片的的数据在20G左右，根据实际情况测试

二。 es 查询 and or 等

es是使用DSL语句进行查询的，java提供了相关api，生成最终的DSL语句，下面代码中的boolQueryBuilder对象中就有最终的DSL语句。

import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.index.query.BoolQueryBuilder;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
 
// 假设你已经有了一个RestHighLevelClient实例client
RestHighLevelClient client;
 
// 创建一个BoolQueryBuilder来构建AND和OR查询
BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
 
// 添加AND查询条件
boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.matchQuery("field1", "value1"));
boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.matchQuery("field2", "value2"));
 
// 添加OR查询条件
boolQueryBuilder.should(QueryBuilders.matchQuery("field3", "value3"));
boolQueryBuilder.should(QueryBuilders.matchQuery("field4", "value4"));
 
// 设置查询的索引
String index = "your_index";
 
// 创建一个搜索请求
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(index);
 
// 创建搜索源构建器
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder);
 
// 设置搜索源
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
 
try {
    // 执行搜索
    SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
 
    // 处理搜索结果
    for (SearchHit hit : searchResponse.getHits().getHits()) {
        System.out.println(hit.getSourceAsString());
    }
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}

三. es 根据字段排序

import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;
import org.elasticsearch.search.sort.FieldSortBuilder;
 
import java.io.IOException;
 
public class ElasticsearchSortExample {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 初始化Elasticsearch客户端（这里需要根据实际情况进行配置）
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(...);
 
        // 创建搜索请求并设置索引名
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("your_index");
 
        // 构建搜索源构建器
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
 
        // 设置查询条件（这里以匹配所有为例）
        searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());
 
        // 添加排序
        searchSourceBuilder.sort(new FieldSortBuilder("your_sort_field").order(SortOrder.ASC)); // 根据字段升序排序
 
        // 将搜索源构建器设置到搜索请求中
        searchRequest.source(searchSourceBuilder);
 
        // 执行搜索
        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
 
        // 处理搜索结果（这里仅打印命中数量）
        System.out.println("Total hits: " + searchResponse.getHits().getTotalHits().value);
 
        // 关闭客户端
        client.close();
    }
}

四.es评分修改（评分是搜索的结果排序依据是es中一个重要的点）

在Elasticsearch中，评分是一个复杂的过程，它涉及到文档与查询的匹配程度。评分是基于文档与查询中的某个字段相关性来计算的。在Elasticsearch中，有多种方法来影响评分过程，例如：

1. 使用不同的相关性模型，如TF-IDF，BM25等。

2. 使用函数查询，调整字段的权重。

3. 使用索引时的设置，如分析器，提高某些字段的重要性。

评分的计算过程如下：

1. 计算查询与文档的匹配程度。

2. 计算每个字段的评分。

3. 将字段的评分累加到文档级别的评分中。

4. 对所有文档进行排序，评分高的排在前面。

以下是一个简单的Java代码示例

import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.aggregations.AggregationBuilders;
import org.elasticsearch.search.aggregations.metrics.AvgAggregationBuilder;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.search.aggregations.AggregationBuilders;
import org.elasticsearch.search.aggregations.metrics.AvgAggregationBuilder;
import org.elasticsearch.search.aggregations.metrics.ValueCountAggregationBuilder;
import org.elasticsearch.search.aggregations.pipeline.PipelineAggregatorBuilders;
import org.elasticsearch.search.aggregations.pipeline.BucketSelectorPipelineAggregationBuilder;
 
// 假设你已经有了一个RestHighLevelClient实例client
 
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("index_name"); // 替换为你的索引名
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());
 
// 添加一个计分函数，比如使用一个辅导聚合
searchSourceBuilder.functionScore()
    .scoreMode("sum") // 可以是 "sum", "multiply", "min", "max", "avg"
    .setMinScore(1); // 设置最小分数，如果所有函数分数加起来低于这个值，则文档将被丢弃
 
// 你可以添加多个计分函数，比如使用一个平均聚合
AvgAggregationBuilder avgAggregation = AggregationBuilders.avg("avg_price").field("price");
searchSourceBuilder.functionScore()
    .add(new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(
        new QueryBuilders.matchAllQuery()).scoreMode("multiply").setFilter(QueryBuilders.matchQuery("type", "electronics")).setWeight(1.5)))
    .add(new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder().scoreFunction(new FunctionScoreQueryBuilder.WeightBuilder().setWeight(2.0)).setFilter(QueryBuilders.matchQuery("type", "books"))));
 
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
 
SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest);
 
// 处理搜索响应
 
// 注意：确保在完成操作后关闭client以释放资源

5.es使用自定义的评分

script_score 是es中用于自定义脚本计算评分，Java也提供了相关api，script_score可以接受参数用于计算，比方说20岁左右的人优先查询

 //client 创建代码省略
 
 // 初始化你的Elasticsearch客户端
String indexName = "your_index"; // 你的索引名
 
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
ScriptScoreQueryBuilder scriptScoreQueryBuilder = QueryBuilders.scriptScoreQuery(QueryBuilders.matchAllQuery());
//Script 可以支持从外部传参，参数是一个map，如果需要从客户端传入参数可以这样使用
Script script = new Script("doc['age'].value - 20"); // 假设age是你存储年龄的字段
scriptScoreQueryBuilder.script(script);
 
searchSourceBuilder.query(scriptScoreQueryBuilder);
searchSourceBuilder.sort("_score"); // 根据得分排序
 
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(indexName);
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
 
SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);