使用RestHighLevelClient进行Elasticsearch Function Score查询

简介

Function Score查询在Elasticsearch中是一个强大的工具,它允许我们根据一个或多个函数来调整查询结果的相关性得分。这使得我们可以基于某些条件对搜索结果进行更精细的控制。本文将介绍如何在Java应用程序中使用Elasticsearch的RestHighLevelClient执行Function Score查询,并提供DSL(Domain Specific Language)查询示例。

环境准备

确保您的项目中已经添加了Elasticsearch客户端库的依赖。如果使用Maven,可以在pom.xml文件中添加如下依赖:

xml 复制代码
<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
    <version>7.15.0</version> <!-- 使用最新的稳定版本 -->
</dependency>

Function Score查询示例

1. Function Score基础

在Elasticsearch中,可以通过FunctionScoreQueryBuilder来构建Function Score查询。

DSL
json 复制代码
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match": {
          "name": "外滩"
        }
      },
      "functions": [
        {
          "filter": {
            "term": {
              "brand": "如家"
            }
          },
          "weight": 5
        }
      ],
      "score_mode": "multiply", // 可选,指定得分的组合方式,默认为multiply
      "boost_mode": "multiply"  // 可选,指定如何将最终得分与查询本身的得分组合,默认为multiply
    }
  }
}
Java Code
java 复制代码
@Test
void testFunctionScoreQuery() throws IOException {
    // 1. 准备 SearchRequest
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel"); // 指定索引名称

    // 2. 准备 Function Score查询
    FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQueryBuilder = QueryBuilders.functionScoreQuery(
        QueryBuilders.matchQuery("name", "外滩"),
        new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder[]{
            new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(
                QueryBuilders.termQuery("brand", "如家"),
                ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(5)
            )
        }
    );

    // 3. 构建搜索源
    SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder().query(functionScoreQueryBuilder);

    // 4. 将搜索源设置到搜索请求
    request.source(sourceBuilder);

    // 5. 发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);

    // 6. 解析响应
    printSearchResponse(response);
}

private void printSearchResponse(SearchResponse response) throws IOException {
    // 响应解析逻辑...
}

结语

Elasticsearch的Function Score查询提供了一种灵活的方式来调整文档的相关性得分,这在实现复杂的搜索需求时非常有用。通过RestHighLevelClient,我们可以方便地在Java应用程序中实现这一功能。本文提供的示例代码展示了如何使用Java的RestHighLevelClient进行Function Score查询,并给出了DSL查询示例,希望能够帮助开发者更好地利用Elasticsearch的Function Score功能。

相关推荐
soso196810 分钟前
DataWorks快速入门
大数据·数据仓库·信息可视化
The_Ticker16 分钟前
CFD平台如何接入实时行情源
java·大数据·数据库·人工智能·算法·区块链·软件工程
java1234_小锋21 分钟前
Elasticsearch中的节点(比如共20个),其中的10个选了一个master,另外10个选了另一个master,怎么办?
大数据·elasticsearch·jenkins
Elastic 中国社区官方博客22 分钟前
Elasticsearch 开放推理 API 增加了对 IBM watsonx.ai Slate 嵌入模型的支持
大数据·数据库·人工智能·elasticsearch·搜索引擎·ai·全文检索
我的运维人生22 分钟前
Elasticsearch实战应用:构建高效搜索与分析平台
大数据·elasticsearch·jenkins·运维开发·技术共享
大数据编程之光38 分钟前
Flink Standalone集群模式安装部署全攻略
java·大数据·开发语言·面试·flink
B站计算机毕业设计超人40 分钟前
计算机毕业设计SparkStreaming+Kafka旅游推荐系统 旅游景点客流量预测 旅游可视化 旅游大数据 Hive数据仓库 机器学习 深度学习
大数据·数据仓库·hadoop·python·kafka·课程设计·数据可视化
在下不上天2 小时前
Flume日志采集系统的部署,实现flume负载均衡,flume故障恢复
大数据·开发语言·python
智慧化智能化数字化方案3 小时前
华为IPD流程管理体系L1至L5最佳实践-解读
大数据·华为
PersistJiao4 小时前
在 Spark RDD 中,sortBy 和 top 算子的各自适用场景
大数据·spark·top·sortby