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
杂家1 分钟前
Hadoop完全分布式部署(超详细)
大数据·hadoop·分布式
BD_Marathon2 分钟前
【Hadoop】hadoop3.3.1完全分布式配置
大数据·hadoop·分布式
Ashlee_code1 小时前
BSS供应商:电信与金融领域的幕后支撑者
大数据·网络·金融·系统架构·跨境·金融机构·场外期权
Acrelhuang4 小时前
覆盖全场景需求:Acrel-1000 变电站综合自动化系统的技术亮点与应用
大数据·网络·人工智能·笔记·物联网
忙碌5444 小时前
智能应用开发指南:深度学习、大数据与微服务的融合之道
大数据·深度学习·微服务
萤丰信息4 小时前
智慧园区系统:开启园区管理与运营的新时代
java·大数据·人工智能·安全·智慧城市·智慧园区
Q26433650235 小时前
【有源码】基于Hadoop+Spark的起点小说网大数据可视化分析系统-基于Python大数据生态的网络文学数据挖掘与可视化系统
大数据·hadoop·python·信息可视化·数据分析·spark·毕业设计
洞见新研社5 小时前
家庭机器人,从科幻到日常的二十年突围战
大数据·人工智能·机器人
筑梦之人6 小时前
Spark-3.5.7文档2 - RDD 编程指南
大数据·分布式·spark
艾莉丝努力练剑8 小时前
【C++:红黑树】深入理解红黑树的平衡之道:从原理、变色、旋转到完整实现代码
大数据·开发语言·c++·人工智能·红黑树