Elasticsearch-关键词随机查询(8.x)

目录

一、查询语句

二、Java代码实现


基础介绍:

ES自定义评分机制:function_score查询详解-阿里云开发者社区ES自定义评分机制:function_score查询详解https://developer.aliyun.com/article/1054571

开发版本详见:Elasticsearch-经纬度查询(8.x-半径查询)_es经纬度范围查询-CSDN博客

本案例只展示随机查询,具体查询权重需根据自身业务修改

一、查询语句

bash 复制代码
GET /article-test-read/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match_phrase": {
          "content": "长沙"
        }
      },
      "functions": [
        {
          "random_score": {
            "field": "_seq_no",
            "seed": 100
          }
        }
      ],
      "score_mode": "multiply"  // 将随机分数与其他查询分数相乘
    }
  }
}

二、Java代码实现

具体查询对象,可自行定义,本方法只提供思路,莫直接粘贴使用

java 复制代码
        // 封装ES查询参数
        BoolQuery.Builder boolQueryBuilder = new BoolQuery.Builder();
        // 封装ES查询参数
        List<Query> shouldList = new ArrayList<>();
        // 笔记关键词查询
        Query byIkTitle = MatchQuery.of(match -> match.field("title")
                .query(request.getSearch()).boost(2.0f))._toQuery();
        shouldList.add(byIkTitle);
        Query byIkContent = MatchQuery.of(match -> match.field("content")
                .query(request.getSearch()))._toQuery();
        shouldList.add(byIkContent);
        boolQueryBuilder.should(shouldList).minimumShouldMatch("1");

        // 随机查询
        long randomValue = RandomUtil.randomLong(665359, 159265359);
        FunctionScoreQuery functionScoreQuery = FunctionScoreQuery.of(f -> f.query(q -> q.bool(boolQueryBuilder.build()))
                .functions(fn -> fn.randomScore(r -> r.field("_seq_no").seed(String.valueOf(randomValue))))
                .scoreMode(FunctionScoreMode.Multiply)
                .boostMode(FunctionBoostMode.Multiply)
        );

        SearchRequest.Builder searchRequestBuilder = new SearchRequest.Builder();
        searchRequestBuilder.index(esIndexProperties.getNoteIndexRead())
                .query(query -> query.functionScore(functionScoreQuery))
                .size(request.getSize());

        // ES查询
        SearchRequest searchRequest = searchRequestBuilder.build();
        log.info("notePageSearch query:{}", searchRequest.toString());
        SearchResponse<NoteIndex> searchResponse = esUtil.queryDocument(searchRequest, NoteIndex.class);
        searchResponse.hits().hits().forEach(hit -> {
            if (Objects.nonNull(hit.source())) {
                // 业务处理
            }
        });
相关推荐
Meya112715 分钟前
别再人工硬扛机房管理!智能 U 位系统,让机房管理一键数字化
大数据·运维
天辛大师1 小时前
天辛大师谈人工智能时代,如何用AI研究历代放生劝善忏悔文
大数据·人工智能·随机森林·启发式算法
为儿打call1 小时前
SparkSQL 广播超时排查:小表但是多分区 = BroadcastTimeout
大数据·spark
eastyuxiao2 小时前
如何用思维导图拆解项目范围
大数据·人工智能·流程图
渣渣盟2 小时前
Apache Flink物理分区算子全解析
大数据·flink·apache
小王毕业啦3 小时前
(1990-2024年)个股交易活跃度、个股换手率
大数据·人工智能·数据挖掘·数据分析·区块链·社科数据
N串3 小时前
2.7 公司内部的“阶级”是什么
大数据·人工智能
lizhihai_993 小时前
股市学习心得—商业航天10大核心材料供应商
大数据·人工智能·学习
app软件定制开发173770910724 小时前
世界杯应用开发的关键要点与注意事项
大数据·区块链
数智联AI团队4 小时前
AI员工时代已来:企业如何选择靠谱的“AI团队”实现降本增效?
大数据·人工智能