ElasticSearch的DSL查询④（DSL查询、RestClient的DSL查询）

兴趣使然h2024-09-14 18:46

目录

一、DSL查询

[1.1 快熟入门](#1.1 快熟入门)

[1.2 叶子查询](#1.2 叶子查询)

[1.2.1 全文检索查询](#1.2.1 全文检索查询)

1）match查询

2）multi_match查询

[1.2.2 精确查询](#1.2.2 精确查询)

1）term查询

2）range查询

3）ids查询

[1.3 复合查询](#1.3 复合查询)

[1.3.1 bool查询](#1.3.1 bool查询)

[1.3.2 算分函数查询](#1.3.2 算分函数查询)

1）基本语法：

2）运行流程：

3）示例：

4）执行结果：

[1.4 排序](#1.4 排序)

[1.5 分页](#1.5 分页)

[1.5.1 基础分页](#1.5.1 基础分页)

[1.5.2 深度分页问题](#1.5.2 深度分页问题)

[1.6 高亮显示](#1.6 高亮显示)

[1.6.1 高亮原理](#1.6.1 高亮原理)

[1.6.2 实现高亮](#1.6.2 实现高亮)

[1.7 总结](#1.7 总结)

二、RestClient查询

[2.1 快速入门](#2.1 快速入门)

[2.1.1 发送请求](#2.1.1 发送请求)

[2.1.2 解析响应结果](#2.1.2 解析响应结果)

2.1.3.总结

[2.2 叶子查询](#2.2 叶子查询)

[2.2.1 match查询和multi_match查询](#2.2.1 match查询和multi_match查询)

[2.2.2 term查询和range查询](#2.2.2 term查询和range查询)

[2.3 复合查询](#2.3 复合查询)

[2.4 排序和分页](#2.4 排序和分页)

[2.5 高亮显示](#2.5 高亮显示)

在之前的学习中，我们已经导入了大量数据到elasticsearch中，实现了商品数据的存储。不过查询商品数据时依然采用的是根据id查询，而非模糊搜索。

所以今天，我们来研究下elasticsearch的数据搜索功能。Elasticsearch提供了基于JSON的DSL（Domain Specific Language）语句来定义查询条件，其JavaAPI就是在组织DSL条件。

因此，我们先学习DSL的查询语法，然后再基于DSL来对照学习JavaAPI，就会事半功倍。

一、DSL查询

Elasticsearch的查询可以分为两大类：

  • 叶子查询（Leaf query clauses）：一般是在特定的字段里查询特定值，属于简单查询，很少单独使用。

  • 复合查询（Compound query clauses）：以逻辑方式组合多个叶子查询或者更改叶子查询的行为方式。

在查询以后，还可以对查询的结果做处理，包括：

  • **排序：**按照1个或多个字段值做排序
  • **分页：**根据from和size做分页，类似MySQL
  • **高亮：**对搜索结果中的关键字添加特殊样式，使其更加醒目
  • **聚合：**对搜索结果做数据统计以形成报表

1.1 快熟入门

我们依然在Kibana的DevTools中学习查询的DSL语法。首先来看查询的语法结构：

bash 复制代码 
GET /{索引库名}/_search
{
  "query": {
    "查询类型": {
      // .. 查询条件
    }
  }
}

说明： GET /{索引库名}/_search：其中的_search是固定路径，不能修改

例如，我们以最简单的无条件查询为例，无条件查询的类型是：match_all，因此其查询语句如下：

bash 复制代码 
GET /goods/_search
{
  "query": {
    "match_all": {
      
    }
  }
}

由于match_all无条件，所以条件位置不写即可。

执行结果如下：

你会发现虽然是match_all，但是响应结果中并不会包含索引库中的所有文档，而是最多仅有10条。这是因为处于安全考虑，elasticsearch设置了默认的查询页数。

1.2 叶子查询

叶子查询的类型也可以做进一步细分，这里列举一些常见的，例如：

全文检索查询（Full Text Queries）：利用分词器对用户输入搜索条件先分词，得到词条，然后再利用倒排索引搜索词条。例如：

  • match
  • multi_match

精确查询（Term-level queries）：不对用户输入搜索条件分词，根据字段内容精确值匹配。但只能查找keyword、数值、日期、boolean类型的字段。例如：

  • ids
  • term
  • range

**地理坐标查询：**用于搜索地理位置，搜索方式很多，例如：

  • geo_bounding_box：按矩形搜索
  • geo_instance：按点和半径搜索

Query DSL | Elasticsearch Guide [7.12] | Elastic详情大家可以查看官方文档：Query DSL | Elasticsearch Guide [7.12] | Elastic

1.2.1 全文检索查询

1）match查询

全文检索查询的一种，会对用户输入内容分词，然后去倒排索引库检索。语法：

bash 复制代码 
GET /{索引库名}/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "字段名": "搜索关键子"
    }
  }
}

示例：

**注意：**在使用全问检索查询时，由于用户输入了搜索关键子，这里必然就会有一个问题就是，哪一些文档跟用户输入的关键子关联度更高、匹配度更高。

那么在全文检索查询默认情况下，它会按照这个匹配度去做一个排名，匹配度越高的就会越往前。

它内部会有一套打分的机制，它会给每个文档匹配的内容进行打分。可以看到在搜索结果里有一个 "_score" 属性，这个就是匹配度的分数，分数越高排名越靠前。

2）multi_match查询

与match查询类似，区别在于可以同时对多个字段搜索，而且多个字段都要满足，语法示例：

java 复制代码 
GET /{索引库名}/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "搜索关键子",
      "fields": ["字段1", "字段2"]
    }
  }
}

示例：

全文检索的种类也很多，详情可以参考官方文档：

Full text queries | Elasticsearch Guide [7.12] | Elastic

1.2.2 精确查询

精确查询，英文是Term-level query，顾名思义，词条级别的查询。也就是说不会对用户输入的搜索条件再分词，而是作为一个词条，与搜索的字段内容精确值匹配 。因此推荐查找keyword、数值、日期、boolean类型的字段。例如： id、price、城市、地名、人名等作为一个整体才有含义的字段。

1）term查询

语法如下:

java 复制代码 
GET /{索引库名}/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "字段名": {
        "value": "搜索关键子"
      }
    }
  }
}

示例：

当你输入的搜索条件不是词条，而是短语时，由于不做分词，你反而搜索不到：

2）range查询

语法如下：

java 复制代码 
GET /{索引库名}/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "字段名": {
        "gte": {最小值},
        "lte": {最大值}
      }
    }
  }
}

示例：

range是范围查询，对于范围筛选的关键字有：

  • gte：大于等于
  • gt：大于
  • lte：小于等于
  • lt：小于
3）ids查询

根据文档的id查询，语法如下：

java 复制代码 
{
  "query": {
    "ids": {
      "values": ["文档id01","文档id02"]
    }
  }
}

示例：

总结：

match和multi_match的区别是说明？

  • match：根据一个字段查询
  • multi_match：根据多个字段查询，参与查询字段越多，查询性能越差

精确查询常见的有哪些？

  • term查询：根据词条精确匹配，一般搜索keyword类型、数值类型、布尔类型、日期类型字段。
  • range查询：根据属性方范围查询，可以是数值、日期的范围。
  • ids查询：根据文档id查询

1.3 复合查询

1.3.1 bool查询

bool查询，即布尔查询。就是利用逻辑运算来组合一个或多个查询子句的组合。

bool查询支持的逻辑运算有：

  • must：必须匹配每个子查询，类似"与"

  • should：选择性匹配子查询，类似"或"

  • must_not：必须不匹配，不参与算分，类似"非"

  • filter：必须匹配，不参与算分

出于性能考虑，与搜索关键字无关的查询尽量采用must_not或filter逻辑运算，避免参与相关性算分。

如输入框的搜索条件肯定要参与相关性算分，可以采用match。但是价格范围过滤、品牌过滤、分类过滤等尽量采用filter，不要参与相关性算分。

示例： 比如我们要搜索手机，品牌可以是华为和vivo，评论数不等于300的，价格必须是900~1000，那么可以这样写：

java 复制代码 
GET /goods/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {"name": "手机"}}
      ],
      "should": [
        {"term": {"brand": { "value": "华为" }}},
        {"term": {"brand": { "value": "vivo" }}}
      ],
      "must_not": [
        {"term": {"commentCount": { "value": 300 }}}
      ], 
      "filter": [
        {"range": {"price": {"gte":900,"lte": 1000}}}
      ]
    }
  }
}

搜索结果：

1.3.2 算分函数查询

当我们利用match查询时，文档结果会根据与搜索词条的关联度打分 （_score），返回结果时按照分值降序排列。

例如，我们搜索 "手机"，结果如下：

从elasticsearch5.1开始，采用的相关性打分算法是BM25算法，公式如下：

基于这套公式，就可以判断出某个文档与用户搜索的关键字之间的关联度，还是比较准确的。但是，在实际业务需求中，常常会有竞价排名的功能。不是相关度越高排名越靠前，而是掏的钱多的排名靠前。

要想控制相关性算分，就需要利用elasticsearch中的 function score查询了。

1）基本语法：

function score 查询中包含四部分内容：

原始查询条件： query部分，基于这个条件搜索文档，并且基于BM25算法给文档打分，原始算分（query score)

过滤条件：filter部分，符合该条件的文档才会重新算分

算分函数 ：符合filter条件的文档要根据这个函数做运算，得到的函数算分（function score），有四种函数

  • weight：函数结果是常量

  • field_value_factor：以文档中的某个字段值作为函数结果

  • random_score：以随机数作为函数结果

  • script_score：自定义算分函数算法

运算模式：算分函数的结果、原始查询的相关性算分，两者之间的运算方式，包括：

  • multiply：相乘

  • replace：用function score替换query score

  • 其它，例如：sum、avg、max、min

2）运行流程：

function score的运行流程如下：

1）根据原始条件 查询搜索文档，并且计算相关性算分，称为原始算分（query score）

2）根据过滤条件，过滤文档

3）符合过滤条件 的文档，基于算分函数 运算，得到函数算分（function score）

4）将原始算分 （query score）和函数算分 （function score）基于运算模式做运算，得到最终结果，作为相关性算分。

因此，其中的关键点是：

  • 过滤条件：决定哪些文档的算分被修改

  • 算分函数：决定函数算分的算法

  • 运算模式：决定最终算分结果

3）示例：

给vivo这个品牌的手机算分提高十倍，分析如下：

  • 过滤条件：品牌必须为vivo

  • 算分函数：常量weight，值为10

  • 算分模式：相乘multiply

对应代码：

java 复制代码 
GET /goods/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match": {
          "name": "华为手机"
        }
      }, // 原始查询，可以是任意条件
      "functions": [ // 算分函数
        {
          "filter": { // 满足的条件，品牌必须是Iphone
            "term": {
              "brand": "vivo"
            }
          },
          "weight": 10 // 算分权重为2
        }
      ],
      "boost_mode": "multiply" // 加权模式，求乘积
    }
  }
}
4）执行结果：

1.4 排序

elasticsearch默认是根据相关度算分（_score）来排序，但是也支持自定义方式对搜索结果排序。不过分词字段无法排序，能参与排序字段类型有：keyword类型、数值类型、地理坐标类型、日期类型等。

语法说明：

跟query参数同级的sort参数就是用来排序的

java 复制代码 
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "排序字段": "排序方式asc和desc"
    }
  ]
}

示例，我们先按照商品价格升序排序，然后再按照销量排序

java 复制代码 
GET /goods/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "price": "asc" // 根据价格升序
    },
    {
      "sold": "desc" // 根据销量降序
    }
  ]
}

结果：小米手机和华为手机的价格一样，当时小米手机的销量比华为的高，所以比较靠前

1.5 分页

elasticsearch 默认情况下只返回top10的数据。而如果要查询更多数据就需要修改分页参数了。

1.5.1 基础分页

elasticsearch中通过修改from、size参数来控制要返回的分页结果：

  • from：从第几个文档开始

  • size：总共查询几个文档

类似于mysql中的limit ?, ?

语法如下：

java 复制代码 
GET /items/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 0, // 分页开始的位置，默认为0
  "size": 10,  // 每页文档数量，默认10
  "sort": [
    {
      "price": "desc"
    }
  ]
}

示例：每页10条数据，查询第1页的数据。（第1页则表示起始位置为0，数据为0~9。第2页则起始位置是10，数据为10~19）

1.5.2 深度分页问题

elasticsearch的数据一般会采用分片存储，也就是把一个索引中的数据分成N份，存储到不同节点上。这种存储方式比较有利于数据扩展，但给分页带来了一些麻烦。

比如一个索引库中有100000条数据，分别存储到4个分片，每个分片25000条数据。现在查询第100页，每页查询10条。那么分页查询的条件如下：

java 复制代码 
GET /goods/_search
{
  "from": 990, // 从第990条开始查询
  "size": 10, // 每页查询10条
  "sort": [
    {
      "price": "asc"
    }
  ]
}

那么问题来了，ES是怎么从这些分片中找到前1000名的最后10名的？想要找前1000名的最后10名是不是得先知道前1000名是谁。所以肯定是先排个序，先找到前1000名，然后才能找到最后排名的那10名。

实现思路：

  1. 对数据排序
  2. 找出第990~1000名

从实现思路来分析，肯定是将所有数据排序，找出前1000名，截取其中的990~1000的部分。但问题来了，我们如何才能找到所有数据中的前1000名呢？

这里举一个通俗的例子，比如说现在有个学校，年级里有10个班级，想找出年级前10名。要找年级前10名，难道说这10个班级，每个班的第1名拿过来就是年级前10名了吗，显然不是吧。因为每个班级都有学的好学的差的，班级的程度不一样，有可能这个班级的第一名跑到另一个班级连前10名都进不去，所以有可能就不是年级前10。

那想找年级前10名怎么办，是不是应该把所有学生合一起做排序找前10。其实也不用，有一种做法是这样的，我们只需要把每个班级的前10名找出来放在一起去比较就行了，就算是极端的情况有一个班级学习特别好，年级的前10名就是这个班的前10。所以只需要把每个班级的前10名也能找出来年级前10名。

与此类型，我们要找前1000，只需要在每个分片里都找出各自的前1000名，最终整体的前1000一定在这4000个里面。然后对这4000个进行重新排序，筛选前1000个截取我们想要的那部分就可以了。

那大家思考下，这时候就会有有一个问题，我们查100页还好说，那如果查的是第1000页呢，按照刚刚分析的，是不是得先找出前10000名，那么就得先从每个分片都找出前10000名最后聚合。如果查的是第10000页，就得从每个分片查出前10万条。那么这个数据量就很恐怖了，如果查询的分页深度更深，很有可能内存就直接炸裂了。

这就是深度分页问题，查询的页码越深，每个分片要查的数据量就会越多，最终内存压力也会越大，性能也会越差。

因此elasticsearch会禁止from和size相加超过10000的请求。

解决方案

针对深度分页，elasticsearch提供了两种解决方案：

**1）search after：**分页时需要排序，原理是从上一次的排序值开始，查询下一页数据。官方推荐使用的方式。

由于是做了排序的，所以每一条数据都有一个排序值，那么查完第一页的时候，记住第一页最后一条数据的排序值，那么在第二页查的时候就可以直接从这个排序值开始获取后面10条的数据，并且记录第二页最后一条数据的排序值。

  • 优点：没有查询上限，支持深度分页。
  • 缺点：只能向后在逐页查询，不能随机翻页。
  • 场景：数据迁移、手机滚动查询。

**2）scroll：**原理将排序后的文档id形成快照，保存下来，基于快照做分页。官方已经不推荐使用。

详情见文档：Paginate search results | Elasticsearch Guide [7.12] | Elastic

总结：

大多数情况下，我们采用普通分页就可以了。查看百度、京东等网站，会发现其分页都有限制。例如百度最多支持77页，每页不足20条。京东最多100页，每页最多60条。

因此，一般我们采用限制分页深度的方式即可，无需实现深度分页

1.6 高亮显示

1.6.1 高亮原理

什么是高亮显示呢？

我们在百度，京东搜索时，关键字会变成红色，比较醒目，这个便是高亮显示：

观察页面源码，你会发现两件事情：

  • 高亮词条都被加了<em>标签

  • <em>标签都添加了红色样式

css样式肯定是前端实现页面的时候写好的，但是前端编写页面的时候是不知道页面要展示什么数据的，不可能给数据加标签。而服务端实现搜索功能，要是有elasticsearch做分词搜索，是知道哪些词条需要高亮的。 因此词条的高亮标签肯定是由服务端提供数据的时候已经加上的。

因此实现高亮的思路就是：

  • 用户输入搜索关键字搜索数据

  • 服务端根据搜索关键字到elasticsearch搜索，并给搜索结果中的关键字词条添加html标签

  • 前端提前给约定好的html标签添加CSS样式

1.6.2 实现高亮

事实上elasticsearch已经提供了给搜索关键字加标签的语法，无需我们自己编码。

基本语法如下：

java 复制代码 
GET /{索引库名}/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "搜索字段": "搜索关键字"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "高亮字段名称": { // 指定要高亮的字段
        "pre_tags": "<em>",  // 高亮的前置标签
        "post_tags": "</em>" // 高亮的后置标签
      }
    }
  }
}

示例：

_source的文档信息是不会有任何变化的，可以看到多了一个highlight的属性，里面的name值加上了高亮的标签了

注意：

  • 搜索必须有查询条件，而且是全文检索类型的查询条件，例如match

  • 参与高亮的字段必须是text类型的字段

  • 默认情况下参与高亮的字段要与搜索字段一致，除非添加：required_field_match=false

1.7 总结

查询的DSL是一个大的JSON对象，包含下列常用属性：

  • query：查询条件

  • from和size：分页条件

  • sort：排序条件

  • highlight：高亮条件

java 复制代码 
GET /goods/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "华为"
    }
  },
  "from": 0, // 分页开始的位置
  "size": 20, // 分页的文档数量
  "sort": [ // 排序
    {
      "price": "desc"
    }
  ], 
  "highlight": {
    "fields": {
      "name": { // 高亮字段
        "pre_tags": "<em>", // 高亮字段的前置标签 
        "post_tags": "</em>" // 高亮字段的后置标签
      }
    }
  }
}

二、RestClient查询

之前说过，由于Elasticsearch对外暴露的接口都是Restful风格的接口，因此JavaAPI调用就是在发送Http请求。而我们核心要做的就是利用利用Java代码组织请求参数 ，解析响应结果。

这个参数的格式完全参考DSL查询语句的JSON结构，因此我们在学习的过程中，会不断的把JavaAPI与DSL语句对比。大家在学习记忆的过程中，也应该这样对比学习。

文档的查询依然使用之前学习的**RestHighLevelClient** 对象，查询的基本步骤如下：

  1. 创建request对象，这次是搜索，所以是SearchRequest
  2. 准备请求参数，也就是查询DSL对应的JSON参数
  3. 发起请求
  4. 解析响应，响应结果相对复杂，需要逐层解析

2.1 快速入门

2.1.1 发送请求

首先以**match_all**查询为例，其DSL和JavaAPI的对比如图：

代码解读：

  • 第一步，创建SearchRequest对象，指定索引库名

  • 第二步，利用request.source()构建DSL，DSL中可以包含查询、分页、排序、高亮等

    • query()：代表查询条件，利用QueryBuilders.matchAllQuery()构建一个match_all查询的DSL

  • 第三步，利用client.search()发送请求，得到响应

这里关键的API有两个，一个是request.source()，它构建的就是DSL中的完整JSON参数。其中包含了query、sort、from、size、highlight等所有功能：

另一个是QueryBuilders，其中包含了我们学习过的各种叶子查询 、复合查询等：

2.1.2 解析响应结果

在发送请求以后，得到了响应结果SearchResponse，这个类的结构与我们在kibana中看到的响应结果JSON结构完全一致：

格式化之后：

因此，我们解析SearchResponse的代码就是在解析这个JSON结果，对比如下：

2.1.3.总结

文档搜索的基本步骤是：

  1. 创建SearchRequest对象

  2. 准备request.source()，也就是DSL。

    1. QueryBuilders来构建查询条件

    2. 将QueryBuilders构建的查询条件传入request.source() 的query()方法

  3. 发送请求，得到结果

  4. 解析结果（参考JSON结果，从外到内，逐层解析）

完整代码如下：

java 复制代码 
    @Test
    public void matchAllTest() throws IOException {
        // 1.准备Request对象，参数为要查询的索引库名称
        SearchRequest request = new SearchRequest("goods");
        // 2.组织DSL参数
        request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());
        // 3.发送请求，得到响应结果
        SearchResponse response = restHighLevelClient.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 4.解析响应结果
        parseResponseResult(response);
    }

    private static void parseResponseResult(SearchResponse response) {
        SearchHits searchHits = response.getHits();
        // 1.获取总条数
        long total = searchHits.getTotalHits().value;
        System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");
        // 2.遍历结果数组
        SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
        for (SearchHit hit : hits) {
            // 3.得到_source，也就是原始json文档
            String source = hit.getSourceAsString();
            // 4.反序列化并打印
            GoodsDoc goodsDoc = JSONUtil.toBean(source, GoodsDoc.class);
            System.out.println(goodsDoc);
        }
    }

2.2 叶子查询

所有的查询条件都是由QueryBuilders来构建的，叶子查询也不例外。因此整套代码中变化的部分仅仅是query条件构造的方式，其它不动。

2.2.1 match查询和multi_match查询

**matchQuery：**第一个参数是要搜索的字段，第二参数是搜索的关键子。

**multiMatchQuery：**第一个参数是搜索的关键子，后面是可变参数，表示多个要搜索的字段。

match查询示例：

java 复制代码 
    @Test
    void testMatch() throws IOException {
        // 1.创建Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("goods");
        // 2.组织请求参数
        request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("name", "牛奶"));
        // 3.发送请求
        SearchResponse response = restHighLevelClient.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 4.解析响应
        parseResponseResult(response);
    }

multi_match查询示例：

java 复制代码 
    @Test
    void testMultiMatch() throws IOException {
        // 1.创建Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("goods");
        // 2.组织请求参数
        request.source().query(QueryBuilders.multiMatchQuery("手机", "name", "category"));
        // 3.发送请求
        SearchResponse response = restHighLevelClient.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 4.解析响应
        parseResponseResult(response);
    }

2.2.2 term查询和range查询

**termQuery：**第一个参数是要搜索的字段，第二参数是搜索的关键子。

**rangeQuery：**第一个参数是要搜索的字段，后面用链式调用传入最小值和最大值。

term查询：

java 复制代码 
    @Test
    void testTerm() throws IOException {
        // 1.创建Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("goods");
        // 2.组织请求参数
        request.source().query(QueryBuilders.termQuery("brand", "华为"));
        // 3.发送请求
        SearchResponse response = restHighLevelClient.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 4.解析响应
        parseResponseResult(response);
    }

range查询：

java 复制代码 
    @Test
    void testRange() throws IOException {
        // 1.创建Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("goods");
        // 2.组织请求参数
        request.source().query(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(1000).lte(2000));
        // 3.发送请求
        SearchResponse response = restHighLevelClient.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 4.解析响应
        parseResponseResult(response);
    }

2.3 复合查询

复合查询也是由QueryBuilders来构建，我们以bool查询为例，DSL和JavaAPI的对比如图：

案例：利用JavaRestClient实现搜索功能，条件如下：

  • 搜索关键字为 "手机"
  • 品牌必须为华为
  • 价格必须小于1000

代码如下：

java 复制代码 
    @Test
    public void testSearch() throws IOException {
        // 1.创建Request对象
        SearchRequest request = new SearchRequest("goods");
        // 2.构建请求参数
        BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
        // 2.1 搜索关键字为 "手机"
        boolQueryBuilder.must(
                QueryBuilders.matchQuery("name", "手机")
        );
        // 2.2 品牌必须为华为
        boolQueryBuilder.filter(
                QueryBuilders.termQuery("brand", "华为")
        );
        // 2.3 价格必须小于1000
        boolQueryBuilder.filter(
                QueryBuilders.rangeQuery("price").lt(1000)
        );
        request.source().query(boolQueryBuilder);
        
        // 3.发送请求
        SearchResponse response = restHighLevelClient.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 4.解析响应
        parseResponseResult(response);
    }

查询结果：可以看到都是符合条件的

2.4 排序和分页

之前说过，requeset.source()就是整个请求JSON参数，所以排序、分页都是基于这个来设置，其DSL和JavaAPI的对比如下：

完整示例代码：

java 复制代码 
    @Test
    void testPageAndSort() throws IOException {
        // 模拟前端传递的分页参数
        int pageNo = 1, pageSize = 5;
        // 1.创建Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("goods");
        // 2.组织请求参数
        // 2.1.搜索条件参数
        request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());
        // 2.2.排序参数
        request.source().sort("price", SortOrder.ASC);
        // 2.3.分页参数
        request.source().from((pageNo - 1) * pageSize).size(pageSize);
        // 3.发送请求
        SearchResponse response = restHighLevelClient.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 4.解析响应
        parseResponseResult(response);
    }

2.5 高亮显示

高亮查询与前面的查询有两点不同：

  • 条件同样是在request.source()中指定，只不过高亮条件要基于HighlightBuilder来构造

  • 高亮响应结果与搜索的文档结果不在一起，需要单独解析

首先来看高亮条件构造，其DSL和JavaAPI的对比如图：

示例代码如下：

java 复制代码 
    @Test
    void testHighlight() throws IOException {
        // 1.创建Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("goods");
        // 2.组织请求参数
        // 2.1.query条件
        request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("name", "华为"));
        // 2.2.高亮条件
        /* request.source().highlighter(
                SearchSourceBuilder.highlight()
                        .field("name")
                        .preTags("<em>")
                        .postTags("</em>")
        );*/
        // ES默认请款下高亮的标签就是 <em></em>，所以可以省略不写
        request.source().highlighter(
                SearchSourceBuilder.highlight().field("name")
        );
        // 3.发送请求
        SearchResponse response = restHighLevelClient.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 4.解析响应
        parseResponseResult(response);
    }


    private static void parseResponseResult(SearchResponse response) {
        // 4.解析响应结果
        SearchHits searchHits = response.getHits();
        // 1.获取总条数
        long total = searchHits.getTotalHits().value;
        System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");
        // 2.遍历结果数组
        SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
        for (SearchHit hit : hits) {
            // 3.得到_source，也就是原始json文档
            String source = hit.getSourceAsString();
            // 4.反序列化并打印
            GoodsDoc goodsDoc = JSONUtil.toBean(source, GoodsDoc.class);
            // 5.获取高亮结果
            Map<String, HighlightField> hfs = hit.getHighlightFields();
            // 5.1 判断是否有高亮结果
            if (CollUtil.isNotEmpty(hfs)) {
                // 5.2 有高亮结果，获取name的高亮结果
                HighlightField hf = hfs.get("name");
                if (hf != null) {
                    StringBuilder hfName = new StringBuilder();
                    // 5.3 获取、遍历高亮结果数组，就是商品名称的高亮值
                    Text[] fragments = hf.getFragments();
                    for (Text fragment : fragments) {
                        hfName.append(fragment.string());
                    }
                    // 5.4 重新赋值
                    goodsDoc.setName(hfName.toString());
                }
            }
            System.out.println(goodsDoc);
        }
    }

执行结果：

这里需要注意：高亮内容需要单独解析出来，其DSL和JavaAPI的对比如图：

为什么name高亮的值是一个数组呢？

因为ES高亮的时候需要对原始的字段内容进行切割，找到对应高亮的内容加标签。那么在处理的过程中会有一个阈值，当你的字段值过长，就会把这个原本的字符串切成几个片段， 然后放到一个数组当中，形成高亮字符串的一个数组。这种情况下就需要取出所有片段拼装在一起才能得到完整的内容。

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