基本增删改查

获取一个document

curl -X GET http://localhost:9200/index/type/id

获取同一type的所有元素

curl -X GET http://localhost:9200/index/type/_search

新增一个document

可以使用POST或PUT请求。

curl -X POST http://localhost:9200/index/type/id -d '
{
    "field": "value",
    ...
}
'

修改一个document

可以使用POST或PUT请求。

curl -X PUT http://localhost:9200/index/type/id -d '
{
    "field": "value",
    ...
}
'

删除一个document

curl -X DELETE http://localhost:9200/index/type/id

检索操作

基本语法如下：

curl -X POST http://localhost:9200/index/type/_search -d '
{
    "query": {
        ...
    }
}
'

match_all

匹配所有的文档

{
    "query": {
        "match_all": {}
    }
}

match_none

和match_all相反，不匹配任何文档

{
    "query": {
        "match_none": {}
    }
}

match

{
    "query": {
        "match": {
            "message": "hello world"
        }
    }
}

match中检索的文本会被分词。默认来说分词后各个词组间的关系为or。该例子为查找出message字段包含hello或world的文档。

{
    "query": {
        "match" : {
            "message" : {
                "query" : "this is a test",
                "operator" : "and"
            }
        }
    }
}

通过增加operator参数，可以把默认的or关系修改为and。

match_phrase

{
    "query": {
        "match_phrase": {
            "name": "软件公司"
        }
    }
}

匹配的文档要求“软件公司”这四个字必须都出现，且按照顺序出现。

{
    "query": {
        "match_phrase": {
            "name": {
                "query": "软件公司",
                "slop": 1
            }
        }
    }
}

slop用来指定各个分词匹配时的最大间隔，即“软件X公司”也会被匹配。

多字段匹配

{
  "query": {
    "multi_match" : {
      "query": "this is a test",
      "fields": [ "subject", "message" ] 
    }
  }
}

分别用”subject”和”message”字段内容匹配”this is a test”，如果任意一个字段匹配，该文档会出现在检索结果中。
匹配的fields也可以使用星号作为通配符。

{
  "query": {
    "multi_match" : {
      "query": "Will Smith",
      "fields": [ "title", "*_name" ] 
    }
  }
}

查询title和以名称以_name结尾的字段。

{
  "query": {
    "multi_match" : {
      "query" : "this is a test",
      "fields" : [ "subject^3", "message" ] 
    }
  }
}

提升subject的score权重(3倍于message)。

term

term查询关键字不进行分词处理。
官方文档原文描述如下：

The term query finds documents that contain the exact term specified in the inverted index.

{
    "query": {
        "term": {
            "message": "some text"
        }
    }
}

term的查询结果还与文档是否分词有关。如果文档内容不分词，大致相当于SQL中的”=”。
match和term的区别为：如果文档的有关字段进行了分词，match是搜索关键字的分词和文档字段的分词逐个比较，而term则是搜索关键字不分词，整个和文档字段的分词进行比较。

terms

{
    "query": {
        "terms" : { "message" : ["some", "text"]}
    }
}

查找message字段包含some或text的文档。

Query String 查询

{
    "query": {
        "query_string" : {
            "default_field" : "content",
            "query" : "(new york city) OR (big apple)"
        }
    }
}

将new york city和big apple分别交给分词器处理。

Range Query

范围查询

{
    "query": {
        "range" : {
            "age" : {
                "gte" : 10,
                "lte" : 20,
                "boost" : 2.0
            }
        }
    }
}

可以使用的参数有：

• gt: greater than
• gte: greater than or equals
• lt: less than

• lte: less than or equals

  Exists

  字段存在查询
  

  {
    "query": {
        "exists" : { "field" : "user" }
    }
  }

  文档中user字段的值不能为null，user字段必须要存在。

  Prefix

  前缀查询
  

  {
    "query": {
        "prefix" : { "user" : "pe" }
    }
  }

  查找user字段以pe开头的文档(搜索关键字不分词)

  wildcard

  通配符查询
  

  {
    "query": {
        "wildcard" : { "user" : "pa*l" }
    }
  }

  可以匹配paul或paal等。为了保证性能，最好不要在开头使用通配符（比如匹配*aul）。
  通配符说明：

• 星号(*)匹配0个或多个字符

• 问号(?)匹配任意单个字符

  中英文单字(字母)匹配场景

  中文模糊搜索

{
    "query": {
        "match_phrase": {
            "name": "公司"
        }
    }
}

match_phrase 的意思为短语匹配，不仅要匹配短语的字，而且这些字出现的顺序也必须要匹配

英文按字母模糊搜索

{
    "query": {
        "wildcard": {
            "name": "*aster*"
        }
    }
}

布尔组合条件搜索

通过bool组合查询我们可以实现多个查询条件间and或or逻辑组合关系。例如：

{
    "query": {
        "bool": {
            "should": [
                {
                    "wildcard": {
                        "name": "*aster*"
                    }
                }, {
                    "match_phrase": {
                        "authorList.name": "张"
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

bool组合查询内有多种子句：

• must 子句中的所有匹配必须都满足。
• must_not 和must相反，子句中的所有匹配必须都不满足。
• should 相当于或的关系，子句中的匹配只要至少有一个满足。如果存在must或filter子句，should中的条件默认不要求至少满足一个，即仅匹配must或filter子句且should中一个条件都不满足的文档也会被检索出来。如需设置至少满足的should条件个数，可以添加minimum_should_match参数。
• filter 和must类似，不同的是搜索结果的匹配度评分会被忽略。

minimum_should_match示例：

{
    "query": {
        "bool": {
            "should": [
                {
                    "wildcard": {
                        "fieldList.fieldName": "*?0*"
                    }
                },
                {
                    "match_phrase": {
                        "fieldName.fieldComments": "?0"
                    }
                }
            ],
            "filter": [
                {
                    "term": {
                        "systemId": "?1"
                    }
                }
            ],
            "minimum_should_match": 1
        }
    }
}

以上查询不仅要求filter语句满足，而且should中的条件至少要满足一个。
Bool查询更详细的用法请参考:
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-bool-query.html

嵌套对象字段的查询

{
    "query": {
        "match_phrase": {
            "author.name": "Paul Jackson"
        }
    }
}

检索出author对象中的name字段值为Paul Jackson的文档。

SpringBoot 整合Elasticsearch

SpringBoot 官方以为我们做好了elasticsearch的整合。对于常见的操作，我们不必再去编写json请求报文。
SpringBoot和elasticsearch官方starter名为:springboot starter data elasticsearch。下面是这个starter的使用方法。

加入依赖

pom.xml加入依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

注意： Elasticsearch服务端版本号最好和springboot中依赖的elasticsearch.jar版本一致。 elasticsearch.jar的版本号可以通过查看项目依赖关系图得知。

建立Data Class

以Book这个类为例（使用了Project lombok）
Book.java:

@Document(indexName = "database", type = "book")
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Data
public class Book {
    private Long id;
    private String name;
    private List<Author> authorList; //支持嵌套元素
}

Author.class

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Author {
    private String name;
}

使用@Document注解来表示该bean是ES的文档，indexName为索引名称，type为索引类型。

注：可以使用@Field注解来修改字段默认的属性，比如是否索引，是否储存，使用什么分词器等。

建立Repository

public interface BookRepo extends ElasticsearchCrudRepository<Book, Long> {
    // 解析方法名方式
    List<Book> findAllByNameContains(String name);
    // 自定义Query JSON方式
    @Query("{\"bool\":{\"must\":[{\"match_phrase\":{\"authorList.name\":\"?0\"}}]}}")
    List<Book> matchPhrase(String phrase);
}

Repository需要继承ElasticsearchCrudRepository<T, ID>接口。
Repository自定义方法命名规则和Spring Data JPA用法完全一致。同样可以加入Pageable参数实现分页查询。
可以使用@Query注解来自定义查询。

除此之外也可以通过NativeSearchQueryBuilder的方式来查询elasticsearch。
代码如下：

@Autowired
private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;
@Test
public void nativeQueryBuilderTest() {
    NativeSearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
    .withQuery(QueryBuilders.boolQuery().must(QueryBuilders.matchPhraseQuery("authorList.name", "张三")))
    .build();
    List<Book> bookList = elasticsearchTemplate.queryForList(searchQuery, Book.class);
    System.out.println(bookList);
}

我们使用QueryBuilders类来构造各种查询参数。
返回分页数据的例子：

@Autowired
private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;
@Test
public void nativeQueryBuilderTest() {
    NativeSearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().
            withQuery(QueryBuilders.boolQuery().must(QueryBuilders.matchPhraseQuery("authorList.name", "张三")))
            .withPageable(PageRequest.of(0, 20)) //加上分页参数
            .build();
    Page<Book> books = elasticsearchTemplate.queryForPage(searchQuery, Book.class); //获取Page类型结果
    System.out.println(books.getContent());
}

参考文档

Elasticsearch 官方文档： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html
SpringBoot starter data elasticsearch官方文档： https://docs.spring.io/spring-data/elasticsearch/docs/current/reference/html/

作者：AlienPaul
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来源：简书
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