快速入门match_all

查询部分

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()，其中包含了查询、排序、分页、高亮等所有功能：

另一个是QueryBuilders，其中包含match、term、function_score、bool等各种查询：

解析部分

elasticsearch返回的结果是一个JSON字符串，结构包含：

hits：命中的结果
- total：总条数，其中的value是具体的总条数值
- max_score：所有结果中得分最高的文档的相关性算分
- hits：搜索结果的文档数组，其中的每个文档都是一个json对象
  - _source：文档中的原始数据，也是json对象

因此，我们解析响应结果，就是逐层解析JSON字符串。

代码

@Test
void testMatchAll() throws IOException {
    // 1.准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    request.source()
        .query(QueryBuilders.matchAllQuery());
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
}
private void handleResponse(SearchResponse response) {
    // 4.解析响应
    SearchHits searchHits = response.getHits();
    // 4.1.获取总条数
    long total = searchHits.getTotalHits().value;
    System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");
    // 4.2.文档数组
    SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
    // 4.3.遍历
    for (SearchHit hit : hits) {
        // 获取文档source
        String json = hit.getSourceAsString();
        // 反序列化
        HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
        System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc);
    }
}

全文检索查询

全文检索的match和multi_match查询与match_all的API基本一致。差别是查询条件，也就是query的部分。
因此，Java代码上的差异主要是request.source().query()中的参数了。同样是利用QueryBuilders提供的方法：

//单字段查询
QueryBuilders.matchQuery("all","如家");
//多字段查询
QueryBuilders.multiMatchQuery("如家","name","business");

精确查询

精确查询主要是两者：

term：词条精确匹配
range：范围查询

与之前的查询相比，差异同样在查询条件，其它都一样。
查询条件构造的API如下：

//词条查询
QueryBuilders.termQuery("city","北京");
//范围查询
QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(100).lte(150);

地理查询

//附近查询
QueryBuilders.geoDistanceQuery("location").distance("15km");
//方块区域查询
QueryBuilders.geoBoundingBoxQuery("location").topLeft().reset(31.1,121.5);
QueryBuilders.geoBoundingBoxQuery("location").bottomRight().reset(30.9,121.7);

布尔查询

布尔查询是用must、must_not、filter等方式组合其它查询，代码示例如下：

@Test
void testBool() throws IOException {
    // 1.准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    // 2.1.准备BooleanQuery
    BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
    // 2.2.添加term
    boolQuery.must(QueryBuilders.termQuery("city", "杭州"));
    // 2.3.添加range
    boolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").lte(250));
    request.source().query(boolQuery);
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
}

算分函数查询

//算分函数查询
FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQuery =  QueryBuilders.functionScoreQuery(
    //里面有两个参数
    //1.原始查询，可以是任何的查询，布尔查询，全文检索查询等，要有相关性算分的查询
    boolQuery,
    //2.function score，是个数组，里面包括过滤器（什么条件的文档要算分）和算分函数（怎么个算法，相加，还是相乘）
    new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder[]{
        // 其中的一个function score 元素，可以有很多个，外层是个数组
        new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(
            // 过滤条件
            QueryBuilders.termQuery("isAD", true),
            // 算分函数
            ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(10)
        )
    //加权模式，是functionScoreQuery()的方法，不写就默认是multiply
    }).boostMode(CombineFunction.SUM);
request.source().query(functionScoreQuery);

排序和分页

搜索结果的排序和分页是与query同级的参数，因此同样是使用request.source()来设置。

@Test
void testPageAndSort() throws IOException {
    // 页码，每页大小
    int page = 1, size = 5;
    // 1.准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    // 2.1.query
    request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());
    // 2.2.排序 sort
    request.source().sort("price", SortOrder.ASC);
    // 2.3.分页 from、size
    request.source().from((page - 1) * size).size(5);
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
}

距离排序

        request.source().sort(SortBuilders
                .geoDistanceSort("location",new GeoPoint("31.21,121,5"))
                .order(SortOrder.ASC)
                .unit(DistanceUnit.KILOMETERS));

要想知道距离多远，结果在sort里面，和_source同级的json字段，需要改变结果解析

高亮

查询的DSL：其中除了查询条件，还需要添加高亮条件，同样是与query同级。
结果解析：结果除了要解析_source文档数据，还要解析高亮结果

highlight和query是同级的，所以也是用request.source。高亮查询必须使用全文检索查询，并且要有搜索关键字，将来才可以对关键字高亮。

@Test
void testHighlight() throws IOException {
    // 1.准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    // 2.1.query
    request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("all", "如家"));
    // 2.2.高亮，可以用链式编程，需要什么就点什么
    request.source().highlighter(new HighlightBuilder().field("name").requireFieldMatch(false));
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
}

高亮的结果与查询的文档结果默认是分离的，并不在一起。
因此解析高亮的代码需要额外处理：

private void handleResponse(SearchResponse response) {
    // 4.解析响应
    SearchHits searchHits = response.getHits();
    // 4.1.获取总条数
    long total = searchHits.getTotalHits().value;
    System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");
    // 4.2.文档数组
    SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
    // 4.3.遍历
    for (SearchHit hit : hits) {
        // 获取文档source
        String json = hit.getSourceAsString();
        // 反序列化
        HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
        // 获取高亮结果
        Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
        if (!CollectionUtils.isEmpty(highlightFields)) {
            // 根据字段名获取高亮结果
            HighlightField highlightField = highlightFields.get("name");
            if (highlightField != null) {
                // 获取高亮值
                String name = highlightField.getFragments()[0].string();
                // 覆盖非高亮结果
                hotelDoc.setName(name);
            }
        }
        System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc);
    }
}

编程圣经

RestClient查询文档