java操作es集群模糊查询等

首先引入依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
    <version>2.7.10</version>
</dependency>

这个依赖中已经包含了一下这些依赖，我们只需要在项目中引入这个依赖即可。

配置

es使用的是集群配置。引入上面的依赖后我们只需要在springboot项目当中添加以下的配置即可。

spring:
  data:
    elasticsearch:
      repositories:
        enabled: true
  elasticsearch:
    username: your username
    password: your password word
    uris: http://ip1:port1,http://ip2:port2,http://ip3:port3

使用java操作es

首先引入bean。注意后面导包的时候要用org下面的包而不是co下面的。

import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
@Autowired
RestHighLevelClient client;

• 判断某一个索引是否存在

public boolean existIndex(String index) {
    GetIndexRequest indexRequest = new GetIndexRequest(index);
    boolean exists = false;
    try {
        exists = client.indices().exists(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    } catch (IOException e) {
        throw new RuntimeException(e);
    }
    System.out.println(exists);
    return exists;
}

根据id查询文档信息

public String getDocument(String indexName,long id) {
   GetRequest getRequest = new GetRequest(indexName, id+"");
    try {
        GetResponse documentFields = client.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        Map<String, Object> source = documentFields.getSource();
        System.out.println(source);
        return JSON.toJSONString(documentFields);
    } catch (IOException e) {
        throw new RuntimeException(e);
    }
}

批量查询文档信息

public SearchHits getBatchDocument(String indexName, int size) {
   SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(indexName);
    SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    searchSourceBuilder.size(size);
    searchRequest.source(searchSourceBuilder);
    try {
        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        return searchResponse.getHits();
    } catch (IOException e) {
        throw new RuntimeException(e);
    }
}

• 根据字段值来检索（不是精确匹配）

public SearchHits getMatchDocument(String indexName, String field, String content) {
    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(indexName);

    SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();
    //这里这个条件只能加一个，再加一个会覆盖前面的内容
    builder.query(QueryBuilders.matchQuery(field, content));
    builder.size(10);
    searchRequest.source(builder);
    try {
        SearchResponse search = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        return search.getHits();
    } catch (IOException e) {
        throw new RuntimeException(e);
    }
}

• 部分字段精确查询，部分模糊查询，部分范围查询。同时进行分页

public SearchHits getMatchesDocument(String indexName, Map<String, String> map) {
   SearchRequest request = new SearchRequest(indexName);
    SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();


    BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
    //逻辑删除标志必须是false，精确查询
    boolQuery.must(QueryBuilders.termQuery("del_flag", "false"));

    //按照时间范围查询
    String beginTime = map.remove("beginTime");
    String endTime = map.remove("endTime");
    boolQuery.must(QueryBuilders.rangeQuery("create_time").gte(beginTime).lte(endTime));

    //分页查询
    int pageNo = Integer.parseInt(map.remove("pageNo"));
    int pageSize = Integer.parseInt(map.remove("pageSize"));
    builder.from((pageNo-1)*pageSize);
    builder.size(pageSize);
    map.forEach((k, v) -> {
        //按照字段模糊查询
        boolQuery.must(QueryBuilders.matchPhraseQuery(k, v));
    });
    builder.query(boolQuery);
    request.source(builder);
    try {
        SearchResponse searchResponse = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        return searchResponse.getHits();
    } catch (IOException e) {
        throw new RuntimeException(e);
    }
}

我们查询的结果中有"_score" : 2.8526313这一项，分数用于判断模糊查询的匹配程度。分数越高匹配程度越高。不需要的话可以查询的时候取消评分降低性能消耗。

• 对多个字段进行查询，类似于实现sql里面的where id in （******） and delFlag=*的效果

注意，es根据字段多个值进行查询的时候，需要加上keyword表示不进行分词处理，用于关键词搜索，不然会出现异常的情况，查询到的结果很奇怪。用法如下：

//根据字段值进行集合查询
boolQuery.must(QueryBuilders.termsQuery(fieldName+".keyword", values));
//逻辑删除标志必须是false，精确查询
boolQuery.must(QueryBuilders.termQuery("del_flag", "false"));

总结一下涉及到的查询：

• 词条查询：term查询，类似=
• 多值查询：tearms查询，类似in。 ElasticSearch 5.0以后，string类型有重大变更，移除了string类型，string字段被拆分成两种新的数据类型: text用于全文搜索的，而keyword用于关键词搜索。
• 模糊查询：withcard，类似like。里面？单表单个字符，*代表多个字符
• 范围查询：range
• 匹配查询：match，单个字段匹配一个值。
• 匹配查询：multiMatch，多个字段匹配一个值。
• 复合查询：bool：must必须满足条件。must_not必须不满足。
  should类似于or，filter关闭评分，提高查询效率。

附上官方文档

参考文章1
参考文章2
参考文章3
参考文章4