Elasticsearch的使用总结

2023-12-17 23:06:20

Elasticsearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。

  1. put/post请求:http://localhost:9200/索引库名称

    {
     ?"settings":{
     ?"index":{
     ? ? ?"number_of_shards":1, ?# 分片数量,存储到不同的节点,提高处理能力和高可用性 刚开始是一个 这里没有集成
     ? ? ?"number_of_replicas":0 # 每个节点的副本数量,提高 高可用性
     ? }
      }
    }
    get ?http://localhost:9200/索引库名称 查询创建索引的信息 
 ? 
 ? 2.post http://localhost:9200/索引库名称/类型名称/_mapping
 ? 
 ?post 请求:http://localhost:9200/xc_course/doc/_mapping
 ? 
 ? ~~~java
 ? {
 ? ? ? "properties": {
 ? ? ? ? ? "name": {
 ? ? ? ? ? ? ? "type": "text" // varchar
 ? ? ? ? ? },
 ? ? ? ? ? "description": {
 ? ? ? ? ? ? ? "type": "text"
 ? ? ? ? ? },
 ? ? ? ? ? "studymodel": {
 ? ? ? ? ? ? ? "type": "keyword"
 ? ? ? ? ? }
 ? ? ? }
 ? }
 ? ~~~
 ? 
 ? 3.put 或Post http://localhost:9200/xc_course/doc/id值 (如果不指定id值ES会自动生成ID)
 ? 
 ? ?http://localhost:9200/xc_course/doc/1
 ? 
 ? ~~~java
 ? { 
 ? "name":"Bootstrap开发框架",
 ? "description":"Bootstrap是由Twitter推出的一个前台页面开发框架,在行业之中使用较为广泛。此开发框架包 含了大量的CSS、JS程序代码,可以帮助开发者(尤其是不擅长页面开发的程序人员)轻松的实现一个不受浏览器限制的 精美界面效果。", "studymodel":"201001" }
 ? 
 ? ~~~
 ? 
 ? 4.根据课程id查询文档 发送:get http://localhost:9200/xc_course/doc/1
?
 ? ? ? 5. 发送 get http://localhost:9200/xc_course/doc/_search 查询全部的数据
 ? ? ? ? ?6. 查询名称中包括spring 关键字的的记录 发送:get http://localhost:9200/xc_course/doc/_search?q=name:bootstrap
?
?
?
7.post 发送:localhost:9200/_analyze 
?
{
 ? ?"text":"郭树翔", ?--这里没有写到main.dic文件中去就是一个一个的字
 ? ?"analyzer":"ik_max_word" 
}
?
~~~java
 {"text":"测试分词器,后边是测试内容:spring cloud实战",
 ? ?"analyzer":"ik_max_word" ?-- 分词器 精确一点
 ? ? "analyzer":"ik_smart" ? ?-- 分词器 大体一下
 }
8.GET: http://localhost:9200/(不止一个index那就要指定名字)_mapping
 就是查看index 所有的属性和字段
{
    "gsx_frank": {
        "mappings": {
            "doc": {
                "properties": {
                    "description": {
                        "type": "text",
                        "fields": {
                            "keyword": {
                                "type": "keyword",
                                "ignore_above": 256
                            }
                        }
                    },
                    "name": {
                        "type": "text",
                        "fields": {
                            "keyword": {
                                "type": "keyword",
                                "ignore_above": 256
                            }
                        }
                    },
                    "studymodel": {
                        "type": "text",
                        "fields": {
                            "keyword": {
                                "type": "keyword",
                                "ignore_above": 256
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
}
 body 请求体中的 ?application/json
~~~
?
9.delete请求:`http://localhost:9200/索引库名称`
?
```java
analyzer和search_analyzer 的区别
说明
?
分析器(analyzer)主要有两种情况会被使用:
?
插入文档时,将text类型的字段做分词然后插入倒排索引,。
在查询时,先对要查询的text类型的输入做分词,再去倒排索引搜索。
在索引(即插入文档)时,只会去看字段有没有定义analyzer,有定义的话就用定义的,没定义就用ES预设的。
?
在查询时,会先去看字段有没有定义search_analyzer,如果没有定义,就去看有没有analyzer,再没有定义,才会去使用ES预设的。
10. index 
通过index属性指定是否索引。 
默认为index=true,即要进行索引,只有进行索引才可以从索引库搜索到。 
但是也有一些内容不需要索引,比如:商品图片地址只被用来展示图片,不进行搜索图片,此时可以将index设置为false。 
删除索引,重新创建映射,将pic的index设置为false,尝试根据pic去搜索,结果搜索不到数据 
"pic": { 
 ? ? "type": "text", 
 ? ? "index":false ?-- 这个字段就不可以被查到了
} 
?
11. keyword关键字字段
上边介绍的text文本字段在映射时要设置分词器,keyword字段为关键字字段,通常搜索keyword是按照整体搜索,所以创建keyword字段的索引时是不进行分词的,比如:邮政编码、手机号码、身份证等。keyword字段通常用于过虑、排序、聚合等。 
 ? ?
 "price": { 
        "type": "scaled_float", 
        "scaling_factor": 100 ?比例因子 ?price*100 四首五入的去数值
}, 
 ? ?

took:本次操作花费的时间,单位为毫秒。 
timed_out:请求是否超时 
_shards:说明本次操作共搜索了哪些分片 
hits:搜索命中的记录 
hits.total : 符合条件的文档总数 hits.hits :匹配度较高的前N个文档 
hits.max_score:文档匹配得分,这里为最高分 
_score:每个文档都有一个匹配度得分,按照降序排列。 
_source:显示了文档的原始内容。 
package com.guoshuxiang.service;
?
import org.elasticsearch.action.admin.indices.create.CreateIndexRequest;
import org.elasticsearch.action.admin.indices.create.CreateIndexResponse;
import org.elasticsearch.action.admin.indices.delete.DeleteIndexRequest;
import org.elasticsearch.action.delete.DeleteRequest;
import org.elasticsearch.action.delete.DeleteResponse;
import org.elasticsearch.action.get.GetRequest;
import org.elasticsearch.action.get.GetResponse;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;
import org.elasticsearch.action.support.master.AcknowledgedResponse;
import org.elasticsearch.action.update.UpdateRequest;
import org.elasticsearch.action.update.UpdateResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.settings.Settings;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
?
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
?
?
@Service
public class EsService {
 ? ?@Autowired
 ? ?private RestHighLevelClient client;
?
 ? ?/**
 ? ? * index 和添加映射放 在 一起的
 ? ? *
 ? ? * @throws Exception
 ? ? */
 ? ?public void createIndex() throws Exception {
 ? ? ? ?// 创建一个index
 ? ? ? ?CreateIndexRequest createIndexRequest = new CreateIndexRequest("zg_love");
 ? ? ? ?// 设置一个  微服务数量初始 1 ? 备份数量 初始 0
 ? ? ? ?createIndexRequest.settings(Settings.builder().put("number_of_shards", "1").put("number_of_replicas", "0"));
 ? ? ? ?createIndexRequest.mapping("doc", "{\n" +
 ? ? ? ? ? ? ? ?"\t\"properties\": {\n" +
 ? ? ? ? ? ? ? ?"\t\t\"name\": {\n" +
 ? ? ? ? ? ? ? ?"\t\t\t\"type\": \"text\",\n" +
 ? ? ? ? ? ? ? ?"\t\t\t\"analyzer\": \"ik_max_word\",\n" +
 ? ? ? ? ? ? ? ?"\t\t\t\"search_analyzer\": \"ik_smart\"\n" +
 ? ? ? ? ? ? ? ?"\t\t},\n" +
 ? ? ? ? ? ? ? ?"\t\t\"description\": {\n" +
 ? ? ? ? ? ? ? ?"\t\t\t\"type\": \"text\",\n" +
 ? ? ? ? ? ? ? ?"\t\t\t\"analyzer\": \"ik_max_word\",\n" +
 ? ? ? ? ? ? ? ?"\t\t\t\"search_analyzer\": \"ik_smart\"\n" +
 ? ? ? ? ? ? ? ?"\t\t},\n" +
 ? ? ? ? ? ? ? ?"\t\t\"studymodel\": {\n" +
 ? ? ? ? ? ? ? ?"\t\t\t\"type\": \"keyword\"\n" +
 ? ? ? ? ? ? ? ?"\t\t},\n" +
 ? ? ? ? ? ? ? ?"\t\t\"price\": {\n" +
 ? ? ? ? ? ? ? ?"\t\t\t\"type\": \"float\"\n" +
 ? ? ? ? ? ? ? ?"\t\t},\n" +
 ? ? ? ? ? ? ? ?"\t\t\"timestamp\": {\n" +
 ? ? ? ? ? ? ? ?"\t\t\t\"type\": \"date\",\n" +
 ? ? ? ? ? ? ? ?"\t\t\t\"format\": \"yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis\"\n" +
 ? ? ? ? ? ? ? ?"\t\t}\n" +
 ? ? ? ? ? ? ? ?"\t}\n" +
 ? ? ? ? ? ? ? ?"}", XContentType.JSON); // 指定传过的条件是json的格式
 ? ? ? ?CreateIndexResponse createIndexResponse = client.indices().create(createIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
 ? ? ? ?System.out.println(createIndexResponse.isAcknowledged()); // 看看索引是否创建成功
?
 ?  }
?
 ? ?/**
 ? ? * 删除索引
 ? ? *
 ? ? * @throws Exception
 ? ? */
 ? ?public void deleteIndex() throws Exception {
 ? ? ? ?DeleteIndexRequest indexRequest = new DeleteIndexRequest("zg_love");
 ? ? ? ?AcknowledgedResponse delete = client.indices().delete(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
 ? ? ? ?System.out.println(delete.isAcknowledged());
 ?  }
/**
 *  创建index 和 删除 index 都要用到
 *  XXXXIndexRequest
 *  直接对映射表操作的话就直接使用
 *  Get delete index update Request 的请求对(index)进行操作
 */
 ? ?/**
 ? ? *  添加一条数据
 ? ? * @throws Exception
 ? ? *  CreateIndexRequest ? ? ?  IndexRequest
 ? ? *  前者是用来创建并配置索引的,后者是将数据与索引相关联,并且让数据可以被搜索。
 ? ? */
 ? ?public void addDoc() throws Exception {
 ? ? ? ?Map<String,Object> jsonMap = new HashMap<>();
 ? ? ? ?jsonMap.put("name", "spring cloud实战");
 ? ? ? ?jsonMap.put("description", "本课程主要从四个章节进行讲解: 1.微服务架构入门 2.spring cloud基础入门 3.实战Spring Boot 4.注册中心eureka。");
 ? ? ? ?jsonMap.put("studymodel", "201001");
 ? ? ? ?SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
 ? ? ? ?jsonMap.put("timestamp", dateFormat.format(new Date()));
 ? ? ? ?jsonMap.put("price", 5.6f);
 ? ? ? ?// 添加数据的请求 index  doc  1 不指定的话会自动添加一个
 ? ? ? ?IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("zg_love","doc","1");
 ? ? ? ?indexRequest.source(jsonMap); // 数据源要放进去 要把条件放进去
 ? ? ? ?IndexResponse indexResponse = client.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
?
 ? ? ? ?System.out.println(indexResponse.status());
 ?  }
?
 ? ?/**
 ? ? *  修改一条数据
 ? ? * @throws Exception
 ? ? */
 ? ?public void update() throws Exception {
 ? ? ? ?UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("zg_love","doc","1");
 ? ? ? ?Map<String,Object> jsonMap = new HashMap<>();
 ? ? ? ?jsonMap.put("name","spring love you");
 ? ? ? ?updateRequest.doc(jsonMap); // 更新是doc的方法来使用的
 ? ? ? ?UpdateResponse updateResponse = client.update(updateRequest, RequestOptions.DEFAULT);
 ? ? ? ?System.out.println(updateResponse.status());
 ?  }
?
 ? ?/**
 ? ? *  得到一条数据
 ? ? * @throws Exception
 ? ? */
 ? ?public void get() throws Exception{
 ? ? ? ?GetRequest getRequest = new GetRequest("zg_love","doc","1");
 ? ? ? ?// index 中存一条数据的就是 document -> 里面有好多 field的 字段
 ? ? ? ?GetResponse documentFields = client.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
 ? ? ? ?Map<String, Object> sourceAsMap = ?documentFields.getSourceAsMap();
 ? ? ? ?System.out.println(sourceAsMap);
 ?  }
?
 ? ?/**
 ? ? *  删除一条数据
 ? ? * @throws Exception
 ? ? */
 ? ?public void delete() throws Exception{
 ? ? ? ?DeleteRequest deleteRequest = new DeleteRequest("zg_love","doc","1");
 ? ? ? ?DeleteResponse deleteResponse = client.delete(deleteRequest, RequestOptions.DEFAULT);
 ? ? ? ?System.out.println(deleteResponse.status());
 ?  }
}
?

下面开始使用post 请求来查询数据 都是json 格式的形式来操作的

查询指定索引库指定类型下的文档。(通过使用此方法) 
发送:post http://localhost:9200/xc_course/doc/_search
{ 
 ? ?"query": { 
 ? ? ? ?"match_all": {} ?// 换成java 代码来使用 在这里
 ?  }
} 
?
{
    "from": 0,
    "size": 1,
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "_source": ["name", "studymodel"]
}
//设置分页参数 这几个参数是同级的 {}
searchSourceBuilder.from((index - 1) * size);
searchSourceBuilder.size(size);
{
    "query": {
        "term": {
            "name": "java" ?//%java%
        }
    },
    "_source": ["name", "studymodel"]
}
 //设置查询方式 (精准查询)   %201002%
TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("studymodel", "201002");

{
	"query": {
		"terms": {
			"price": [38.6,68.6] // 可以有多个值
		}
	},
	"_source": ["name", "studymodel"]
}
// 这里有可变参数,不止一条数据  单个字段的多值查询
QueryBuilders.termsQuery("studymodel", stus); // 这里放的是数组
{ 
    "query": {
		"match": {
			"description": {
				"query": "spring框架",
				"operator": "or",
                 "minimum_should_match": "80%"
			}
		}
    } 
}
MatchQueryBuilder matchQueryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("description", "spring开发框架");// 分词是中文和英文的状态小 , text 类型 并且设置了 ik分词器才可以的
matchQueryBuilder.operator(Operator.OR); // 指定操作是 or 多个条件满足一个就行了
matchQueryBuilder.minimumShouldMatch("80%"); //  提高精准度
{
	"query": {
		"multi_match": {
			"query": "spring css",
			"minimum_should_match": "50%",
			"fields": ["name^10", "description"]
		}
	}
 //设置查询方式 (分词查询)
        MultiMatchQueryBuilder multiMatchQueryBuilder = QueryBuilders               
                .multiMatchQuery("spring框架", "name", "description");  //  text   field 参数
             // 给field 增加 权重
        multiMatchQueryBuilder.field("name", 10);
{
	"query": {
		"bool": {
			"must": [{ //  还有可能是 should
				"multi_match": {
					"query": "spring框架",
					"minimum_should_match": "50%",
					"fields": ["name^10", "description"]
				}
			}, {
				"term": {
					"studymodel": "201002"
				}
			}]
		}
	}
}
 // 构建boolean的条件
        BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
        //条件一
        if (!StringUtils.isEmpty(keyword)) {
            // 多列查询
            MultiMatchQueryBuilder multiMatchQueryBuilder = QueryBuilders.multiMatchQuery(keyword, "name", "description");
            // 设置权重
            multiMatchQueryBuilder.minimumShouldMatch("50%");
            // 分词反满一个就行
            multiMatchQueryBuilder.operator(Operator.OR);
            // and 的关系 是并列下一个条件的
            boolQueryBuilder.must(multiMatchQueryBuilder);
        }
        //条件二
        if (!StringUtils.isEmpty(studymodel)) {
            //  精确查询结果
            TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("studymodel", studymodel);
            // and 构建多条件
            boolQueryBuilder.must(termQueryBuilder);
        }
{
    // 这么多要操作的filed
	"_source": ["name", "studymodel", "description", "price"],
    
	"query": {
		"bool": {
			"must": [{
				"multi_match": {
					"query": "spring框架",
					"minimum_should_match": "50%",
					"fields": ["name^10", "description"]
				}
			}],
			"filter": [{
				"term": {
					"studymodel": "201001"
				}
			}, {
				"range": {
					"price": {
						"gte": 60,
						"lte": 100
					}
				}
			}]
		}
	}
}
RangeQueryBuilder rangeQueryBuilder = QueryBuilders.rangeQuery("price"); // 这里是查询条件
rangeQueryBuilder.gte(min).lte(max); // 这里是最大最小的小于最大的
boolQueryBuilder.filter(rangeQueryBuilder); // 添加到过滤其中
"highlight": {  // 这里和条件是一个级别的  最后都要放到 条件收集器中
		"pre_tags": ["<span style=’color:red;’>"],
		"post_tags": ["</span>"],
		"fields": {
			"name": {},
			"description": {}
		}
	}
//设置高亮对象
        HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder(); // 开头标签
highlightBuilder.preTags("<span style='color:red;'>");
highlightBuilder.postTags("</span>"); // 后面的标签
highlightBuilder.fields().add(new  HighlightBuilder.Field("name")); // 添加一个给高亮的条件
highlightBuilder.fields().add(new HighlightBuilder.Field("description"));
searchSourceBuilder.highlighter(highlightBuilder); //最后将高亮并列在查询条件中
//获取高亮数据
 Map<String, HighlightField> fieldMap =  hit.getHighlightFields(); // 获取到键值对
 HighlightField nameField = fieldMap.get("name"); //获取到关键的字
 if (nameField != null) { // 不为空的
 StringBuffer nameSbf = new StringBuffer(); //
 Text[] fragments = nameField.fragments(); // 取到那个一满足的字段
 for (Text text : fragments) {
 nameSbf.append(text.toString()); // 循环满足的去拼接字符
 }
 course.setName(nameSbf.toString()); // 最后添加到字段类型中去
 }
"sort": [{
		"studymodel": "desc"
	}, {
		"price": "asc"
	}]
 //添加排序
searchSourceBuilder.sort(new FieldSortBuilder("studymodel").order(SortOrder.DESC));
// 排序调用 sort() filed的条件对象 在调用 升序和降序 
searchSourceBuilder.sort(new FieldSortBuilder("price").order(SortOrder.DESC));
searchSourceBuilder.aggregation(AggregationBuilders.terms("brandGroup").field("brand_name").size(50));
   public void all() throws Exception {
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("zg_love");
        searchRequest.types("doc");

        SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        MatchAllQueryBuilder matchAllQueryBuilder = QueryBuilders.matchAllQuery();

        sourceBuilder.query(matchAllQueryBuilder);
        searchRequest.source(sourceBuilder);
        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        SearchHits hits = searchResponse.getHits();
        long totalHits = hits.getTotalHits(); //一共有多少条数据
        System.out.println("总的记录是" + totalHits);

        SearchHit[] searchHits = hits.getHits();//具体存放数据的地方
        for (SearchHit hit : searchHits) {
            String id = hit.getId();
            Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap();
            sourceAsMap.put("id", id);
            System.out.println(sourceAsMap);
        }
    }

    /**
     * 获取分页的数据 分页 limit 是一个大的函数 和条件是同级关系
     *
     * @param index 初始页码
     * @param size  每页大小
     * @throws Exception
     */
    public void page(Integer index, Integer size) throws Exception {
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("zg_love");
        searchRequest.types("doc");
        // 构建大的条件
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        searchSourceBuilder.from((index - 1) * size);
        searchSourceBuilder.size(size);

        MatchAllQueryBuilder matchAllQueryBuilder = QueryBuilders.matchAllQuery();
        searchSourceBuilder.query(matchAllQueryBuilder); // 封装的条件

        searchRequest.source(searchSourceBuilder); // 最后条件放进去
        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

        SearchHits hits = searchResponse.getHits();
        long totalHits = hits.getTotalHits();
        System.out.println("总的条数" + totalHits);
        SearchHit[] hitsHits = hits.getHits();
        for (SearchHit hit : hitsHits) {
            String id = hit.getId();
            Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap();
            sourceAsMap.put("id", id);
            System.out.println(sourceAsMap);
        }
    }

    /**
     * 精确查询就是这个数据必须在一起,才可以查到一条数据不然是找到不到数据的
     *
     * @throws Exception
     */
    public void term() throws Exception {
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("zg_love");
        searchRequest.types("doc");

        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("name", "spring");
        searchSourceBuilder.query(termQueryBuilder);
        // 指定要查询的字段
        searchSourceBuilder.fetchSource(new String[]{"name", "studymodel", "price"}, null);

        searchRequest.source(searchSourceBuilder); // 最后一定要带上条件啊不然就会查出全部的数据

        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

        SearchHits hits = searchResponse.getHits();
        long totalHits = hits.getTotalHits();
        System.out.println("总的数据 : " + totalHits + "条");
        SearchHit[] hitsHits = hits.getHits();
        for (SearchHit hit : hitsHits) {
            String id = hit.getId();
            Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap();
            sourceAsMap.put("id", id);
            System.out.println(sourceAsMap);
        }
    }

    /**
     * 单个列的精确查询
     *
     * @throws Exception
     */
    public void terms() throws Exception {
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("zg_love");
        searchRequest.types("doc");

        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        // 多条件精确查询数据   字段  具体的字  ... 可变参数 这里的数据
        TermsQueryBuilder termsQueryBuilder = QueryBuilders.termsQuery("name", "cloud");

        searchSourceBuilder.query(termsQueryBuilder);

        searchRequest.source(searchSourceBuilder);

        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        SearchHits hits = searchResponse.getHits();
        long totalHits = hits.getTotalHits();
        System.out.println("总数据量:" + totalHits);
        SearchHit[] searchHits = hits.getHits();
        for (SearchHit hit : searchHits) {
            String id = hit.getId();
            Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap();
            sourceAsMap.put("id", id);
            System.out.println(sourceAsMap);
        }
    }

    /**
     * 分词查询数据 必须是text 类型的数据才可以的
     *
     * @throws Exception
     */
    public void match() throws Exception {
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("zg_love");
        searchRequest.types("doc");

        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        // 分子是match 来查询的
        MatchQueryBuilder matchQueryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("description", "spring开发入门");
        matchQueryBuilder.operator(Operator.OR);  // 默认就是 or的 关系   这里是分开的词有一个满足就行了
        matchQueryBuilder.minimumShouldMatch("80%"); // 3 * 0.8 = 2.4 向下取整 2 至少有两个关键词才可以的
        searchSourceBuilder.query(matchQueryBuilder);
        searchRequest.source(searchSourceBuilder);

        //执行请求获取响应
        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        SearchHits hits = searchResponse.getHits();
        long totalHits = hits.getTotalHits();
        System.out.println("总数据量:" + totalHits);
        SearchHit[] searchHits = hits.getHits();
        for (SearchHit hit : searchHits) {
            String id = hit.getId();
            Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap();
            sourceAsMap.put("id", id);
            System.out.println(sourceAsMap);
        }

    }

    /**
     * 多列分词查询
     *
     * @throws Exception
     */

    public void mutilMatch() throws Exception {
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("zg_love");
        searchRequest.types("doc");

        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        // 这个词在两个关键字中来写啊
        MultiMatchQueryBuilder multiMatchQueryBuilder = QueryBuilders.multiMatchQuery("实战语言", "name", "description");
        multiMatchQueryBuilder.field("name", 10); // 扩大数据提高分数 优先在最前面

        searchSourceBuilder.query(multiMatchQueryBuilder);
        searchRequest.source(searchSourceBuilder);

        //执行请求获取响应
        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        SearchHits hits = searchResponse.getHits();
        long totalHits = hits.getTotalHits();
        System.out.println("总数据量:" + totalHits);
        SearchHit[] searchHits = hits.getHits();
        for (SearchHit hit : searchHits) {
            String id = hit.getId();
            float score = hit.getScore();
            Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap();
            sourceAsMap.put("id", id);
            sourceAsMap.put("score", score);
            System.out.println(sourceAsMap);
        }


    }

    /**
     *  注意:range 和 term一次只能对一个 Field 设置范围过虑。 不可以是多个
     * @param keyword 分词的关键字
     * @param studymodel 精确查询的关键字
     * @throws Exception
     */
    public void bool(String keyword, String studymodel) throws Exception {
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("zg_love");
        searchRequest.types("doc");

        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        // boolean 这是大条件
        BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
        // 这里逻辑相反
        if (!StringUtils.isEmpty(keyword)) {   //多列分词查询
            MultiMatchQueryBuilder multiMatchQueryBuilder = QueryBuilders.multiMatchQuery(keyword, "name", "description");
            multiMatchQueryBuilder.minimumShouldMatch("50%");
            multiMatchQueryBuilder.operator(Operator.OR);
            multiMatchQueryBuilder.field("description",10);
            boolQueryBuilder.must(multiMatchQueryBuilder); //
        } // must 是全都满足条件的 上下两个条件都满足才行的
        if (!StringUtils.isEmpty(studymodel)) { // 精确查询
            TermsQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termsQuery("studymodel", studymodel);
            boolQueryBuilder.must(termQueryBuilder);
        }
        searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder);
        searchRequest.source(searchSourceBuilder);
        //执行请求获取响应
        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        SearchHits hits = searchResponse.getHits();
        long totalHits = hits.getTotalHits();
        System.out.println("总数据量:" + totalHits);
        SearchHit[] searchHits = hits.getHits();
        for (SearchHit hit : searchHits) {
            String id = hit.getId();
            float score = hit.getScore();
            Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap();
            sourceAsMap.put("id", id);
            sourceAsMap.put("score",score);
            System.out.println(sourceAsMap);
        }

    }

    public List<Course> filter(String keyword, String studymodel, Double min, Double max) throws Exception{
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("zg_love");
        searchRequest.types("doc");

        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();

        BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
// 这里是原始数据  在这个数据上开始过滤数据
        if (! StringUtils.isEmpty(keyword)){
            MultiMatchQueryBuilder multiMatchQueryBuilder = QueryBuilders.multiMatchQuery(keyword, "name", "description");
            multiMatchQueryBuilder.minimumShouldMatch("50%");
            multiMatchQueryBuilder.field("description",10);
            boolQueryBuilder.must(multiMatchQueryBuilder);
        }

        if(!StringUtils.isEmpty(studymodel)){
            TermsQueryBuilder termsQueryBuilder = QueryBuilders.termsQuery("studymodel", studymodel);
            boolQueryBuilder.filter(termsQueryBuilder);
        }

        if (min != null && max != null){
            RangeQueryBuilder rangeQueryBuilder = QueryBuilders.rangeQuery("price");
            rangeQueryBuilder.gte(min).lte(max);
            boolQueryBuilder.filter(rangeQueryBuilder);
        }

        // 排序这是一个方法  在这里 所以直接写在 大的条件构造器中
        searchSourceBuilder.sort(new FieldSortBuilder("studymodel").order(SortOrder.DESC));
        searchSourceBuilder.sort(new FieldSortBuilder("price").order(SortOrder.ASC));

        HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();
        highlightBuilder.preTags("<span style='color:red;'>");
        highlightBuilder.postTags("</span>");
//
//        //搜索 数据 另一种写法
//        SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = client.prepareSearch("blog2").
//        setTypes("article").setQuery(QueryBuilders.termQuery("title","搜索 "));
//        //高亮定义
//        searchRequestBuilder.addHighlightedField("title");//对title字段进行高亮显示
//        searchRequestBuilder.setHighlighterPreTags("<em>");//前置元素
//        searchRequestBuilder.setHighlighterPostTags("</em>");//后置元素
//        SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.get();

        // 这里用自己还是不行的  还要用内名对象来操作
        highlightBuilder.fields().add(new HighlightBuilder.Field("name"));
        highlightBuilder.fields().add(new HighlightBuilder.Field("description"));
        searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder);
        searchSourceBuilder.highlighter(highlightBuilder); // 将高亮放进去
        searchRequest.source(searchSourceBuilder);

        SearchResponse searchResponse  = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        // 如果要写前端的话这里的展示数据就不要写了
        SearchHits hits = searchResponse.getHits();
        long totalHits = hits.getTotalHits();
        System.out.println("总数据量: " + totalHits);
        SearchHit[] searchHits = hits.getHits();
        List<Course> list = new ArrayList<>();

        for (SearchHit hit : searchHits) {
            String id = hit.getId();
            String json = hit.getSourceAsString();
            // 里面的字段一一对应赋值
            Course course = JSON.parseObject(json, Course.class);
            // 这里是满足高亮的数据
            Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
            HighlightField nameField = highlightFields.get("name");
            if (nameField != null){
                StringBuffer nameBuf = new StringBuffer();
                // 获取到原有内容中 每个高亮显示 集中位置fragment就是高亮片段 可能不止有一处高亮
                Text[] fragments = nameField.fragments();
                //
                for (Text text : fragments) {
                    nameBuf.append(text.toString());
                }
                course.setName(nameBuf.toString());
            }
            HighlightField description = highlightFields.get("description");
            if (description != null){
                StringBuffer dSbf = new StringBuffer();
                // text 类型的数据 文本类型要转化为String 在java中使用
                Text[] text = description.fragments();
                for (Text t : text) {
                    dSbf.append(t.toString());
                }
                course.setName(dSbf.toString());
            }
            course.setId(id);
            list.add(course);
        }
        return list;
    }

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_42376775/article/details/135050564
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