Elasticsearch中【文档查询】DSL语句以及对应的Java实现-易微帮

Elasticsearch提供了基于JSON的DSL（Domain Specific Language）来定义查询。常见的查询类型包括：

查询所有：查询出所有数据，一般测试用。例如：match_all

全文检索（full text）查询：利用分词器对用户输入内容分词，然后去倒排索引库中匹配。例如：

match_query

multi_match_query

精确查询：根据精确词条值查找数据，一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。例如：

ids

range

term

地理（geo）查询：根据经纬度查询。例如：

geo_distance

geo_bounding_box

复合（compound）查询：复合查询可以将上述各种查询条件组合起来，合并查询条件。例如：

bool

function_score

全文检索查询

单字段查询DSL：

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "字段名": "查询内容"
    }
  }
}

例子：

多字段查询DSL：(搜索字段越多，对查询性能影响越大 ,所以建议在创建索引时使用copy_to字段约束，将需要参与搜索的字段复制到all字段中)

例如创建索引时，"name"字段设置了"copy_to"参数，将其值复制到"all"字段中。这意味着当你在Elasticsearch中索引一个文档时，文档的"name"字段的值会被同时复制到"all"字段中。这样一来，如果你想要在文档的所有字段中进行全文本搜索，只需要搜索"all"单个字段即可，而不需要分别搜索每个字段。

这样对all进行单字段查询，性能也有很大提高。

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "搜索内容",
      "fields": ["字段名1", " 字段名2"]
    }
  }
}

Java实现全文查询：

依赖引入可查看我另一张博文第三部分：

        //1.准备Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        //2.准备DSL
        request.source()
                .query(QueryBuilders.matchAllQuery());
        //3.发生请求
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);

对SearchResponse返回结果进行处理：

        //获取最外层的hits
        SearchHits hits = response.getHits();

        //获取总条数
        TotalHits totalHits = hits.getTotalHits();

        //获取里层的hits
        SearchHit[] searchHits = hits.getHits();

        //遍历每条数据
        for (SearchHit hit : searchHits) {
            //获取文档 _id
            String docId = hit.getId();

            //获取每条数据的_source部分（json数据），获取后做下一步处理
            String sourceAsString = hit.getSourceAsString();
        }

返回数据格式

各种查询主要不同的是query()中构建的是何种查询，例如这里是match_all查询

构建match查询

QueryBuilders.matchQuery("name","酒店")

精准查询

DSL语句：

GET /jungle_study/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "city": {
        "value": "北京"
      }
    }
  }
}

构建精确查询

QueryBuilders.termQuery("city","北京")

布尔查询

复合查询的一种

bool查询中的逻辑关系：

must：必须匹配的条件，可以理解为“与”

should：选择性匹配的条件，可以理解为“或”

must_not：必须不匹配的条件，不参与打分

filter：必须匹配的条件，不参与打分

DSL：(查询name字段有酒店，并且价格范围在100-500之间的数据)

GET /jungle_study/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "term": {
            "city": "北京"
          }
        },
        {
          "range": {
            "price": {
              "gte": 100,
              "lte": 500
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

gte ： >= 大于或等于

lte ： <= 小于或等于

gt ： > 大于

lt ： < 小于

构建布尔查询

QueryBuilders.boolQuery();
//添加查询条件
boolQuery.must(QueryBuilders.termQuery("city","上海")); //精确查询，添加city精确匹配条件
boolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(100).lte(500)); //范围查询 ，添加条件价格在100-250之间

排序、分页查询

DSL：（排序和分页与query同级）

from ：从哪条数据开始查

size ：查询条数

sort ：根据price（价格）倒叙排列查询结果

对应Java代码

    // 页码，每页大小
    int page = 1, size = 5;

    // 准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("jungle_study");
    // 准备DSL
    request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());

    // 排序 sort
    request.source().sort("price", SortOrder.ASC);
    // 分页 计算from 和 size
    request.source().from((page - 1) * size).size(size);

从DSL可以看出query和sort、from、size是同级，所以也是request.source()去点

高亮

根据搜索关键词对结果做高亮，就是在关键词中添加 <em></em> html标签

DSL：（也是与query同级）

对查询内容 “酒店” 做高亮，高亮结果是与原数据 _source 同级的 highlight

当我们是使用 all 字段（对所有做过copy_to约束的字段）去做搜索时，需要配置require_field_match属性为false，表示不与查询字段 all 做匹配

Java代码：

//用request.source()去点，进行配置高亮
request.source().highlighter(new HighlightBuilder().field("name").requireFieldMatch(false));

获取高亮结果：

            // 根据字段名获取高亮结果
            HighlightField highlightField = highlightFields.get("name");

            //不为空时才做下一步处理，
            if (highlightField != null) { 
                // 获取高亮值
                String name = highlightField.getFragments()[0].string();
                //可以覆盖原来的值
            }

地理查询

矩形范围查询DSL:

top_left ：左上坐标点

bottom_right ：右下坐标点

范围查询

查询一个坐标点的五公里范围内的数据

#根据中心点做范围查询
GET /jungle_study/_search
{
  "query": {
    "geo_distance": {
      "distance": "5km", 
      "location": "31.21,121.5" 
    }
  }
}

"121.5" 是经度（longitude）

"31.21" 是纬度（latitude）

Java中实现：

构建矩形范围查询条件

GeoBoundingBoxQueryBuilder location = QueryBuilders.geoBoundingBoxQuery("location");
//左上坐标点
GeoPoint geoPoint = location.topLeft();
geoPoint.resetLat(31.21);
geoPoint.resetLon(121.5);
//右下坐标点
GeoPoint bottomRight = location.bottomRight();
bottomRight.resetLat(31.21);
bottomRight.resetLon(121.5);

构建距离范围查询条件

QueryBuilders.geoDistanceQuery("location").distance("5km");

复合查询

常见的有两种 布尔查询 和 算分函数查询

查询结果中有 _score 代表与搜索词条的关联度打分，结果按照分值降序排列，分越高则排在最前

ES中使用BM25算法进行词条和文档的相关度做打分。

DSL:

GET /jungle_study/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "term": { "user.id": "kimchy" }
      },
      "boost": 1.2
    }
  }
}

有关复合查询的官方文档地址：Constant score query | Elasticsearch Guide [7.16] | Elastic

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