Java操作Elasticsearch6實作基本查詢
Java操作Elasticsearch6實作基本查詢
引言
業務系統接入Elasticsearch搜尋服務後，開始了寫查詢接口的任務，本篇部落格将總結Java操作Elasticsearch一些基本查詢的實作。
基礎代碼
建構查詢條件，對應Elasticsearch其實就是建構SearchRequest對象，指定索引庫Name，指定索引庫Type，建立SearchSourceBuilder對象，根據需求建立QueryBuilder對象，下面是建立和使用建構對象的基礎代碼：
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
searchRequest.indices("indexName");
searchRequest.types("indexType");
SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();
BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = new BoolQueryBuilder();
builder.query(boolQueryBuilder);
searchRequest.source(builder);
構造查詢條件代碼
1. termQuery：精确查詢(不分詞)
//termQuery 精确比對，參數(Es中對應字段的keyword，比對的值)
boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.termQuery("gradeName.keyword", dto.getGradeName()));
使用termQuery要注意的是，Elasticsearch5之後，取消了string類型，将原來的string類型拆分為text和keyword兩種類型，他們的差別在于text會對字段進行分詞處理，而keyword則不會。下面通過例子來看一下兩者的差別：
使用’gradeName.keyword’字段查詢，查詢條件“六年級”，查詢結果如下：
如果在Elasticsearch5之後，查詢條件年級傳入"六年級"，使用’gradeName’字段查詢，是查詢不到結果的：
//termQuery 精确比對，參數(Es中的字段key，比對的值)
boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.termQuery("gradeName", dto.getGradeName()));
原因是在查詢中，如果使用’gradeName’查詢，是将gradeName作為text類型查詢，而使用’gradeName.keyword’，則是将其作為keyword類型查詢，前者會對查詢内容做分詞處理之後再比對，而後者則是直接精确比對。
當我們沒有對索引字段預先指定mapping，Elasticsearch會進行動态映射，如傳入價格字段的值為12，會映射為long類型；對傳入ip字段的值為’192.168.0.12’，會映射為ip類型。對于普通字元串，elasticsearch将其映射為text類型，為了保證對這些字段做精确查詢和聚合的能力，又同時做了keyword類型的映射，作為該字段的fields屬性寫到_mapping中。
Elasticsearch的termQuery做的是精确查詢而不是分詞查詢，是以對text類型的字段做term查詢則是查不到結果的(除非字段本身經過分詞器處理後不變，未被轉換或分詞)。此時，必須使用gradeName.keyword來對gradeName字段以keyword類型進行精确比對。
2. matchQuery：比對查詢(分詞)
boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.matchQuery("gradeName", dto.getGradeName()));
match query搜尋的時候，首先會解析查詢字元串，進行分詞，然後查詢，是以假如我搜尋的條件輸入的是"六年級"，則會把各個年級(一年級至九年級)的資料都查詢出來，因為其中都包含’年級’，結果如下：
而上面提到的term query，輸入的查詢内容是什麼，就會按照什麼去查詢，并不會解析查詢内容，對它分詞。
3. queryString：精确查詢
QueryStringQueryBuilder queryStringQueryBuilder = new QueryStringQueryBuilder(dto.getGradeName()).field("gradeName").defaultOperator(Operator.AND);
boolQueryBuilder.must(queryStringQueryBuilder);
這裡使用QueryStringQueryBuilder構造查詢條件，并沒有用keyword類型字段’gradeName.keyword’，也可以查詢到結果，并且使用defaultOperator拼接操作條件AND或者OR即可。
4. wildcardQuery：模糊查詢
//wildcardQuery 模糊比對，參數(Es中的字段key，比對的值)
boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.wildcardQuery("phone", String.format("*%s*", dto.getPhone())));
5. rangeQuery：範圍查詢
//範圍查詢(國小階段：大于等于1，小于等于6)
boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.rangeQuery("gradeCode").from(1, true).to(6, true));
from和to的第二個參數表明是否包含上限值或下限值。
6. Condition 1 OR Condition 2 的實作
BoolQueryBuilder fuzzyQueryBuilder = new BoolQueryBuilder();
fuzzyQueryBuilder.should(QueryBuilders.wildcardQuery("nickName", String.format("*%s*", dto.getFuzzyCondition())))
.should(QueryBuilders.wildcardQuery("phone", String.format("*%s*", dto.getFuzzyCondition())))
這裡的should相當于OR，多個字段之間用should拼接，可實作多個字段模糊查詢。
7. (Condition 1 OR Condition 2) AND Condition3 的實作
//構造條件3使用
BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = new BoolQueryBuilder();
//構造條件1和條件2使用
BoolQueryBuilder fuzzyQueryBuilder = new BoolQueryBuilder();
//手機号或昵稱
if (StringUtils.isNotBlank(dto.getFuzzyCondition())) {
//must相當于and，拼接條件，should相當于or，多個字段模糊查詢條件拼接
boolQueryBuilder.must(fuzzyQueryBuilder.should(QueryBuilders.wildcardQuery("nickName", String.format("*%s*", dto.getFuzzyCondition())))
.should(QueryBuilders.wildcardQuery("phone", String.format("*%s*", dto.getFuzzyCondition()))));
}
//學員類型：付費/未付費
if (dto.getType() != null) {
boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.termQuery("type", dto.getType()));
}
這裡我們需要建構兩個QueryBuilder，在QueryBuilder之間，使用must進行拼接，相當于AND條件。
總結
以上總結的都屬于一些基本的查詢，能滿足目前業務系統的需求，以後遇到進階查詢再單獨進行總結。
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