Elasticsearch java api 基本搜索部分详解
Elasticsearch java api 基本搜索部分详解
文档是结合几个博客整理出来的，内容大部分为转载内容。在使用过程中，对一些疑问点进行了整理与解析。
Elasticsearch java api 基本搜索部分详解
ElasticSearch 常用的查询过滤语句
一、所使用版本的介绍
使用的是elasticsearch2.4.3版本，在此只是简单介绍搜索部分的api使用
二、简单的搜索
使用api的时候，基本上可以将DSL搜索的所有情况均写出来，在此给出一个最简单搜索的全部的过程以及代码，之后将对不同的搜索只是针对函数进行介绍
（1）DSL搜索
对于最简单的DSL搜索，对一个词进行搜索使用url直接进行通信，例如，如果对于一个字段，
搜索具体的一个term或者query，DSL如下所示：
{“query”：{"term":{"title":"molong1208 blog"}}}
这个搜索的含义是：在title字段，搜索内容为molong1208 blog；上面是DSL的写法，实际上对于简单的查询，也可以直接使用url查询，不带json格式，假设我们所使用的服务器ip是localhost，对于如上的查询可以写为：
localhost：9200/index/type/_search? q=title:molong1208 blog
这个写法与上边的DSL语言是同样的功能的，但是这种写法只是一些简单的查询才可以用，例如显示想要的字段，按照某一字段排序等
localhost：9200/index/type/_search? q=title:molong1208 blog&fields=name,title&sort=id:desc&pretty=true
上述url的意思就是在index/type里面的title字段搜索内容，并且显示的字段为name以及title，按照id降序排序，输出的格式为美化的json格式
（2）使用java api 实现简单搜索
1、建立连接
java api使用搜索的时候，必须先进行连接，在直接url的时候是端口9200，但是在使用程序的时候为9300，如下所示，建立客户端的连接，在connection类里面给出初始化函数
1 private static void open()
2 {
3 Settings settings = Settings.settingsBuilder()
4 .put("cluster.name", "molong").build();
5
6 try {
7 client = TransportClient.builder().settings(settings).build()
8 .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("localhost"), 9300));
9 } catch (UnknownHostException e) {
10 // TODO Auto-generated catch block
11 e.printStackTrace();
12 }
13
14 } 在此使用的是TransportClient连接，还有一个Nodeclient，没使用过，在此不做介绍
2、进行查询
查询的时候，需要建立一个SearchRequestBuilder，这里面将给出对于哪一个index或者type进行查询，并且所有的设置都可以在这里面进行实现，例如模糊查询，范围查询，前缀查询等
SearchRequestBuilder responsebuilder = client.prepareSearch("index").setTypes("type") 上述代码的意思是对于index的type进行查询，其中client即使得到的建立链接，下一步就是要将查询词给进去
SearchResponse myresponse=responsebuilder.setQuery(
QueryBuilders.matchPhraseQuery("title", "molong1208 blog"))
.setFrom(0).setSize(10).setExplain(true).execute().actionGet(); 3、展示
SearchHits hits = myresponse.getHits();
for (int i = 0; i < hits.getHits().length; i++) {
System.out.println(hits.getHits()[i].getSourceAsString());} 4、常用的方法说明
setFrom(0)：类似于分页的下标、索引，默认为0setSize(10)：分页的每页展示的数量，默认为10三、搜索时其他api的实现
读DSL的时候我们可以看到，查询有很多的查询，比如说多域，比如说过滤等查询条件，下面就针对 Elasticsearch服务器开发中一些基本查询的DSL给出在java api实现的一些形式，其中很多形式不同的之处只是上述塞查询词时候的setQuery里面的不同，所以在此只是讲述里面的函数不同
（1）基本查询
1 SearchResponse myresponse=responsebuilder.setQuery(
2 //1.基本查询
3 QueryBuilders.matchPhraseQuery("name", "岳云鹏18")
4 )
5 .setFrom(0).setSize(10)
6 // .setExplain(true)
7 .execute().actionGet(); matchPhraseQuery(String name, Object text)：name表示字段名称，text表示字段所对应的内容。
（2）多词条查询
1 SearchResponse myresponse=responsebuilder.setQuery(
2 //2.多词条查询 ?
3 //term主要用于精确匹配哪些值，比如数字，日期，布尔值或 not_analyzed 的字符串(未经分析的文本数据类型)：
4 QueryBuilders.termsQuery("levle","3","2")
5 )
6 .setFrom(0).setSize(10)
7 // .setExplain(true)
8 .execute().actionGet(); term主要用于精确匹配哪些值，比如数字，日期，布尔值或 not_analyzed 的字符串(未经分析的文本数据类型)
（3）match_all查询
1 SearchResponse myresponse=responsebuilder.setQuery(
2 //3.查询全部
3 QueryBuilders.matchAllQuery()
4 )
5 .setFrom(0).setSize(100)
6 // .setExplain(true)
7 .execute().actionGet(); 有点类似于mysql语法：select * from tableName
（4）常用词查询
1 SearchResponse myresponse=responsebuilder.setQuery(
2 //4.常用词查询
3 QueryBuilders.commonTermsQuery("name", "岳云鹏18")
4 )
5 .setFrom(0).setSize(100)
6 // .setExplain(true)
7 .execute().actionGet(); 个人觉得与（1）基本查询matchPhraseQuery(String name, Object text)类似
（5）match查询
只使用过matchPhraseQuery函数，具体用法见上述所示
（6）multi_match查询
1 SearchResponse myresponse=responsebuilder.setQuery(
2 //6.multiMatchQuery(text,fields)其中的fields是字段的名字，可以写好几个，每一个中间用逗号分隔
3 QueryBuilders.multiMatchQuery("13", "name","address")
4 )
5 .setFrom(0).setSize(100)
6 // .setExplain(true)
7 .execute().actionGet(); multiMatchQuery(Object text, String... fieldNames):text为文本值，fieldNames为字段名称。
举例说明：name、address为字段名称，13为文本值。查询name字段或者address字段文本值为13的结果集。
（7）query_string查询
1 SearchResponse myresponse=responsebuilder.setQuery(
2 //7.query_string查询 （所有字段内容包含以下文本的）
3 QueryBuilders.queryStringQuery("13")
4 )
5 .setFrom(0).setSize(100)
6 // .setExplain(true)
7 .execute().actionGet(); 查询任意字段文本值为13的结果集。multi_match为指定某几个字段，query_string是查所有的字段。
（8）simple_query_string查询
1 SearchResponse myresponse=responsebuilder.setQuery(
2 //8.simple_query_string查询
3 QueryBuilders.simpleQueryStringQuery("13")
4 )
5 .setFrom(0).setSize(100)
6 // .setExplain(true)
7 .execute().actionGet(); 个人觉得与query_string没太大区别，感兴趣的可以深入研究
（9）标识符查询
这个没有研究，直接语法有兴趣的可以深入研究
GetResponse getresponse = client.prepareGet("users", "user", "3").get();（10）前缀查询
1 SearchResponse myresponse=responsebuilder.setQuery(
2 //8.前缀查询 （一个汉字，字符小写）
3 // QueryBuilders.prefixQuery("name", "云")
4 QueryBuilders.prefixQuery("name", "12")
5 )
6 .setFrom(0).setSize(100)
7 // .setExplain(true)
8 .execute().actionGet(); （11）fuzzy_like_this，fuzzy_like_this_field，fuzzy查询
SearchResponse myresponse=responsebuilder.setQuery(
//9.fuzzy_like_this，fuzzy_like_this_field，fuzzy查询
//fuzzyQuery:使用模糊查询匹配文档查询
QueryBuilders.fuzzyQuery("name", "鹏16")
)
.setFrom(0).setSize(100)
// .setExplain(true)
.execute().actionGet(); 只发现了这个方法fuzzyQuery(String name, String value)，也许高版本的会有其他方法
（12）通配符查询
wildcard查询和prefix查询类似，也是一个基于词条的低级别查询。但是它能够让你指定一个模式(Pattern)，而不是一个前缀(Prefix)。它使用标准的shell通配符：?用来匹配任意字符，*用来匹配零个或者多个字符。
1 SearchResponse myresponse=responsebuilder.setQuery(
2
3 //10.通配符查询 ?用来匹配任意字符，*用来匹配零个或者多个字符
4 // QueryBuilders.wildcardQuery("name", "岳*")
5 QueryBuilders.wildcardQuery("createTime", "?ue*")
6 )
7 .setFrom(0).setSize(100)
8 // .setExplain(true)
9 .execute().actionGet(); 有一点需要注意的是：由于?用来匹配字符的，而非字符串。查询中文的使用?是无效的。
（13）more_like_this，more_like_this_field
responsebuilder.setQuery(QueryBuilders.moreLikeThisQuery().addLikeText("long")) responsebuilder.setQuery(QueryBuilders.moreLikeThisQuery("long")) 详情参考：http://blog.csdn.net/lu_wei_wei/article/details/51088125
（14）rang查询
range过滤允许我们按照指定范围查找一批数据
范围操作符包含：
- gt :: 大于
- gte:: 大于等于
- lt :: 小于
- lte:: 小于等于
1 SearchResponse myresponse=responsebuilder.setQuery(
2
3 //12.rang查询
4 QueryBuilders.rangeQuery("age").gt(10).lt(20)
5 )
6 .setFrom(0).setSize(100)
7 // .setExplain(true)
8 .execute().actionGet(); （15）dismax查询
将子查询union 到一起，没个文档的分数是 子查询中相同文档的得分最大值。
例： 北京大饭店 酒索引得分 0； 店 得分 1； 大得分1.1 最后的结果是 北京大饭店相关度得分1.1 QueryBuilders.disMaxQuery()
.add(QueryBuilders.termQuery("hotelName","酒"))
.add(QueryBuilders.termQuery("hotelName","店"))
.add(QueryBuilders.termQuery("hotelName","大")); （16）正则表达式查询
1 SearchResponse myresponse=responsebuilder.setQuery(
2
3 //14.正则表达式查询
4 QueryBuilders.regexpQuery("createTime", "dec.*")
5 )
6 .setFrom(0).setSize(100)
7 // .setExplain(true)
8 .execute().actionGet(); 注意
prefix，wildcard以及regexp查询基于词条进行操作。如果你在一个analyzed字段上使用了它们，它们会检查字段中的每个词条，而不是整个字段。
比如，假设我们的title字段中含有"Quick brown fox"，它会产生词条quick，brown和fox。
这个查询能够匹配：
{ "regexp": { "title": "br.*" }}而不会匹配：
{ "regexp": { "title": "Qu.*" }}
{ "regexp": { "title": "quick br*" }} Elasticsearch正则表达式语法： https://www.cnblogs.com/xing901022/p/6797597.html四、bool查询
bool 过滤可以用来合并多个过滤条件查询结果的布尔逻辑，它包含一下操作符：
- must :: 多个查询条件的完全匹配,相当于 and。
- must_not :: 多个查询条件的相反匹配，相当于 not。
- should :: 至少有一个查询条件匹配, 相当于 or。
1 SearchResponse myresponse=responsebuilder.setQuery(
2
3 //15.bool查询
4 QueryBuilders.boolQuery()
5 .must(QueryBuilders.multiMatchQuery("13", "name"))
6 .must(QueryBuilders.multiMatchQuery("13", "address"))
7 )
8 .setFrom(0).setSize(100)
9 // .setExplain(true)
10 .execute().actionGet(); multiMatchQuery(Object text, String... fieldNames)用法参考（6）multi_match查询