ElasticsearchTemplate的详细使用,完成多条件查询、匹配度查询等

ElasticsearchTemplate是Spring对ES的java api进行的封装,提供了大量的相关的类来完成各种各样的查询。在日常的使用中,应该说最常用的查询就是queryList方法。

public <T> List<T> queryForList(SearchQuery query, Class<T> clazz) {
        return this.queryForPage(query, clazz).getContent();
    }

而我们的主要工作就是构建SearchQuery查询条件,包括排序、分页等条件都包含在SearchQuery中。在之前的一篇文章中已经简单的讲过这几个类的继承关系了,这里我们主要看看使用方法(http://blog.csdn.net/tianyaleixiaowu/article/details/76149547  先阅读该篇了解基本的继承关系)。

直接上例子,Post对象

package com.example.demo.pojo;

import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document;

@Document(indexName="projectname",type="post",indexStoreType="fs",shards=5,replicas=1,refreshInterval="-1")
public class Post {
    @Id
    private String id;

    private String title;

    private String content;

    private int userId;

    private int weight;

    @Override
    public String toString() {
        return "Post{" +
                "id='" + id + '\'' +
                ", title='" + title + '\'' +
                ", content='" + content + '\'' +
                ", userId=" + userId +
                ", weight=" + weight +
                '}';
    }

    public String getId() {
        return id;
    }

    public void setId(String id) {
        this.id = id;
    }

    public String getTitle() {
        return title;
    }

    public void setTitle(String title) {
        this.title = title;
    }

    public String getContent() {
        return content;
    }

    public void setContent(String content) {
        this.content = content;
    }

    public int getUserId() {
        return userId;
    }

    public void setUserId(int userId) {
        this.userId = userId;
    }

    public int getWeight() {
        return weight;
    }

    public void setWeight(int weight) {
        this.weight = weight;
    }
}
import com.example.demo.pojo.Post;
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;

public interface PostRepository extends ElasticsearchRepository<Post, String> {
}

初始化数据

package com.example.demo.config;

import com.example.demo.pojo.Post;
import com.example.demo.repository.PostRepository;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.annotation.PostConstruct;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

@Component
public class Init {
    @Autowired
    PostRepository postRepository;

    @PostConstruct
    public void init() {
        //只初始化一次
        Iterable<Post> posts = postRepository.findAll();
        if (posts.iterator().hasNext()) {
            return;
        }
        for (int i = 0; i < 40; i++) {
            Post post = new Post();
            post.setTitle(getTitle().get(i));
            post.setContent(getContent().get(i));
            post.setWeight(i);
            post.setUserId(i % 10);
            postRepository.save(post);
        }
    }

    private List<String> getTitle() {
        List<String> list = new ArrayList<>();
        list.add("《如梦令·常记溪亭日暮》");
        list.add("《醉花阴·薄雾浓云愁永昼》");
        list.add("《声声慢·寻寻觅觅》");
        list.add("《永遇乐·落日熔金》");
        list.add("《如梦令·昨夜雨疏风骤》");
        list.add("《渔家傲·雪里已知春信至》");
        list.add("《点绛唇·蹴[1]罢秋千》");
        list.add("《点绛唇·寂寞深闺》");
        list.add("《蝶恋花·泪湿罗衣脂粉满》");
        list.add("《蝶恋花 离情》");
        list.add("《浣溪沙》");
        list.add("《浣溪沙》");
        list.add("《浣溪沙》");
        list.add("《浣溪沙》");
        list.add("《浣溪沙》");
        list.add("《减字木兰花·卖花担上》");
        list.add("《临江仙·欧阳公作《蝶恋花》");
        list.add("《临江仙·庭院深深深几许》");
        list.add("《念奴娇·萧条庭院》");
        list.add("《菩萨蛮·风柔日薄春犹早》");
        list.add("《菩萨蛮·归鸿声断残云碧》");
        list.add("《武陵春·风住尘香花已尽》");
        list.add("《一剪梅·红藕香残玉蕈秋》");
        list.add("《渔家傲·天接云涛连晓雾》");
        list.add("《鹧鸪天·暗淡轻黄体性柔》");
        list.add("《鹧鸪天·寒日萧萧上锁窗》");
        list.add("《一剪梅·红藕香残玉簟秋》");
        list.add("《如梦令·常记溪亭日暮》");
        list.add("《浣溪沙》");
        list.add("《浣溪沙》");
        list.add("《浣溪沙》");
        list.add("《蝶恋花·泪湿罗衣脂粉满》");
        list.add("《蝶恋花·暖日晴风初破冻》");
        list.add("《鹧鸪天·寒日萧萧上锁窗》");
        list.add("《醉花阴·薄雾浓云愁永昼》");
        list.add("《鹧鸪天·暗淡轻黄体性柔》");
        list.add("《蝶恋花·永夜恹恹欢意少》");
        list.add("《浣溪沙》");
        list.add("《浣溪沙》");
        list.add("《如梦令·谁伴明窗独坐》");
        return list;
    }

    private List<String> getContent() {
        List<String> list = new ArrayList<>();
        list.add("初中 宋·李清照 常记溪亭日暮,沉醉不知归路,兴尽晚回舟,误入藕花深处。争渡,争渡");
        list.add("重阳节 宋·李清照 薄雾浓云愁永昼,瑞脑消金兽。佳节又重阳,玉枕纱厨,半夜凉初透。东");
        list.add("闺怨诗 宋·李清照 寻寻觅觅,冷冷清清,凄凄惨惨戚戚。乍暖还寒时候,最难将息。三杯两");
        list.add("元宵节 宋·李清照 落日熔金,暮云合璧,人在何处。染柳烟浓,吹梅笛怨,春意知几许。元");
        list.add("婉约诗 宋·李清照 昨夜雨疏风骤,浓睡不消残酒,试问卷帘人,却道海棠依旧。知否,知否");
        list.add("描写梅花 宋·李清照 雪里已知春信至,寒梅点缀琼枝腻,香脸半开娇旖旎,当庭际,玉人浴出");
        list.add(" 宋·李清照 蹴罢秋千,起来慵整纤纤手。露浓花瘦,薄汗轻衣透。见客入来,袜刬金");
        list.add("闺怨诗 宋·李清照 寂寞深闺,柔肠一寸愁千缕。惜春春去。几点催花雨。倚遍阑干,只是无");
        list.add("婉约诗 宋·李清照 泪湿罗衣脂粉满。四叠阳关,唱到千千遍。人道山长水又断。萧萧微雨闻");
        list.add("描写春天 宋·李清照 暖雨晴风初破冻,柳眼梅腮,已觉春心动。酒意诗情谁与共?泪融残粉花");
        list.add("寒食节 宋·李清照 淡荡春光寒食天,玉炉沈水袅残烟,梦回山枕隐花钿。海燕未来人斗草,");
        list.add(" 宋·李清照 髻子伤春慵更梳,晚风庭院落梅初,淡云来往月疏疏,玉鸭薰炉闲瑞脑,");
        list.add(" 宋·李清照 莫许杯深琥珀浓,未成沉醉意先融。疏钟已应晚来风。瑞脑香消魂梦断,");
        list.add("闺怨诗 宋·李清照 小院闲窗春已深,重帘未卷影沉沉。倚楼无语理瑶琴,远岫出山催薄暮。");
        list.add("爱情诗 宋·李清照 绣幕芙蓉一笑开,斜偎宝鸭亲香腮,眼波才动被人猜。一面风情深有韵,");
        list.add("描写春天 宋·李清照 卖花担上,买得一枝春欲放。泪染轻匀,犹带彤霞晓露痕。怕郎猜道,奴");
        list.add("》 宋·李清照 欧阳公作《蝶恋花》,有“深深深几许”之句,予酷爱之。用其语作“庭");
        list.add("描写梅花 宋·李清照 庭院深深深几许,云窗雾阁春迟,为谁憔悴损芳姿。夜来清梦好,应是发");
        list.add("寒食节 宋·李清照 萧条庭院,又斜风细雨,重门须闭。宠柳娇花寒食近,种种恼人天气。险");
        list.add("思乡诗 宋·李清照 风柔日薄春犹早,夹衫乍著心情好。睡起觉微寒,梅花鬓上残。故乡何处");
        list.add("描写春天 宋·李清照 归鸿声断残云碧,背窗雪落炉烟直。烛底凤钗明,钗头人胜轻。角声催晓");
        list.add("闺怨诗 宋·李清照 风住尘香花已尽,日晚倦梳头。物是人非事事休,欲语泪先流。闻说双溪");
        list.add(" 宋·李清照 红藕香残玉蕈秋,轻解罗裳,独上兰舟。云中谁寄锦书来?雁字回时,月");
        list.add("豪放诗 宋·李清照 天接云涛连晓雾。星河欲转千帆舞。仿佛梦魂归帝所。闻天语。殷勤问我");
        list.add("描写花 宋·李清照 暗淡轻黄体性柔。情疏迹远只香留。何须浅碧深红色,自是花中第一流。");
        list.add("描写秋天 宋·李清照 寒日萧萧上琐窗,梧桐应恨夜来霜。酒阑更喜团茶苦,梦断偏宜瑞脑香。");
        list.add("闺怨诗 宋·李清照 红藕香残玉簟秋。轻解罗裳,独上兰舟。云中谁寄锦书来?雁字回时,月");
        list.add(" 宋·李清照 常记溪亭日暮。沈醉不知归路。兴尽晚回舟,误入藕花深处。争渡。争渡");
        list.add(" 宋·李清照 莫许杯深琥珀浓。未成沈醉意先融。已应晚来风。瑞脑香消魂梦断,");
        list.add(" 宋·李清照 小院闲窗春色深。重帘未卷影沈沈。倚楼无语理瑶琴。远岫出山催薄暮,");
        list.add(" 宋·李清照 淡荡春光寒食天。玉炉沈水袅残烟。梦回山枕隐花钿。海燕未来人斗草,");
        list.add(" 宋·李清照 泪湿罗衣脂粉满。四叠阳关,唱到千千遍。人道山长山又断。萧萧微雨闻");
        list.add(" 宋·李清照 暖日晴风初破冻。柳眼眉腮,已觉春心动。酒意诗情谁与共。泪融残粉花");
        list.add(" 宋·李清照 寒日萧萧上锁窗。梧桐应恨夜来霜。酒阑更喜团茶苦,梦断偏宜瑞脑香。");
        list.add(" 宋·李清照 薄雾浓云愁永昼。瑞脑消金兽。佳节又重阳,玉枕纱厨,半夜凉初透。东");
        list.add(" 宋·李清照 暗淡轻黄体性柔。情疏迹远只香留。何须浅碧深红色,自是花中第一流。");
        list.add(" 宋·李清照 永夜恹恹欢意少。空梦长安,认取长安道。为报今年春色好。花光月影宜");
        list.add(" 宋·李清照 髻子伤春慵更梳。晚风庭院落梅初。淡云来往月疏疏。玉鸭熏炉闲瑞脑,");
        list.add(" 宋·李清照 绣面芙蓉一笑开。斜飞宝鸭衬香腮。眼波才动被人猜。一面风情深有韵,");
        list.add(" 宋·李清照 谁伴明窗独坐,我共影儿俩个。灯尽欲眠时,影也把人抛躲。无那,无那");
        return list;
    }

}

测试开始

定义出来

@Autowired
    private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;

1 单字符串全文查询

/**
     * 单字符串模糊查询,默认排序。将从所有字段中查找包含传来的word分词后字符串的数据集
     */
    @RequestMapping("/singleWord")
    public Object singleTitle(String word, @PageableDefault Pageable pageable) {
        //使用queryStringQuery完成单字符串查询
        SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(queryStringQuery(word)).withPageable(pageable).build();
        return elasticsearchTemplate.queryForList(searchQuery, Post.class);
    }

请求 http://localhost:8080/singleWord?word=浣溪沙&size=20

结果:

[
  {
    "id": "AV56c5adcu4Vu652ZQrK",
    "title": "《浣溪沙》",
    "content": " 宋·李清照 莫许杯深琥珀浓,未成沉醉意先融。疏钟已应晚来风。瑞脑香消魂梦断,",
    "userId": 2,
    "weight": 12
  },
  {
    "id": "AV56c5bfcu4Vu652ZQrM",
    "title": "《浣溪沙》",
    "content": "爱情诗 宋·李清照 绣幕芙蓉一笑开,斜偎宝鸭亲香腮,眼波才动被人猜。一面风情深有韵,",
    "userId": 4,
    "weight": 14
  },
  {
    "id": "AV56c5jdcu4Vu652ZQrb",
    "title": "《浣溪沙》",
    "content": " 宋·李清照 小院闲窗春色深。重帘未卷影沈沈。倚楼无语理瑶琴。远岫出山催薄暮,",
    "userId": 9,
    "weight": 29
  },
  {
    "id": "AV56c5nfcu4Vu652ZQrj",
    "title": "《浣溪沙》",
    "content": " 宋·李清照 髻子伤春慵更梳。晚风庭院落梅初。淡云来往月疏疏。玉鸭熏炉闲瑞脑,",
    "userId": 7,
    "weight": 37
  },
  {
    "id": "AV56c5aBcu4Vu652ZQrJ",
    "title": "《浣溪沙》",
    "content": " 宋·李清照 髻子伤春慵更梳,晚风庭院落梅初,淡云来往月疏疏,玉鸭薰炉闲瑞脑,",
    "userId": 1,
    "weight": 11
  },
  {
    "id": "AV56c5Zucu4Vu652ZQrI",
    "title": "《浣溪沙》",
    "content": "寒食节 宋·李清照 淡荡春光寒食天,玉炉沈水袅残烟,梦回山枕隐花钿。海燕未来人斗草,",
    "userId": 0,
    "weight": 10
  },
  {
    "id": "AV56c5i-cu4Vu652ZQra",
    "title": "《浣溪沙》",
    "content": " 宋·李清照 莫许杯深琥珀浓。未成沈醉意先融。已应晚来风。瑞脑香消魂梦断,",
    "userId": 8,
    "weight": 28
  },
  {
    "id": "AV56c5j-cu4Vu652ZQrc",
    "title": "《浣溪沙》",
    "content": " 宋·李清照 淡荡春光寒食天。玉炉沈水袅残烟。梦回山枕隐花钿。海燕未来人斗草,",
    "userId": 0,
    "weight": 30
  },
  {
    "id": "AV56c5a_cu4Vu652ZQrL",
    "title": "《浣溪沙》",
    "content": "闺怨诗 宋·李清照 小院闲窗春已深,重帘未卷影沉沉。倚楼无语理瑶琴,远岫出山催薄暮。",
    "userId": 3,
    "weight": 13
  },
  {
    "id": "AV56c5oAcu4Vu652ZQrk",
    "title": "《浣溪沙》",
    "content": " 宋·李清照 绣面芙蓉一笑开。斜飞宝鸭衬香腮。眼波才动被人猜。一面风情深有韵,",
    "userId": 8,
    "weight": 38
  },
  {
    "id": "AV56c5Uwcu4Vu652ZQq-",
    "title": "《如梦令·常记溪亭日暮》",
    "content": "初中 宋·李清照 常记溪亭日暮,沉醉不知归路,兴尽晚回舟,误入藕花深处。争渡,争渡",
    "userId": 0,
    "weight": 0
  },
  {
    "id": "AV56c5ifcu4Vu652ZQrZ",
    "title": "《如梦令·常记溪亭日暮》",
    "content": " 宋·李清照 常记溪亭日暮。沈醉不知归路。兴尽晚回舟,误入藕花深处。争渡。争渡",
    "userId": 7,
    "weight": 27
  },
  {
    "id": "AV56c5e-cu4Vu652ZQrT",
    "title": "《武陵春·风住尘香花已尽》",
    "content": "闺怨诗 宋·李清照 风住尘香花已尽,日晚倦梳头。物是人非事事休,欲语泪先流。闻说双溪",
    "userId": 1,
    "weight": 21
  }
]

共13个结果,按照默认的排序方式,即匹配相关度排序,前10个匹配度最高,都是完全带“浣溪沙”三个字的。第10个、11个都是题目和正文都包含“溪”字而且出现了2次“溪”,最后一个是正文带一个“溪”。

我们修改一下排序方式,按照weight从大到小排序

/**
     * 单字符串模糊查询,单字段排序。
     */
    @RequestMapping("/singleWord1")
    public Object singlePost(String word, @PageableDefault(sort = "weight", direction = Sort.Direction.DESC) Pageable pageable) {
        //使用queryStringQuery完成单字符串查询
        SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(queryStringQuery(word)).withPageable(pageable).build();
        return elasticsearchTemplate.queryForList(searchQuery, Post.class);
    }

请求:

http://localhost:8080/singleWord1?word=浣溪沙&size=20 结果:

[
  {
    "id": "AV56c5oAcu4Vu652ZQrk",
    "title": "《浣溪沙》",
    "content": " 宋·李清照 绣面芙蓉一笑开。斜飞宝鸭衬香腮。眼波才动被人猜。一面风情深有韵,",
    "userId": 8,
    "weight": 38
  },
  {
    "id": "AV56c5nfcu4Vu652ZQrj",
    "title": "《浣溪沙》",
    "content": " 宋·李清照 髻子伤春慵更梳。晚风庭院落梅初。淡云来往月疏疏。玉鸭熏炉闲瑞脑,",
    "userId": 7,
    "weight": 37
  },
  {
    "id": "AV56c5j-cu4Vu652ZQrc",
    "title": "《浣溪沙》",
    "content": " 宋·李清照 淡荡春光寒食天。玉炉沈水袅残烟。梦回山枕隐花钿。海燕未来人斗草,",
    "userId": 0,
    "weight": 30
  },
  {
    "id": "AV56c5jdcu4Vu652ZQrb",
    "title": "《浣溪沙》",
    "content": " 宋·李清照 小院闲窗春色深。重帘未卷影沈沈。倚楼无语理瑶琴。远岫出山催薄暮,",
    "userId": 9,
    "weight": 29
  },
  {
    "id": "AV56c5i-cu4Vu652ZQra",
    "title": "《浣溪沙》",
    "content": " 宋·李清照 莫许杯深琥珀浓。未成沈醉意先融。已应晚来风。瑞脑香消魂梦断,",
    "userId": 8,
    "weight": 28
  },
  {
    "id": "AV56c5ifcu4Vu652ZQrZ",
    "title": "《如梦令·常记溪亭日暮》",
    "content": " 宋·李清照 常记溪亭日暮。沈醉不知归路。兴尽晚回舟,误入藕花深处。争渡。争渡",
    "userId": 7,
    "weight": 27
  },
  {
    "id": "AV56c5e-cu4Vu652ZQrT",
    "title": "《武陵春·风住尘香花已尽》",
    "content": "闺怨诗 宋·李清照 风住尘香花已尽,日晚倦梳头。物是人非事事休,欲语泪先流。闻说双溪",
    "userId": 1,
    "weight": 21
  },
  {
    "id": "AV56c5bfcu4Vu652ZQrM",
    "title": "《浣溪沙》",
    "content": "爱情诗 宋·李清照 绣幕芙蓉一笑开,斜偎宝鸭亲香腮,眼波才动被人猜。一面风情深有韵,",
    "userId": 4,
    "weight": 14
  },
  {
    "id": "AV56c5a_cu4Vu652ZQrL",
    "title": "《浣溪沙》",
    "content": "闺怨诗 宋·李清照 小院闲窗春已深,重帘未卷影沉沉。倚楼无语理瑶琴,远岫出山催薄暮。",
    "userId": 3,
    "weight": 13
  },
  {
    "id": "AV56c5adcu4Vu652ZQrK",
    "title": "《浣溪沙》",
    "content": " 宋·李清照 莫许杯深琥珀浓,未成沉醉意先融。疏钟已应晚来风。瑞脑香消魂梦断,",
    "userId": 2,
    "weight": 12
  },
  {
    "id": "AV56c5aBcu4Vu652ZQrJ",
    "title": "《浣溪沙》",
    "content": " 宋·李清照 髻子伤春慵更梳,晚风庭院落梅初,淡云来往月疏疏,玉鸭薰炉闲瑞脑,",
    "userId": 1,
    "weight": 11
  },
  {
    "id": "AV56c5Zucu4Vu652ZQrI",
    "title": "《浣溪沙》",
    "content": "寒食节 宋·李清照 淡荡春光寒食天,玉炉沈水袅残烟,梦回山枕隐花钿。海燕未来人斗草,",
    "userId": 0,
    "weight": 10
  },
  {
    "id": "AV56c5Uwcu4Vu652ZQq-",
    "title": "《如梦令·常记溪亭日暮》",
    "content": "初中 宋·李清照 常记溪亭日暮,沉醉不知归路,兴尽晚回舟,误入藕花深处。争渡,争渡",
    "userId": 0,
    "weight": 0
  }
]

可以看到排序已经按照weight从大到小来排了,比字符串匹配度的权重更大。

2 某字段按字符串模糊查询

查询某个字段中模糊包含目标字符串,使用matchQuery

/**
     * 单字段对某字符串模糊查询
     */
    @RequestMapping("/singleMatch")
    public Object singleMatch(String content, Integer userId, @PageableDefault Pageable pageable) {
        SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(matchQuery("content", content)).withPageable(pageable).build();
//        SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(matchQuery("userId", userId)).withPageable(pageable).build();
        return elasticsearchTemplate.queryForList(searchQuery, Post.class);
    }

请求:

http://localhost:8080/singleMatch?content=落日熔金&size=20

部分结果:

结果集是content字段包含“落日熔金”相关字样。 把注释放开,我们可以尝试用userId查询,http://localhost:8080/singleMatch?userId=1&size=20

matchQuery应该是比较常用的功能。

3 PhraseMatch查询,短语匹配

/**
     * 单字段对某短语进行匹配查询,短语分词的顺序会影响结果
     */
    @RequestMapping("/singlePhraseMatch")
    public Object singlePhraseMatch(String content, @PageableDefault Pageable pageable) {
        SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(matchPhraseQuery("content", content)).withPageable(pageable).build();
        return elasticsearchTemplate.queryForList(searchQuery, Post.class);
    }

结果只有一条:

[
  {
    "id": "AV56c5WDcu4Vu652ZQrB",
    "title": "《永遇乐·落日熔金》",
    "content": "元宵节 宋·李清照 落日熔金,暮云合璧,人在何处。染柳烟浓,吹梅笛怨,春意知几许。元",
    "userId": 3,
    "weight": 3
  }
]

和match查询类似,match_phrase查询首先解析查询字符串来产生一个词条列表。然后会搜索所有的词条,但只保留包含了所有搜索词条的文档,并且词条的位置要邻接。一个针对短语“中华共和国”的查询不会匹配“中华人民共和国”,因为没有含有邻接在一起的“中华”和“共和国”词条。

这种完全匹配比较严格,类似于数据库里的“%落日熔金%”这种,使用场景比较狭窄。如果我们希望能不那么严格,譬如搜索“中华共和国”,希望带“我爱中华人民共和国”的也能出来,就是分词后,中间能间隔几个位置的也能查出来,可以使用slop参数。

我们先来添加一个类似的数据

@RequestMapping("/add")
    public Object add() {
        Post post = new Post();
        post.setTitle("我是");
        post.setContent("我爱中华人民共和国");
        post.setWeight(1);
        post.setUserId(1);
        postRepository.save(post);
        post = new Post();
        post.setTitle("我是");
        post.setContent("中华共和国");
        post.setWeight(2);
        post.setUserId(2);
        return postRepository.save(post);
    }

使用如下方法:

@RequestMapping("/singlePhraseMatch")
    public Object singlePhraseMatch(String content, @PageableDefault Pageable pageable) {
//        SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(matchPhraseQuery("content", content)).withPageable(pageable).build();
        //少匹配一个分词也OK、
        SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(matchPhraseQuery("content", content).slop(2)).withPageable(pageable).build();
        return elasticsearchTemplate.queryForList(searchQuery, Post.class);
    }

当请求“中华共和国时”结果如下

[
  {
    "id": "AV5-ekRHcu4Vu652ZQrw",
    "title": "我是",
    "content": "中华共和国",
    "userId": 2,
    "weight": 2
  },
  {
    "id": "AV5-ekBvcu4Vu652ZQrv",
    "title": "我是",
    "content": "我爱中华人民共和国",
    "userId": 1,
    "weight": 1
  }
]

关于slop的解释,可以看看这一篇http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/51090707

精确短语(Exact-phrase)匹配也许太过于严格了。也许我们希望含有"quick brown fox"的文档也能够匹配"quick fox"查询,即使位置并不是完全相等的。 我们可以在短语匹配使用slop参数来引入一些灵活性: GET /my_index/my_type/_search {     "query": {         "match_phrase": {             "title": {                 "query": "quick fox",                 "slop":  1             }         }     } } slop参数告诉match_phrase查询词条能够相隔多远时仍然将文档视为匹配。相隔多远的意思是,你需要移动一个词条多少次来让查询和文档匹配? 我们以一个简单的例子来阐述这个概念。为了让查询quick fox能够匹配含有quick brown fox的文档,我们需要slop的值为1:             Pos 1         Pos 2         Pos 3 ----------------------------------------------- Doc:        quick         brown         fox ----------------------------------------------- Query:      quick         fox Slop 1:     quick                 ↳     fox 尽管在使用了slop的短语匹配中,所有的单词都需要出现,但是单词的出现顺序可以不同。如果slop的值足够大,那么单词的顺序可以是任意的。 为了让fox quick查询能够匹配我们的文档,需要slop的值为3:             Pos 1         Pos 2         Pos 3 ----------------------------------------------- Doc:        quick         brown         fox ----------------------------------------------- Query:      fox           quick Slop 1:     fox|quick  ↵   Slop 2:     quick      ↳  fox Slop 3:     quick                 ↳     fox

4 Term查询

这个是最严格的匹配,属于低级查询,不进行分词的,参考这篇文章http://www.cnblogs.com/muniaofeiyu/p/5616316.html

/**
     * term匹配,即不分词匹配,你传来什么值就会拿你传的值去做完全匹配
     */
    @RequestMapping("/singleTerm")
    public Object singleTerm(Integer userId, @PageableDefault Pageable pageable) {
        //不对传来的值分词,去找完全匹配的
        SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(termQuery("userId", userId)).withPageable(pageable).build();
        return elasticsearchTemplate.queryForList(searchQuery, Post.class);
    }

我们可以用这个来做那种需要==查询的操作,当传userId=1时,会查询出来所有userId为1的集合。

通常情况下,我们不会使用term查询,绝大部分情况我们使用ES的目的就是为了使用它的分词模糊查询功能。而term一般适用于做过滤器filter的情况,譬如我们去查询title中包含“浣溪沙”且userId=1时,那么就可以用termQuery("userId", 1)作为查询的filter。

5 multi_match多个字段匹配某字符串

如果我们希望title,content两个字段去匹配某个字符串,只要任何一个字段包括该字符串即可,就可以使用multimatch。

/**
     * 多字段匹配
     */
    @RequestMapping("/multiMatch")
    public Object singleUserId(String title, @PageableDefault(sort = "weight", direction = Sort.Direction.DESC) Pageable pageable) {
        SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(multiMatchQuery(title, "title", "content")).withPageable(pageable).build();
        return elasticsearchTemplate.queryForList(searchQuery, Post.class);
    }

访问http://localhost:8080/multiMatch?title=我是

结果如下

[
  {
    "id": "AV56c5oicu4Vu652ZQrl",
    "title": "《如梦令·谁伴明窗独坐》",
    "content": " 宋·李清照 谁伴明窗独坐,我共影儿俩个。灯尽欲眠时,影也把人抛躲。无那,无那",
    "userId": 9,
    "weight": 39
  },
  {
    "id": "AV56c5mecu4Vu652ZQrh",
    "title": "《鹧鸪天·暗淡轻黄体性柔》",
    "content": " 宋·李清照 暗淡轻黄体性柔。情疏迹远只香留。何须浅碧深红色,自是花中第一流。",
    "userId": 5,
    "weight": 35
  },
  {
    "id": "AV56c5g0cu4Vu652ZQrW",
    "title": "《鹧鸪天·暗淡轻黄体性柔》",
    "content": "描写花 宋·李清照 暗淡轻黄体性柔。情疏迹远只香留。何须浅碧深红色,自是花中第一流。",
    "userId": 4,
    "weight": 24
  },
  {
    "id": "AV56c5gIcu4Vu652ZQrV",
    "title": "《渔家傲·天接云涛连晓雾》",
    "content": "豪放诗 宋·李清照 天接云涛连晓雾。星河欲转千帆舞。仿佛梦魂归帝所。闻天语。殷勤问我",
    "userId": 3,
    "weight": 23
  },
  {
    "id": "AV56c5e-cu4Vu652ZQrT",
    "title": "《武陵春·风住尘香花已尽》",
    "content": "闺怨诗 宋·李清照 风住尘香花已尽,日晚倦梳头。物是人非事事休,欲语泪先流。闻说双溪",
    "userId": 1,
    "weight": 21
  },
  {
    "id": "AV56c5c7cu4Vu652ZQrP",
    "title": "《临江仙·庭院深深深几许》",
    "content": "描写梅花 宋·李清照 庭院深深深几许,云窗雾阁春迟,为谁憔悴损芳姿。夜来清梦好,应是发",
    "userId": 7,
    "weight": 17
  },
  {
    "id": "AV56c5YGcu4Vu652ZQrF",
    "title": "《点绛唇·寂寞深闺》",
    "content": "闺怨诗 宋·李清照 寂寞深闺,柔肠一寸愁千缕。惜春春去。几点催花雨。倚遍阑干,只是无",
    "userId": 7,
    "weight": 7
  },
  {
    "id": "AV5-ekRHcu4Vu652ZQrw",
    "title": "我是",
    "content": "中华共和国",
    "userId": 2,
    "weight": 2
  },
  {
    "id": "AV5-ekBvcu4Vu652ZQrv",
    "title": "我是",
    "content": "我爱中华人民共和国",
    "userId": 1,
    "weight": 1
  }
]

可以看到,无论是title还是content中,包含“我”“是”字样的都被查询了出来。 MultiMatch还有一些其他的属性,

包括Type、tieBreaker等的解释看下图

以上图片来源于http://www.cnblogs.com/yjf512/p/4897294.html

完全包含查询

之前的查询中,当我们输入“我天”时,ES会把分词后所有包含“我”和“天”的都查询出来,如果我们希望必须是包含了两个字的才能被查询出来,那么我们就需要设置一下Operator。

/**
     * 单字段包含所有输入
     */
    @RequestMapping("/contain")
    public Object contain(String title) {
        SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(matchQuery("title", title).operator(MatchQueryBuilder.Operator.AND)).build();
        return elasticsearchTemplate.queryForList(searchQuery, Post.class);
    }

无论是matchQuery,multiMatchQuery,queryStringQuery等,都可以设置operator。默认为Or,设置为And后,就会把符合包含所有输入的才查出来。

如果是and的话,譬如用户输入了5个词,但包含了4个,也是显示不出来的。我们可以通过设置精度来控制。

/**
     * 单字段包含所有输入(按比例包含)
     */
    @RequestMapping("/contain")
    public Object contain(String title) {
        SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(matchQuery("title", title).operator(MatchQueryBuilder.Operator.AND).minimumShouldMatch("75%")).build();
        return elasticsearchTemplate.queryForList(searchQuery, Post.class);
    }

minimumShouldMatch可以用在match查询中,设置最少匹配了多少百分比的能查询出来。

合并查询

即boolQuery,可以设置多个条件的查询方式。它的作用是用来组合多个Query,有四种方式来组合,must,mustnot,filter,should。

must代表返回的文档必须满足must子句的条件,会参与计算分值;

filter代表返回的文档必须满足filter子句的条件,但不会参与计算分值;

should代表返回的文档可能满足should子句的条件,也可能不满足,有多个should时满足任何一个就可以,通过minimum_should_match设置至少满足几个。

mustnot代表必须不满足子句的条件。

譬如我想查询title包含“XXX”,且userId=“1”,且weight最好小于5的结果。那么就可以使用boolQuery来组合。

/**
     * 多字段合并查询
     */
    @RequestMapping("/bool")
    public Object bool(String title, Integer userId, Integer weight) {
        SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(boolQuery().must(termQuery("userId", userId))
                .should(rangeQuery("weight").lt(weight)).must(matchQuery("title", title))).build();
        return elasticsearchTemplate.queryForList(searchQuery, Post.class);
    }

如果某个字段需要匹配多个值,譬如userId为1,2,3任何一个的,类似于mysql中的in,那么可以使用termsQuery("userId", ids).

如果某字段是字符串,我建议空的就设置为null,不要为""空串,貌似某些版本的ES,使用matchQuery空串会不生效。

详细点的看这篇http://blog.csdn.net/dm_vincent/article/details/41743955 boolQuery使用场景非常广泛,应该是主要学习的知识之一。

Query和Filter的区别

从代码上就能看出来,query和Filter都是QueryBuilder,也就是说在使用时,你把Filter的条件放到withQuery里也行,反过来也行。那么它们两个区别在哪?

查询在Query查询上下文和Filter过滤器上下文中,执行的操作是不一样的: 1、查询:是在使用query进行查询时的执行环境,比如使用search的时候。 在查询上下文中,查询会回答这个问题——“这个文档是否匹配这个查询,它的相关度高么?” ES中索引的数据都会存储一个_score分值,分值越高就代表越匹配。即使lucene使用倒排索引,对于某个搜索的分值计算还是需要一定的时间消耗。 2、过滤器:在使用filter参数时候的执行环境,比如在bool查询中使用Must_not或者filter 在过滤器上下文中,查询会回答这个问题——“这个文档是否匹配?” 它不会去计算任何分值,也不会关心返回的排序问题,因此效率会高一点。 另外,经常使用过滤器,ES会自动的缓存过滤器的内容,这对于查询来说,会提高很多性能。 总而言之: 1 查询上下文:查询操作不仅仅会进行查询,还会计算分值,用于确定相关度; 2 过滤器上下文:查询操作仅判断是否满足查询条件,不会计算得分,查询的结果可以被缓存。 所以,根据实际的需求是否需要获取得分,考虑性能因素,选择不同的查询子句。

这篇大概就讲这么多,已经能满足大部分场景了。

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