ElasticSearch——DSL查询及结果处理

转x33g5p2x  于2022-04-12 转载在 ElasticSearch  
字(6.2k)|赞(0)|评价(0)|浏览(1606)

1.DSL查询语法

1.1.DSL查询分类和基本语法

常见的查询类型包括：

查询类型描述
查询所有查询出所有数据 例如：match_all
全文检索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 、 multi_match
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
地理查询根据经纬度查询。例如：geo_distance、geo_bounding_box
复合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

【基本查询语法】

GET /索引库名/_search
{
	"query": {
		"查询类型": {
			"查询条件": "条件值"
		}
	}
}

【案例】

1.2.全文检索

全文检索会对用户输入内容分词,常用于搜索框搜索

【match语法】

GET /索引库名/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "要搜索的字段": "搜索的值"
    }
  }
}

【multi_match语法】

GET /索引库名/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "搜索的值",
      "fields": ["要搜索的字段1","要搜索的字段2","要搜索的字段3"]
    }
  }
}

【案例】

参与查询的字段越多查询性能越差。建议使用match查询,将要查询的多个要查字段通过copy_to拷到一个字段中

1.3.精确查询

精确查询你一般是查找keyword、日期、boolean等字段类型,不会对搜索条件分词。

【term查询语法】

GET /索引库名/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "要搜索的字段": {
        "value": "要搜索的值"
      }
    }
  }
}

【range查询语法】范围查询：可以是数值也可以是日期

GET /hotel/_search
{
  "query": {
   "range": {
     "要搜索的字段": {
       "gte": 最小值,
       "lte": 最大值
     }
   }
  }
}

【案例】

1.4.地理查询

根据经纬度查询

  • geo_bounding_box：查询geo_point落在某个矩形范围内的所有文档
  • geo_distance：查询到指定中心点小于某个举例值得所有文档

【geo_bounding_box语法】

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "geo_bounding_box": {
      "位置字段": {
        "top_left": {
          "lat": 维度位置,
          "lon": 经度位置
        },
        "bottom_right": {
          "lat": 经度位置,
          "lon": 维度位置
        }
      }
    }
  }
}

【geo_distance查询语法】

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "geo_distance": {
      "distance": "距离(例如15km)",
      "位置字段": "经纬度"
    }
  }
}

【案例】

1.5复合查询

复合查询可以将其他简单查询组合起来,实现更复杂的搜索逻辑

  • function_score：算分函数查询,可以控制文档相关性算分,控制文档排名
  • bool：布尔查询是一个或多个查询子句的组合

【function_score语法】

GET /索引库名/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": { //原始查询条件
        "查询类型": {
          "字段名": "值"
        }
      },
      "functions": [
        {
          "filter": { //过滤条件,符合条件的文档才会被重新算分
            "term": {
              "字段名": "值"
            }
          },
          "weight": 1 //算分函数
        }
      ],
      "boost_mode": "multiply" //加权模式
    }
  }
}

常见算分模式：

  • weight：给一个常量值作为函数结果
  • field_value_factor：用文档中的某个字段作为函数结果
  • random_score：随机生成一个值作为函数的结果
  • script_score：自定义计算公式,公式结果作为函数结果

【案例】

【bool语法】

GET /索引库名/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "子查询一": [],
      "子查询二": [],
      "子查询三": [],
      //...
    }
  }
}

子查询的组合方式有：

  • must：必须匹配每个子查询,类似"与"
  • should：选择性匹配子查询,类似"或"
  • must_not：必须不匹配,不参与算分,类似"非"
  • filter：必须匹配,不参与算分

【案例】

2.查询结果处理

2.1.排序

ElasticSearch默认按照相关度算分(_score)排序,ES允许指定自定义排序字段。可以排序的字段有：keyword类型、数值类型、地理坐标类型、日期类型等。

【语法】

GET /索引库名/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "参与排序的字段": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

【案例】

【按照距离排序】

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "_geo_distance": {
        "location": {
          "lat": 32.123,
          "lon": 121.221
        },
        "order": "asc",
        "unit": "km"
      }
    }
  ]
}

2.2.分页

ElasticSearch默认情况下只返回top10的数据,如果需要查询更多的数据就需要修改分页参数

【语法】

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 45,  //分页开始的位置,默认为0
  "size": 15,  //期望获得的文档总数,默认为10
  "sort": [
    { "price": "asc"}
  ]
}

默认查询上限（from+size）是10000

2.3.高亮

【语法】

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "深圳"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "name": { //指定要高亮的字段
        "require_field_match": "false", //默认情况搜索字段要与高亮字段一致
        "pre_tags": "<em>",  //标记高亮的前置标签
        "post_tags": "</em>" //标记高亮的后置标签
      }
    }
  }
}

3.RestClient查询文档

@Test
    void testMatchAll() throws IOException{
        //1.准备request
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("hotel");
        //2.准备DSL参数
        //searchRequest.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery()); //match_all查询
        //searchRequest.source().query(QueryBuilders.matchQuery("name","北京")); //match查询
        //searchRequest.source().query(QueryBuilders.multiMatchQuery("南京","city","name")); //multi_match查询
        //searchRequest.source().query(QueryBuilders.termQuery("city","上海")); //精确查询
        //searchRequest.source().query(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(100).lte(200)); //范围查询
        searchRequest.source().query(QueryBuilders.boolQuery()
                .must(QueryBuilders.termQuery("city","上海"))
                .filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(100).lte(200))
        ); //组合查询

        //3.发送请求,得到响应结果
        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        //4.解析响应结果
        SearchHits searchHits = searchResponse.getHits();
        //4.1获取查询的总条数
        long total = searchHits.getTotalHits().value;
        System.out.println(total);
        //4.2查询结果的数组
        SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
        for (SearchHit hit : hits) {
            //4.3获取source
            String json = hit.getSourceAsString();
            //4.4反序列化成hotelDoc对象
            HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
            System.out.println(hotelDoc);
        }
    }

4.RestClient处理结果

4.1分页与排序

@Test
    void testSort() throws IOException{
        int page = 2,size = 15;
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("hotel");
        searchRequest.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());
        //分页
        searchRequest.source().from((page-1)*size).size(size);
        //排序
        searchRequest.source().sort("price", SortOrder.DESC);
        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        //....
    }

4.2高亮

@Test
    void testHeightLighter() throws IOException{
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("hotel");
        searchRequest.source().query(QueryBuilders.termQuery("brand","喜来登"));
        //高亮
        searchRequest.source().highlighter(new HighlightBuilder().field("name").requireFieldMatch(false));
        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        //结果高亮处理
        SearchHits searchHits = searchResponse.getHits();
        SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
        for (SearchHit hit : hits) {
            //4.3获取source
            String json = hit.getSourceAsString();
            HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
            Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
            if (!CollectionUtils.isEmpty(highlightFields)){
                HighlightField highlightField = highlightFields.get("name");
                if (highlightField != null){
                    String name = highlightField.getFragments()[0].string();
                    hotelDoc.setName(name);
                }
            }
            System.out.println(hotelDoc);
        }
    }

版权说明 : 本文为转载文章, 版权归原作者所有 版权申明

原文链接 : https://blog.csdn.net/m0_60117382/article/details/124085437

内容来源于网络，如有侵权，请联系作者删除！

Javadsl微服务微服务专题笔记

相关文章

    查看更多

    热门标签

    更多
    JavaquerypythonNode开发语言requestUtil数据库Table后端算法LoggerMessageElementParser

    最新文章

    更多
    • 蜀ICP备2022004421号-2 NULL123 https://www.null123.com © All rights reserved
    • 本站内容来源互联网,如果侵犯您的权益请联系我们删除, 联系方式：448109455@qq.com