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分布式搜索引擎--es

作者:互联网

1.DSL查询文档

elasticsearch的查询依然是基于JSON风格的DSL来实现的。

1.1.DSL查询分类

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:

查询的语法基本一致:

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "查询类型": {
      "查询条件": "条件值"
    }
  }
}

我们以查询所有为例,其中:

// 查询所有
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match_all": {
    }
  }
}

其它查询无非就是查询类型查询条件的变化。

1.2.全文检索查询

1.2.1.基本语法

常见的全文检索查询包括:

match查询语法如下:

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "FIELD": "TEXT" 
# FIELD属性字段 TEXT 该字段下所匹配的内容
    }
  }
}

mulit_match语法如下:

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "TEXT",
      "fields": ["FIELD1", " FIELD12"]
    }
  }
}
1.2.2.总结

match和multi_match的区别是什么?

1.3.精准查询

精确查询一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。所以不会对搜索条件分词。常见的有:

1.3.1.term查询

因为精确查询的字段搜是不分词的字段,因此查询的条件也必须是不分词的词条。查询时,用户输入的内容跟自动值完全匹配时才认为符合条件。如果用户输入的内容过多,反而搜索不到数据。

语法说明:

// term查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "FIELD": {
        "value": "VALUE"
      }
    }
  }
}
1.3.2.range查询

范围查询,一般应用在对数值类型做范围过滤的时候。比如做价格范围过滤。

基本语法:

// range查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "FIELD": {
        "gte": 10, // 这里的gte代表大于等于,gt则代表大于
        "lte": 20 // lte代表小于等于,lt则代表小于
      }
    }
  }
}
1.3.3.总结

精确查询常见的有哪些?

1.4.地理坐标查询

所谓的地理坐标查询,其实就是根据经纬度查询,官方文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/geo-queries.html

1.4.1.矩形范围查询

矩形范围查询,也就是geo_bounding_box查询,查询坐标落在某个矩形范围的所有文档:

查询时,需要指定矩形的左上右下两个点的坐标,然后画出一个矩形,落在该矩形内的都是符合条件的点。

语法如下:

// geo_bounding_box查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "geo_bounding_box": {
      "FIELD": {
        "top_left": { // 左上点
          "lat": 31.1,
          "lon": 121.5
        },
        "bottom_right": { // 右下点
          "lat": 30.9,
          "lon": 121.7
        }
      }
    }
  }
}
1.4.2.附近查询

附近查询,也叫做距离查询(geo_distance):查询到指定中心点小于某个距离值的所有文档。

换句话来说,在地图上找一个点作为圆心,以指定距离为半径,画一个圆,落在圆内的坐标都算符合条件:

语法说明:

// geo_distance 查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "geo_distance": {
      "distance": "15km", // 半径
      "FIELD": "31.21,121.5" // 圆心
    }
  }
}

1.5.复合查询

复合(compound)查询:复合查询可以将其它简单查询组合起来,实现更复杂的搜索逻辑。常见的有两种:

3.RestClient查询文档

3.1.快速入门

我们以match_all查询为例

3.1.1.发起查询请求

代码解读:

这里关键的API有两个,一个是request.source(),其中包含了查询、排序、分页、高亮等所有功能:

一个是QueryBuilders,其中包含match、term、function_score、bool等各种查询:

3.1.2.解析响应

响应结果的解析:

3.1.3.完整代码

完整代码如下:

@Test
void testMatchAll() throws IOException {
    // 1.准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    request.source()
        .query(QueryBuilders.matchAllQuery());
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);

    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
}

private void handleResponse(SearchResponse response) {
    // 4.解析响应
    SearchHits searchHits = response.getHits();
    // 4.1.获取总条数
    long total = searchHits.getTotalHits().value;
    System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");
    // 4.2.文档数组
    SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
    // 4.3.遍历
    for (SearchHit hit : hits) {
        // 获取文档source
        String json = hit.getSourceAsString();
        // 反序列化
        HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
        System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc);
    }
}
3.1.4.小结

查询的基本步骤是:

  1. 创建SearchRequest对象
  2. 准备Request.source(),也就是DSL。
    ① QueryBuilders来构建查询条件
    ② 传入Request.source() 的 query() 方法
  3. 发送请求,得到结果
  4. 解析结果(参考JSON结果,从外到内,逐层解析)

3.2.match查询

同样是利用QueryBuilders提供的方法:

3.3.精确查询

精确查询主要是两者:

与之前的查询相比,差异同样在查询条件,其它都一样。

查询条件构造的API如下:

标签:search,--,查询,DSL,es,query,geo,match,分布式
来源: https://www.cnblogs.com/sy2022/p/16564136.html