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全文搜索引擎-进阶与实战Elasticsearch_es searchrequest

作者：笔触狂放9 | 2024-07-17 22:49:35

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es searchrequest

章节目录：

一、DSL语法

Elastisearch 提供了一个可以执行查询的 Json 风格的 DSL (domain-specific language 领域特定语言) 。这个被称为Query DSL。

典型结构：

QUERY_NAME:{
   ARGUMENT:VALUE,
   ARGUMENT:VALUE,...
}
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针对某个字段进行查询的结构：

{
  QUERY_NAME:{
     FIELD_NAME:{
       ARGUMENT:VALUE,
       ARGUMENT:VALUE,...
      }   
   }
}
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基本结构 - 请求说明：
- match_all：查询类型（代表查询所有），Es 中可以在 query 中组合非常多的查询类型完成复杂查询。
- from + size：限定，完成分页功能；从第几条数据开始，每页有多少数据。
- sort：多字段排序，会在前序字段相等时后续字段内部排序，否则以前序为准。
- _source ：指定返回结果中包含的字段名。
需求：查询索引名为 bank 的数据，根据 account_number 字段进行倒序排序，获取两条查询结果，并指定返回 balance、firstname 字段。
具体示例：

GET bank/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 0,
  "size": 2,
  "sort": [
    {
      "account_number": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ],
  "_source": [
    "balance",
    "firstname"
  ]
}
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二、match 匹配查询

2.1 match

2.1.1 精确匹配 -> 基本数据类型(非文本)。

需求：查找匹配 age 为 36 的数据（非文本检索推荐使用 term）。
请求示例：

GET bank/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "age": 36
    }
  }
}
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2.1.2 精确匹配 -> 文本字符串：

需求：查找匹配 city 为 Urie 的数据。
精确查找：FIELD_NAME.keyword 只有完全匹配时才会查找出存在的记录。
请求示例：

GET bank/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "city.keyword": "Urie"
    }
  }
}
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2.1.3 模糊匹配 -> 文本字符串：

需求：查找匹配 city 包含 Urie 或 Lopezo 的数据。
match即全文检索，对检索字段进行分词匹配，会按照响应的评分 _score 排序，原理是倒排索引。
请求示例：

GET bank/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "city": "Urie Lopezo"
    }
  }
}
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2.2 match_phrase

短语匹配：将需要匹配的值当成一整个单词（不分词）进行检索。
需求：检索 address 匹配包含短语 mill lane 的数据。
请求示例：

GET bank/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "address": "mill lane"
    }
  }
}
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2.3 multi_math

多字段匹配：会对查询条件分词。
需求：检索 city 或 address 匹配包含 mill 的数据。
请求示例：

GET bank/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "mill",
      "fields": [
        "city",
        "address"
      ]
    }
  }
}
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2.4 bool

复合查询：复合语句可以合并任何其他查询语句。这也就意味着，复合语句之间可以互相嵌套，可以表达非常复杂的逻辑。
must：必须满足must所列举的所有条件。
must_not：必须不匹配must_not所列举的所有条件。
should：应该满足should所列举的条件。
需求：查询 gender 为 M 且 address 包含 mill ，而 city 应该为 Urie 的数据。
请求示例：

GET bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "gender": "M"
          }
        },
        {
          "match": {
            "address": "mill"
          }
        }
      ],
      "should": [
        {
          "match": {
            "city": "Urie"
          }
        }
      ]
    }
  }
}
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三、filter 结果过滤

并不是所有的查询都需要产生分数，特别是某些仅用于filtering过滤的文档，为了不计算分数，Es会自动检查场景并且优化查询的执行。
filter 对结果进行过滤，且不计算相关性得分。
需求：查询所有匹配 address 包含 mill 的文档，再根据 10000<=balance<=20000 进行过滤查询结果。
请求示例：

GET bank/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "address": "mill"
          }
        }
      ],
      "filter": {
        "range": {
          "balance": {
            "gte": "10000",
            "lte": "20000"
          }
        }
      }
    }
  }
}
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四、term 精确检索

Es官方推荐使用term来对于非文本字段进行精确检索。
注意事项：避免使用 term 查询文本字段，如果要查询文本字段值，请使用 match 查询代替。
需求：查找 age 为 28 的数据。
请求示例：

GET bank/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "age": "28"
    }
  }
}
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五、Aggregation 执行聚合

聚合语法：

GET /my-index-000001/_search
{
  "aggs":{
    "aggs_name":{ # 这次聚合的名字，方便展示在结果集中
        "AGG_TYPE":{ # 聚合的类型(avg,term,terms)
        }	
     }
	}
}
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需求：搜索 address 中包含 mill 的所有人的年龄分布、平均年龄及平均收支水平。
请求说明：
- {"aggs":{"ageAgg":{"terms":{"field":"age","size":10}}}}
- 聚合名为 ageAgg，聚合类型为 terms，聚合字段为 age，取聚合后前10个数据。
- 若"size": 0 则表示不显示命中结果，只看聚合信息。
具体示例：

GET bank/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "address": "Mill"
    }
  },
  "aggs": {
    "ageAgg": {
      "terms": {
        "field": "age",
        "size": 10
      }
    },
    "ageAvg": {
      "avg": {
        "field": "age"
      }
    },
    "balanceAvg": {
      "avg": {
        "field": "balance"
      }
    }
  },
  "size": 0
}
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六、基于Java的Es实战

6.1 依赖引入

    <!--Es7 client-->
    <properties>
        <elasticsearch.version>7.4.2</elasticsearch.version>
    </properties>

    <dependencyManagement>
        <dependencies>
            <dependency>
                <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
                <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
                <version>${elasticsearch.version}</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.elasticsearch</groupId>
                <artifactId>elasticsearch</artifactId>
                <version>${elasticsearch.version}</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
                <artifactId>elasticsearch-rest-client</artifactId>
                <version>${elasticsearch.version}</version>
            </dependency>
        </dependencies>
    </dependencyManagement>
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6.2 编写配置类

@Configuration
public class ElasticSearchConfig {

    public static final RequestOptions COMMON_OPTIONS;

    static {
        RequestOptions.Builder builder = RequestOptions.DEFAULT.toBuilder();
        COMMON_OPTIONS = builder.build();
    }

    @Bean
    public RestHighLevelClient esRestClient() {

        RestClientBuilder builder = RestClient.builder(
                new HttpHost("yourIp", 9200, "http"));

        return new RestHighLevelClient(builder);

    }

}
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6.3 测试配置类注入

@SpringBootTest
@RunWith(SpringRunner.class)
public class ElasticSearchTests {

    @Resource
    RestHighLevelClient esClient;

    @Test
    public void contextLoads() {
        Assert.assertNotNull(esClient);
    }

}
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6.4 测试数据存储

@SpringBootTest
@RunWith(SpringRunner.class)
public class ElasticSearchTests {

    @Data
    static class User {
        private String name;
        private Integer age;
    }

    @Resource
    RestHighLevelClient esClient;

    /**
     * 测试存储数据到索引
     */

    @Test
    public void indexData() throws IOException {
        // 创建index name id
        IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("users");
        indexRequest.id("1");

        // 将pojo转为Json进行封装
        ElasticSearchTests.User user = new ElasticSearchTests.User();
        user.setName("jan");
        user.setAge(18);
        String jsonString = JSON.toJSONString(user);
        indexRequest.source(jsonString, XContentType.JSON);

        // 执行操作
        IndexResponse index = esClient.index(indexRequest, MallElasticSearchConfig.COMMON_OPTIONS);
        System.out.println(index);
    }

}
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6.5 测试复杂条件检索

同本章第五节：<Aggregation 执行聚合> 需求一致，只是以API的方式进行实现。

@SpringBootTest
@RunWith(SpringRunner.class)
public class ElasticSearchTests {

    @Resource
    RestHighLevelClient esClient;

    /* *
     * 测试复杂条件检索
     * 检索 `address` 中带有 `mill` 的人员年龄分布和平均收支水平
     */

    @Test
    public void searchData() throws IOException {

        // 1. 创建检索请求
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
        // 指定索引
        searchRequest.indices("bank");
        // 指定DSL（检索条件）
        // 条件一：address 包含 mill
        SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        sourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("address", "mill"));
        // 条件二：聚合年龄值分布
        TermsAggregationBuilder ageAgg = AggregationBuilders.terms("ageAgg").field("age").size(10);
        sourceBuilder.aggregation(ageAgg);
        // 条件三：聚合平均收支水平
        AvgAggregationBuilder balanceAvg = AggregationBuilders.avg("balanceAvg").field("balance");
        sourceBuilder.aggregation(balanceAvg);

        System.out.println(" 检索条件： " + sourceBuilder);
        searchRequest.source(sourceBuilder);

        // 2. 执行检索
        SearchResponse searchResponse = esClient.search(searchRequest, MallElasticSearchConfig.COMMON_OPTIONS);
        // 3. 分析结果
        System.out.println(" 响应结果： " + searchResponse);
        // 3.1 获取所有的查询记录
        SearchHits hits = searchResponse.getHits();
        SearchHit[] searchHits = hits.getHits();
        for (SearchHit hit : searchHits) {
            // 数据字符串
            String jsonString = hit.getSourceAsString();
            System.out.println(" 命中的数据字符串： " + jsonString);
        }

        // 3.2 获取检索的分析信息(聚合数据等)
        /* *
         *  示例：
         "buckets":[
                {
                    "key":38,
                    "doc_count":2
                },
                {
                    "key":28,
                    "doc_count":1
                },
                {
                    "key":32,
                    "doc_count":1
                }
            ]
         */

        Aggregations aggregations = searchResponse.getAggregations();
        Terms ageAgg1 = aggregations.get("ageAgg");
        for (Terms.Bucket bucket : ageAgg1.getBuckets()) {
            String keyAsString = bucket.getKeyAsString();
            System.out.println("年龄：" + keyAsString + " 岁的有 " + bucket.getDocCount() + " 人");
        }

        /* *
         *   示例：
         *
         "avg#balanceAvg":{
            "value":25208
        }
         */

        Avg balanceAvg1 = aggregations.get("balanceAvg");
        System.out.println("平均薪资: " + balanceAvg1.getValue());

    }

}
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6.6 官方手册

其他使用说明，详见官方文档：https://www.elastic.co/cn/elasticsearch/

七、结束语

“-------怕什么真理无穷,进一寸有一寸的欢喜。”

微信公众号搜索：饺子泡牛奶。

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