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elasticsearch初识

初识elasticsearch

了解ES

elasticsearch的作用

elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容

例如：

在GitHub搜索代码
在电商网站搜索商品
在百度搜索答案
在打车软件搜索附近的车

ELK技术栈

elasticsearch结合kibana、Logstash、Beats，也就是elastic stack（ELK）。被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域

而elasticsearch是elastic stack的核心，负责存储、搜索、分析数据。

elasticsearch和lucene

elasticsearch底层是基于lucene来实现的。

Lucene是一个Java语言的搜索引擎类库，是Apache公司的顶级项目，由DougCutting于1999年研发。

elasticsearch的发展历史：

2004年Shay Banon基于Lucene开发了Compass
2010年Shay Banon 重写了Compass，取名为Elasticsearch。

什么是elasticsearch？

一个开源的分布式搜索引擎，可以用来实现搜索、日志统计、分析、系统监控等功能

什么是elastic stack（ELK）？

是以elasticsearch为核心的技术栈，包括beats、Logstash、kibana、elasticsearch

什么是Lucene？

是Apache的开源搜索引擎类库，提供了搜索引擎的核心API

倒排索引

倒排索引的概念是基于MySQL这样的正向索引而言的。

正向索引

如给表中的id创建索引，如果是根据id查询，那么直接走索引，查询速度非常快。

但如果是基于title做模糊查询，只能是逐行扫描数据，流程如下：

用户搜索数据，条件是title符合`"%手机%"
逐行获取数据，比如id为1的数据
判断数据中的title是否符合用户搜索条件
如果符合则放入结果集，不符合则丢弃。回到步骤1

逐行扫描，也就是全表扫描，随着数据量增加，其查询效率也会越来越低。当数据量达到数百万时，就是一场灾难。

倒排索引

倒排索引中有两个非常重要的概念：

文档（Document）：用来搜索的数据，其中的每一条数据就是一个文档。例如一个网页、一个商品信息
词条（Term）：对文档数据或用户搜索数据，利用某种算法分词，得到的具备含义的词语就是词条

创建倒排索引是对正向索引的一种特殊处理，流程如下：

将每一个文档的数据利用算法分词，得到一个个词条
创建表，每行数据包括词条、词条所在文档id、位置等信息
因为词条唯一性，可以给词条创建索引，例如hash表结构索引

倒排索引的搜索流程如下（以搜索"小米手机"为例）：

1）用户输入条件"小米手机"进行搜索。

2）对用户输入内容分词，得到词条：小米、手机。

3）拿着词条在倒排索引中查找，可以得到包含词条的文档id：1、2、3。

4）拿着文档id到正向索引中查找具体文档。

虽然要先查询倒排索引，再查询倒排索引，但是无论是词条、还是文档id都建立了索引，查询速度非常快！无需全表扫描。

正向和倒排

那么为什么一个叫做正向索引，一个叫做倒排索引呢？

正向索引是最传统的，根据id索引的方式。但根据词条查询时，必须先逐条获取每个文档，然后判断文档中是否包含所需要的词条，是根据文档找词条的过程。
而倒排索引则相反，是先找到用户要搜索的词条，根据词条得到保护词条的文档的id，然后根据id获取文档。是根据词条找文档的过程。

正向索引：

优点：
- 可以给多个字段创建索引
- 根据索引字段搜索、排序速度非常快
缺点：
- 根据非索引字段，或者索引字段中的部分词条查找时，只能全表扫描。

倒排索引：

优点：
- 根据词条搜索、模糊搜索时，速度非常快
缺点：
- 只能给词条创建索引，而不是字段
- 无法根据字段做排序

es的一些概念

elasticsearch中有很多独有的概念，与mysql中略有差别，但也有相似之处。

文档和字段

elasticsearch是面向文档（Document）存储的，可以是数据库中的一条商品数据，一个订单信息。文档数据会被序列化为json格式后存储在elasticsearch中：

而Json文档中往往包含很多的字段（Field），类似于数据库中的列。

索引和映射

索引（Index），就是相同类型的文档的集合。

例如：

所有用户文档，就可以组织在一起，称为用户的索引；
所有商品的文档，可以组织在一起，称为商品的索引；
所有订单的文档，可以组织在一起，称为订单的索引；

因此，我们可以把索引当做是数据库中的表。

数据库的表会有约束信息，用来定义表的结构、字段的名称、类型等信息。因此，索引库中就有映射（mapping），是索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束。

mysql与elasticsearch

我们统一的把mysql与elasticsearch的概念做一下对比：

MySQL	Elasticsearch	说明
Table	Index	索引(index)，就是文档的集合，类似数据库的表(table)
Row	Document	文档（Document），就是一条条的数据，类似数据库中的行（Row），文档都是JSON格式
Column	Field	字段（Field），就是JSON文档中的字段，类似数据库中的列（Column）
Schema	Mapping	Mapping（映射）是索引中文档的约束，例如字段类型约束。类似数据库的表结构（Schema）
SQL	DSL	DSL是elasticsearch提供的JSON风格的请求语句，用来操作elasticsearch，实现CRUD

两者各自有自己的擅长支出：

Mysql：擅长事务类型操作，可以确保数据的安全和一致性
Elasticsearch：擅长海量数据的搜索、分析、计算

在企业中，往往是两者结合使用：

对安全性要求较高的写操作，使用mysql实现
对查询性能要求较高的搜索需求，使用elasticsearch实现
两者再基于某种方式，实现数据的同步，保证一致性

安装

安装es、kibana

 docker run -d \
	--name es \
    -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \
    -e "discovery.type=single-node" \
    -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \
    -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
    --privileged \
    --network es-net \
    -p 9200:9200 \
    -p 9300:9300 \
elasticsearch:8.8.1
 
# 端口打不开记得把ssl认证跟密码认证关掉
xpack.security.enabled: false
xpack.security.http.ssl:
  enabled: false
  keystore.path: certs/http.p12
 
docker run -d \
--name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
--network=es-net \
-p 5601:5601  \
kibana:8.8.1

安装IK分词器

 docker exec -it es bash
 
./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v8.8.1/elasticsearch-analysis-ik-8.8.1.zip
 
exit
#重启容器
docker restart elasticsearch

IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：

 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
        <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
        <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 *** 添加扩展词典-->
        <entry key="ext_dict">ext.dic</entry>
    	<!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典  *** 添加停用词词典-->
        <entry key="ext_stopwords">stopword.dic</entry>
</properties>

在对应文件中修改后重启即可。

分词器的作用是什么？

创建倒排索引时对文档分词
用户搜索时，对输入的内容分词

IK分词器有几种模式？

ik_smart：智能切分，粗粒度
ik_max_word：最细切分，细粒度

IK分词器如何拓展词条？如何停用词条？

利用config目录的IkAnalyzer.cfg.xml文件添加拓展词典和停用词典
在词典中添加拓展词条或者停用词条

索引库操作

索引库就类似数据库表，mapping映射就类似表的结构。

我们要向es中存储数据，必须先创建“库”和“表”。

mapping映射属性

mapping是对索引库中文档的约束，常见的mapping属性包括：

type：字段数据类型，常见的简单类型有：
- 字符串：text（可分词的文本）、keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip地址）
- 数值：long、integer、short、byte、double、float、
- 布尔：boolean
- 日期：date
- 对象：object
index：是否创建索引，默认为true
analyzer：使用哪种分词器
properties：该字段的子字段

索引库的CRUD

索引库操作有哪些？

创建索引库：PUT /索引库名
查询索引库：GET /索引库名
删除索引库：DELETE /索引库名
添加字段：PUT /索引库名/_mapping

创建索引库和映射

基本语法：

请求方式：PUT
请求路径：/索引库名，可以自定义
请求参数：mapping映射

格式：

 PUT /索引库名称
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "字段名":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "字段名2":{
        "type": "keyword",
        "index": "false"
      },
      "字段名3":{
        "properties": {
          "子字段": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      },
      // ...略
    }
  }
}

查询索引库

基本语法：

请求方式：GET
请求路径：/索引库名
请求参数：无

格式：

 GET /索引库名

修改索引库

倒排索引结构虽然不复杂，但是一旦数据结构改变（比如改变了分词器），就需要重新创建倒排索引，这简直是灾难。因此索引库一旦创建，无法修改mapping。

虽然无法修改mapping中已有的字段，但是却允许添加新的字段到mapping中，因为不会对倒排索引产生影响。

语法说明：

 PUT /索引库名/_mapping
{
  "properties": {
    "新字段名":{
      "type": "integer"
    }
  }
}

删除索引库

语法：

请求方式：DELETE
请求路径：/索引库名
请求参数：无

格式：

 DELETE /索引库名

文档操作

文档操作有哪些？

创建文档：POST /{索引库名}/_doc/文档id
查询文档：GET /{索引库名}/_doc/文档id
删除文档：DELETE /{索引库名}/_doc/文档id
修改文档：
- 全量修改：PUT /{索引库名}/_doc/文档id
- 增量修改：POST /{索引库名}/_update/文档id { "doc": {字段}}

新建文档

语法：

 POST /索引库名/_doc/文档id
{
    "字段1": "值1",
    "字段2": "值2",
    "字段3": {
        "子属性1": "值3",
        "子属性2": "值4"
    },
    // ...
}

查询文档

根据rest风格，新增是post，查询应该是get，不过查询一般都需要条件，这里我们把文档id带上。

语法：

 GET /{索引库名称}/_doc/{id}

删除文档

删除使用DELETE请求，同样，需要根据id进行删除：

语法：

 DELETE /{索引库名}/_doc/id值

修改文档

修改有两种方式：

全量修改：直接覆盖原来的文档
增量修改：修改文档中的部分字段

全量修改

全量修改是覆盖原来的文档，其本质是：

根据指定的id删除文档
新增一个相同id的文档

注意：如果根据id删除时，id不存在，第二步的新增也会执行，也就从修改变成了新增操作了。

语法：

 PUT /{索引库名}/_doc/文档id
{
    "字段1": "值1",
    "字段2": "值2",
    // ... 略
}

增量修改

增量修改是只修改指定id匹配的文档中的部分字段。

语法：

 POST /{索引库名}/_update/文档id
{
    "doc": {
         "字段名": "新的值",
    }
}

RestAPI

ES官方提供了各种不同语言的客户端，用来操作ES。这些客户端的本质就是组装DSL语句，通过http请求发送给ES。

其中的Java Rest Client又包括两种：

Java Low Level Rest Client
Java High Level Rest Client

索引库操作的基本步骤：

初始化RestHighLevelClient
创建XxxIndexRequest。XXX是Create、Get、Delete
准备DSL（ Create时需要，其它是无参）
发送请求。调用RestHighLevelClient#indices().xxx()方法，xxx是create、exists、delete

初始化RestClient

在elasticsearch提供的API中，与elasticsearch一切交互都封装在一个名为RestHighLevelClient的类中，必须先完成这个对象的初始化，建立与elasticsearch的连接。

分为三步：

引入es的RestHighLevelClient依赖：

 <dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
</dependency>

因为SpringBoot默认的ES版本是7.6.2，所以我们需要覆盖默认的ES版本：

 <properties>
    <java.version>1.8</java.version>
    <elasticsearch.version>7.12.1</elasticsearch.version>
</properties>

初始化RestHighLevelClient：

初始化的代码如下：

 RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
        HttpHost.create("http://127.0.0.1:9200")
));

创建索引库

代码分为三步：

创建Request对象。因为是创建索引库的操作，因此Request是CreateIndexRequest。
添加请求参数，其实就是DSL的JSON参数部分。因为json字符串很长，这里是定义了静态字符串常量MAPPING_TEMPLATE，让代码看起来更加优雅。
发送请求，client.indices()方法的返回值是IndicesClient类型，封装了所有与索引库操作有关的方法。

在constants包下，创建一个类，定义mapping映射的JSON字符串常量。

在测试类中，编写单元测试，实现创建索引：

 @Test
void createHotelIndex() throws IOException {
    // 1.创建Request对象
    CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("hotel");
    // 2.准备请求的参数：DSL语句
    request.source(MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON);
    // 3.发送请求
    client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

删除索引库

删除索引库的DSL语句非常简单：

 DELETE /hotel

与创建索引库相比：

请求方式从PUT变为DELTE
请求路径不变
无请求参数

所以代码的差异，注意体现在Request对象上。依然是三步走：

创建Request对象。这次是DeleteIndexRequest对象
准备参数。这里是无参
发送请求。改用delete方法

在hotel-demo中的HotelIndexTest测试类中，编写单元测试，实现删除索引：

 @Test
void testDeleteHotelIndex() throws IOException {
    // 1.创建Request对象
    DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("hotel");
    // 2.发送请求
    client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

判断索引库是否存在

判断索引库是否存在，本质就是查询，对应的DSL是：

 GET /hotel

因此与删除的Java代码流程是类似的。依然是三步走：

1）创建Request对象。这次是GetIndexRequest对象
2）准备参数。这里是无参
3）发送请求。改用exists方法

 @Test
void testExistsHotelIndex() throws IOException {
    // 1.创建Request对象
    GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("hotel");
    // 2.发送请求
    boolean exists = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 3.输出
    System.err.println(exists ? "索引库已经存在！" : "索引库不存在！");
}

RestClient操作文档

JavaRestClient操作elasticsearch的流程基本类似。核心是client.indices()方法来获取索引库的操作对象。

文档操作的基本步骤：

初始化RestHighLevelClient
创建XxxRequest。XXX是Index、Get、Update、Delete、Bulk
准备参数（Index、Update、Bulk时需要）
发送请求。调用RestHighLevelClient#.xxx()方法，xxx是index、get、update、delete、bulk
解析结果（Get时需要）

新增文档

我们要将数据库的酒店数据查询出来，写入elasticsearch中。

定义一个新的类型，与索引库结构吻合：

 package cn.itcast.hotel.pojo;
 
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
 
@Data
@NoArgsConstructor
public class HotelDoc {
    private Long id;
    private String name;
    private String address;
    private Integer price;
    private Integer score;
    private String brand;
    private String city;
    private String starName;
    private String business;
    private String location;
    private String pic;
 
    public HotelDoc(Hotel hotel) {
        this.id = hotel.getId();
        this.name = hotel.getName();
        this.address = hotel.getAddress();
        this.price = hotel.getPrice();
        this.score = hotel.getScore();
        this.brand = hotel.getBrand();
        this.city = hotel.getCity();
        this.starName = hotel.getStarName();
        this.business = hotel.getBusiness();
        this.location = hotel.getLatitude() + ", " + hotel.getLongitude();
        this.pic = hotel.getPic();
    }
}

新增文档的DSL语句如下：

 POST /{索引库名}/_doc/1
{
    "name": "Jack",
    "age": 21
}

与创建索引库类似，同样是三步走：

创建Request对象
准备请求参数，也就是DSL中的JSON文档
发送请求

变化的地方在于，这里直接使用client.xxx()的API，不再需要client.indices()了。

编写单元测试：

 @Test
void testAddDocument() throws IOException {
    // 1.根据id查询酒店数据
    Hotel hotel = hotelService.getById(61083L);
    // 2.转换为文档类型
    HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
    // 3.将HotelDoc转json
    String json = JSON.toJSONString(hotelDoc);
 
    // 1.准备Request对象
    IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotelDoc.getId().toString());
    // 2.准备Json文档
    request.source(json, XContentType.JSON);
    // 3.发送请求
    client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

查询文档

查询的DSL语句如下：

 GET /hotel/_doc/{id}

非常简单，因此代码大概分两步：

准备Request对象
发送请求

不过查询的目的是得到结果，解析为HotelDoc，因此难点是结果的解析。

结果是一个JSON，其中文档放在一个_source属性中，因此解析就是拿到_source，反序列化为Java对象即可。

与之前类似，也是三步走：

准备Request对象。这次是查询，所以是GetRequest
发送请求，得到结果。因为是查询，这里调用client.get()方法
解析结果，就是对JSON做反序列化

编写单元测试：

 @Test
void testGetDocumentById() throws IOException {
    // 1.准备Request
    GetRequest request = new GetRequest("hotel", "61082");
    // 2.发送请求，得到响应
    GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 3.解析响应结果
    String json = response.getSourceAsString();
 
    HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
    System.out.println(hotelDoc);
}

删除文档

删除的DSL为是这样的：

 DELETE /hotel/_doc/{id}

与查询相比，仅仅是请求方式从DELETE变成GET，可以想象Java代码应该依然是三步走：

准备Request对象，因为是删除，这次是DeleteRequest对象。要指定索引库名和id
准备参数，无参
发送请求。因为是删除，所以是client.delete()方法

编写单元测试：

 @Test
void testDeleteDocument() throws IOException {
    // 1.准备Request
    DeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", "61083");
    // 2.发送请求
    client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

修改文档

修改我们讲过两种方式：

全量修改：本质是先根据id删除，再新增
增量修改：修改文档中的指定字段值

在RestClient的API中，全量修改与新增的API完全一致，判断依据是ID：

如果新增时，ID已经存在，则修改
如果新增时，ID不存在，则新增

这里不再赘述，我们主要关注增量修改。

准备Request对象。这次是修改，所以是UpdateRequest
准备参数。也就是JSON文档，里面包含要修改的字段
更新文档。这里调用client.update()方法

编写单元测试：

 @Test
void testUpdateDocument() throws IOException {
    // 1.准备Request
    UpdateRequest request = new UpdateRequest("hotel", "61083");
    // 2.准备请求参数
    request.doc(
        "price", "952",
        "starName", "四钻"
    );
    // 3.发送请求
    client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

批量导入文档

案例需求：利用BulkRequest批量将数据库数据导入到索引库中。

步骤如下：

利用mybatis-plus查询酒店数据
将查询到的酒店数据（Hotel）转换为文档类型数据（HotelDoc）
利用JavaRestClient中的BulkRequest批处理，实现批量新增文档

批量处理BulkRequest，其本质就是将多个普通的CRUD请求组合在一起发送。其中提供了一个add方法，用来添加其他请求：

可以看到，能添加的请求包括：

IndexRequest，也就是新增
UpdateRequest，也就是修改
DeleteRequest，也就是删除

编写单元测试：

 @Test
void testBulkRequest() throws IOException {
    // 批量查询酒店数据
    List<Hotel> hotels = hotelService.list();
 
    // 1.创建Request
    BulkRequest request = new BulkRequest();
    // 2.准备参数，添加多个新增的Request
    for (Hotel hotel : hotels) {
        // 2.1.转换为文档类型HotelDoc
        HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
        // 2.2.创建新增文档的Request对象
        request.add(new IndexRequest("hotel")
                    .id(hotelDoc.getId().toString())
                    .source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON));
    }
    // 3.发送请求
    client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

DSL查询文档

elasticsearch的查询依然是基于JSON风格的DSL来实现的。

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：

查询所有：查询出所有数据，一般测试用。例如：match_all
全文检索（full text）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_query
- multi_match_query
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（geo）查询：根据经纬度查询。例如：
- geo_distance
- geo_bounding_box
复合（compound）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

查询的语法基本一致：

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

全文检索查询

全文检索查询的基本流程如下：

对用户搜索的内容做分词，得到词条
根据词条去倒排索引库中匹配，得到文档id
根据文档id找到文档，返回给用户

比较常用的场景包括：

商城的输入框搜索
百度输入框搜索

常见的全文检索查询包括：

match查询：单字段查询

 GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "FIELD": "TEXT"
    }
  }
}

multi_match查询：多字段查询，任意一个字段符合条件就算符合查询条件；参与查询字段越多，查询性能越差

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

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：

term：根据词条精确值查询，一般搜索keyword类型、数值类型、布尔类型、日期类型字段

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。
```
 // term查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "FIELD": {
        "value": "VALUE"
      }
    }
  }
}
```

range：根据值的范围查询，可以是数值、日期的范围

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。

 // 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
      }
    }
  }
}

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

常见的使用场景包括：

携程：搜索我附近的酒店
滴滴：搜索我附近的出租车
微信：搜索我附近的人

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。

 // 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
        }
      }
    }
  }
}

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

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：

fuction 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 query：布尔查询，利用逻辑关系组合多个其它的查询，实现复杂搜索

算分函数查询

根据相关度打分是比较合理的需求，但合理的不一定是产品经理需要的。

以百度为例，你搜索的结果中，并不是相关度越高排名越靠前，而是谁掏的钱多排名就越靠前

要想认为控制相关性算分，就需要利用elasticsearch中的function score 查询了

function score 查询中包含四部分内容：

原始查询条件：query部分，基于这个条件搜索文档，并且基于BM25算法给文档打分，原始算分（query score)
过滤条件：filter部分，符合该条件的文档才会重新算分
算分函数：符合filter条件的文档要根据这个函数做运算，得到的函数算分（function score），有四种函数
- weight：函数结果是常量
- field_value_factor：以文档中的某个字段值作为函数结果
- random_score：以随机数作为函数结果
- script_score：自定义算分函数算法
运算模式：boost_mode,算分函数的结果、原始查询的相关性算分，两者之间的运算方式，包括：
- multiply：相乘
- replace：用function score替换query score
- 其它，例如：sum、avg、max、min

function score的运行流程如下：

根据原始条件查询搜索文档，并且计算相关性算分，称为原始算分（query score）
根据过滤条件，过滤文档
符合过滤条件的文档，基于算分函数运算，得到函数算分（function score）
将原始算分（query score）和函数算分（function score）基于运算模式做运算，得到最终结果，作为相关性算分。

 GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {  .... }, // 原始查询，可以是任意条件
      "functions": [ // 算分函数
        {
          "filter": { // 满足的条件，品牌必须是如家
            "term": {
              "brand": "如家"
            }
          },
          "weight": 2 // 算分权重为2
        }
      ],
      "boost_mode": "sum" // 加权模式，求和
    }
  }
}

function score query定义的三要素是什么？

过滤条件：哪些文档要加分
算分函数：如何计算function score
加权方式：function score 与 query score如何运算

布尔查询

布尔查询是一个或多个查询子句的组合，每一个子句就是一个子查询。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

需要注意的是，搜索时，参与打分的字段越多，查询的性能也越差。因此这种多条件查询时，建议这样做：

搜索框的关键字搜索，是全文检索查询，使用must查询，参与算分
其它过滤条件，采用filter查询。不参与算分

 GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"term": {"city": "上海" }}
      ],
      "should": [
        {"term": {"brand": "皇冠假日" }},
        {"term": {"brand": "华美达" }}
      ],
      "must_not": [
        { "range": { "price": { "lte": 500 } }}
      ],
      "filter": [
        { "range": {"score": { "gte": 45 } }}
      ]
    }
  }
}

搜索结果处理

搜索的结果可以按照用户指定的方式去处理或展示。

排序

elasticsearch默认是根据相关度算分（_score）来排序，但是也支持自定义方式对搜索结果排序。可以排序字段类型有：keyword类型、数值类型、地理坐标类型、日期类型等。

普通字段排序

keyword、数值、日期类型排序的语法基本一致。
```
 GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "FIELD": "desc"  // 排序字段、排序方式ASC、DESC
    }
  ]
}
```
排序条件是一个数组，也就是可以写多个排序条件。按照声明的顺序，当第一个条件相等时，再按照第二个条件排序，以此类推

理坐标排序

地理坐标排序略有不同。

 GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "_geo_distance" : {
          "FIELD" : "纬度，经度", // 文档中geo_point类型的字段名、目标坐标点
          "order" : "asc", // 排序方式
          "unit" : "km" // 排序的距离单位
      }
    }
  ]
}

这个查询的含义是：

指定一个坐标，作为目标点
计算每一个文档中，指定字段（必须是geo_point类型）的坐标到目标点的距离是多少
根据距离排序

分页

elasticsearch 默认情况下只返回top10的数据。而如果要查询更多数据就需要修改分页参数了。elasticsearch中通过修改from、size参数来控制要返回的分页结果：

from：从第几个文档开始
size：总共查询几个文档

类似于mysql中的limit ?, ?

分页的基本语法如下：

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

当查询分页深度较大时，汇总数据过多，对内存和CPU会产生非常大的压力，因此elasticsearch会禁止from+ size 超过10000的请求。

针对深度分页，ES提供了两种解决方案

search after：分页时需要排序，原理是从上一次的排序值开始，查询下一页数据。官方推荐使用的方式。
scroll：原理将排序后的文档id形成快照，保存在内存。官方已经不推荐使用。

分页查询的常见实现方案以及优缺点：

from + size：
- 优点：支持随机翻页
- 缺点：深度分页问题，默认查询上限（from + size）是10000
- 场景：百度、京东、谷歌、淘宝这样的随机翻页搜索
after search：
- 优点：没有查询上限（单次查询的size不超过10000）
- 缺点：只能向后逐页查询，不支持随机翻页
- 场景：没有随机翻页需求的搜索，例如手机向下滚动翻页
scroll：
- 优点：没有查询上限（单次查询的size不超过10000）
- 缺点：会有额外内存消耗，并且搜索结果是非实时的
- 场景：海量数据的获取和迁移。从ES7.1开始不推荐，建议用 after search方案。

高亮

我们在百度，京东搜索时，关键字会变成红色，比较醒目，这叫高亮显示：

高亮显示的实现分为两步：

给文档中的所有关键字都添加一个标签，例如<em>标签
页面给<em>标签编写CSS样式

高亮的语法：

 GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "FIELD": "TEXT" // 查询条件，高亮一定要使用全文检索查询
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": { // 指定要高亮的字段
      "FIELD": {
        "pre_tags": "<em>",  // 用来标记高亮字段的前置标签
        "post_tags": "</em>" // 用来标记高亮字段的后置标签
      }
    }
  }
}

注意：

高亮是对关键字高亮，因此搜索条件必须带有关键字，而不能是范围这样的查询。
默认情况下，高亮的字段，必须与搜索指定的字段一致，否则无法高亮
如果要对非搜索字段高亮，则需要添加一个属性：required_field_match=false

RestClient查询文档

文档的查询同样适用之前学习的 RestHighLevelClient对象，基本步骤包括：

准备Request对象
准备请求参数
发起请求
解析响应

快速入门

 @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);
    }
}

第一步，创建SearchRequest对象，指定索引库名
第二步，利用request.source()构建DSL，DSL中可以包含查询、分页、排序、高亮等
- query()：代表查询条件，利用QueryBuilders.matchAllQuery()构建一个match_all查询的DSL,QueryBuilders中包含match、term、function_score、bool等各种查询
第三步，利用client.search()发送请求，得到响应

elasticsearch返回的结果是一个JSON字符串，结构包含：

hits：命中的结果
- total：总条数，其中的value是具体的总条数值
- max_score：所有结果中得分最高的文档的相关性算分
- hits：搜索结果的文档数组，其中的每个文档都是一个json对象
  - _source：文档中的原始数据，也是json对象

因此，我们解析响应结果，就是逐层解析JSON字符串，流程如下：

SearchHits：通过response.getHits()获取，就是JSON中的最外层的hits，代表命中的结果
- SearchHits#getTotalHits().value：获取总条数信息
- SearchHits#getHits()：获取SearchHit数组，也就是文档数组
  - SearchHit#getSourceAsString()：获取文档结果中的_source，也就是原始的json文档数据

match查询

全文检索的match和multi_match查询与match_all的API基本一致。差别是查询条件，也就是query的部分。

因此，Java代码上的差异主要是request.source().query()中的参数了。同样是利用QueryBuilders提供的方法

 @Test
void testMatch() throws IOException {
    // 1.准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    request.source()
        .query(QueryBuilders.matchQuery("all", "如家"));
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
 
}

精确查询

精确查询主要是两者：

term：词条精确匹配
range：范围查询

与之前的查询相比，差异同样在查询条件，其它都一样。

 //词条查询
QueryBuilders.termQuery("city","杭州");
 
//范围查询
QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(100).lte(150);

布尔查询

布尔查询是用must、must_not、filter等方式组合其它查询

可以看到，API与其它查询的差别同样是在查询条件的构建，QueryBuilders，结果解析等其他代码完全不变。

 @Test
void testBool() throws IOException {
    // 1.准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    // 2.1.准备BooleanQuery
    BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
    // 2.2.添加term
    boolQuery.must(QueryBuilders.termQuery("city", "杭州"));
    // 2.3.添加range
    boolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").lte(250));
 
    request.source().query(boolQuery);
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
}

排序、分页

搜索结果的排序和分页是与query同级的参数，因此同样是使用request.source()来设置。

 @Test
void testPageAndSort() throws IOException {
    // 页码，每页大小
    int page = 1, size = 5;
 
    // 1.准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    // 2.1.query
    request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());
    // 2.2.排序 sort
    request.source().sort("price", SortOrder.ASC);
    // 2.3.分页 from、size
    request.source().from((page - 1) * size).size(5);
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
 
}

高亮

高亮的代码与之前代码差异较大，有两点：

查询的DSL：其中除了查询条件，还需要添加高亮条件，同样是与query同级。
结果解析：结果除了要解析_source文档数据，还要解析高亮结果
- 第一步：从结果中获取source。hit.getSourceAsString()，这部分是非高亮结果，json字符串。还需要反序列为HotelDoc对象
- 第二步：获取高亮结果。hit.getHighlightFields()，返回值是一个Map，key是高亮字段名称，值是HighlightField对象，代表高亮值
- 第三步：从map中根据高亮字段名称，获取高亮字段值对象HighlightField
- 第四步：从HighlightField中获取Fragments，并且转为字符串。这部分就是真正的高亮字符串了
- 第五步：用高亮的结果替换HotelDoc中的非高亮结果

 @Test
void testHighlight() throws IOException {
    // 1.准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    // 2.1.query
    request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("all", "如家"));
    // 2.2.高亮
    request.source().highlighter(new HighlightBuilder().field("name").requireFieldMatch(false));
    // 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);
        // 获取高亮结果
        Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
        if (!CollectionUtils.isEmpty(highlightFields)) {
            // 根据字段名获取高亮结果
            HighlightField highlightField = highlightFields.get("name");
            if (highlightField != null) {
                // 获取高亮值
                String name = highlightField.getFragments()[0].string();
                // 覆盖非高亮结果
                hotelDoc.setName(name);
            }
        }
        System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc);
    }
}

黑马旅游案例

下面，我们通过黑马旅游的案例来实战演练下之前学习的知识。

我们实现四部分功能：

酒店搜索和分页
酒店结果过滤
我周边的酒店
酒店竞价排名

酒店搜索和分页

案例需求：实现黑马旅游的酒店搜索功能，完成关键字搜索和分页

定义实体类

实体类有两个，一个是前端的请求参数实体，一个是服务端应该返回的响应结果实体。

 // 请求
package cn.itcast.hotel.pojo;
import lombok.Data;
 
@Data
public class RequestParams {
    private String key;
    private Integer page;
    private Integer size;
    private String sortBy;
}
 
// 返回
import lombok.Data;
import java.util.List;
 
@Data
public class PageResult {
    private Long total;
    private List<HotelDoc> hotels;
 
    public PageResult() {
    }
 
    public PageResult(Long total, List<HotelDoc> hotels) {
        this.total = total;
        this.hotels = hotels;
    }
}

定义controller

定义一个HotelController，声明查询接口，满足下列要求：

请求方式：Post
请求路径：/hotel/list
请求参数：对象，类型为RequestParam
返回值：PageResult，包含两个属性
- Long total：总条数
- List<HotelDoc> hotels：酒店数据

 @RestController
@RequestMapping("/hotel")
public class HotelController {
 
    @Autowired
    private IHotelService hotelService;
	// 搜索酒店数据
    @PostMapping("/list")
    public PageResult search(@RequestBody RequestParams params){
        return hotelService.search(params);
    }
}

实现搜索业务

我们在controller调用了IHotelService，并没有实现该方法，因此下面我们就在IHotelService中定义方法，并且去实现业务逻辑。

实现搜索业务，肯定离不开RestHighLevelClient，我们需要把它注册到Spring中作为一个Bean。在cn.itcast.hotel中的HotelDemoApplication中声明这个Bean：

 @Bean
public RestHighLevelClient client(){
    return  new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
        HttpHost.create("http://127.0.0.1:9200")
    ));
}
 
// Service
@Override
public PageResult search(RequestParams params) {
    try {
        // 1.准备Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        // 2.准备DSL
        // 2.1.query
        String key = params.getKey();
        if (key == null || "".equals(key)) {
            boolQuery.must(QueryBuilders.matchAllQuery());
        } else {
            boolQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("all", key));
        }
 
        // 2.2.分页
        int page = params.getPage();
        int size = params.getSize();
        request.source().from((page - 1) * size).size(size);
 
        // 3.发送请求
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 4.解析响应
        return handleResponse(response);
    } catch (IOException e) {
        throw new RuntimeException(e);
    }
}
 
// 结果解析
private PageResult handleResponse(SearchResponse response) {
    // 4.解析响应
    SearchHits searchHits = response.getHits();
    // 4.1.获取总条数
    long total = searchHits.getTotalHits().value;
    // 4.2.文档数组
    SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
    // 4.3.遍历
    List<HotelDoc> hotels = new ArrayList<>();
    for (SearchHit hit : hits) {
        // 获取文档source
        String json = hit.getSourceAsString();
        // 反序列化
        HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
		// 放入集合
        hotels.add(hotelDoc);
    }
    // 4.4.封装返回
    return new PageResult(total, hotels);
}

酒店结果过滤

需求：添加品牌、城市、星级、价格等过滤功能

在HotelService的search方法中，只有一个地方需要修改：requet.source().query( ... )其中的查询条件。

在之前的业务中，只有match查询，根据关键字搜索，现在要添加条件过滤，包括：

品牌过滤：是keyword类型，用term查询
星级过滤：是keyword类型，用term查询
价格过滤：是数值类型，用range查询
城市过滤：是keyword类型，用term查询

多个查询条件组合，肯定是boolean查询来组合：

关键字搜索放到must中，参与算分
其它过滤条件放到filter中，不参与算分

 private void buildBasicQuery(RequestParams params, SearchRequest request) {
    // 1.构建BooleanQuery
    BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
    // 2.关键字搜索
    String key = params.getKey();
    if (key == null || "".equals(key)) {
        boolQuery.must(QueryBuilders.matchAllQuery());
    } else {
        boolQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("all", key));
    }
    // 3.城市条件
    if (params.getCity() != null && !params.getCity().equals("")) {
        boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("city", params.getCity()));
    }
    // 4.品牌条件
    if (params.getBrand() != null && !params.getBrand().equals("")) {
        boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("brand", params.getBrand()));
    }
    // 5.星级条件
    if (params.getStarName() != null && !params.getStarName().equals("")) {
        boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("starName", params.getStarName()));
    }
	// 6.价格
    if (params.getMinPrice() != null && params.getMaxPrice() != null) {
        boolQuery.filter(QueryBuilders
                         .rangeQuery("price")
                         .gte(params.getMinPrice())
                         .lte(params.getMaxPrice())
                        );
    }
	// 7.放入source
    request.source().query(boolQuery);
}

我周边的酒店

基于location坐标，按照距离对周围酒店排序。实现思路如下：

修改RequestParams参数，接收location字段
修改search方法业务逻辑，如果location有值，添加根据geo_distance排序的功能

 GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "price": "asc"  
    },
    {
      "_geo_distance" : {
          "FIELD" : "纬度，经度",
          "order" : "asc",
          "unit" : "km"
      }
    }
  ]
}

在search方法中，添加一个排序功能：

 // 2.3.排序
String location = params.getLocation();
if (location != null && !location.equals("")) {
    request.source().sort(SortBuilders
                          .geoDistanceSort("location", new GeoPoint(location))
                          .order(SortOrder.ASC)
                          .unit(DistanceUnit.KILOMETERS)
                         );
}

酒店竞价排名

需求：让指定的酒店在搜索结果中排名置顶,页面会给指定的酒店添加广告标记。

function_score查询可以影响算分，算分高了，自然排名也就高了。而function_score包含3个要素：

过滤条件：哪些文档要加分
算分函数：如何计算function score
加权方式：function score 与 query score如何运算

这里的需求是：让指定酒店排名靠前。因此我们需要给这些酒店添加一个标记，这样在过滤条件中就可以根据这个标记来判断，是否要提高算分。

我们可以将之前写的boolean查询作为原始查询条件放到query中，接下来就是添加过滤条件、算分函数、加权模式了。

 // 2.算分控制
FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQuery =
    QueryBuilders.functionScoreQuery(
    // 原始查询，相关性算分的查询
    boolQuery,
    // function score的数组
    new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder[]{
        // 其中的一个function score 元素
        new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(
            // 过滤条件
            QueryBuilders.termQuery("isAD", true),
            // 算分函数
            ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(10)
        )
    });
request.source().query(functionScoreQuery);

数据聚合

聚合（aggregations ）可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。例如：

什么品牌的手机最受欢迎？
这些手机的平均价格、最高价格、最低价格？
这些手机每月的销售情况如何？

实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多，而且查询速度非常快，可以实现近实时搜索效果。

聚合的种类

聚合常见的有三类：

桶（Bucket）聚合：用来对文档做分组
- TermAggregation：按照文档字段值分组，例如按照品牌值分组、按照国家分组
- Date Histogram：按照日期阶梯分组，例如一周为一组，或者一月为一组
度量（Metric）聚合：用以计算一些值，比如：最大值、最小值、平均值等
- Avg：求平均值
- Max：求最大值
- Min：求最小值
- Stats：同时求max、min、avg、sum等
管道（pipeline）聚合：其它聚合的结果为基础做聚合

注意：参加聚合的字段必须是keyword、日期、数值、布尔类型

DSL实现聚合

现在，我们要统计所有数据中的酒店品牌有几种，其实就是按照品牌对数据分组。此时可以根据酒店品牌的名称做聚合，也就是Bucket聚合。

Bucket聚合语法

语法如下：

 GET /hotel/_search
{
  "size": 0,  // 设置size为0，结果中不包含文档，只包含聚合结果
  "aggs": { // 定义聚合
    "brandAgg": { //给聚合起个名字
      "terms": { // 聚合的类型，按照品牌值聚合，所以选择term
        "field": "brand", // 参与聚合的字段
        "size": 20 // 希望获取的聚合结果数量
      }
    }
  }
}

聚合结果排序

默认情况下，Bucket聚合会统计Bucket内的文档数量，记为_count，并且按照_count降序排序。

我们可以指定order属性，自定义聚合的排序方式：

 GET /hotel/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "order": {
          "_count": "asc" // 按照_count升序排列
        },
        "size": 20
      }
    }
  }
}

限定聚合范围

默认情况下，Bucket聚合是对索引库的所有文档做聚合，但真实场景下，用户会输入搜索条件，因此聚合必须是对搜索结果聚合。那么聚合必须添加限定条件。

我们可以限定要聚合的文档范围，只要添加query条件即可：

 GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "lte": 200 // 只对200元以下的文档聚合
      }
    }
  }, 
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "size": 20
      }
    }
  }
}

Metric聚合语法

现在我们需要对桶内的酒店做运算，获取每个品牌的用户评分的min、max、avg等值。

这就要用到Metric聚合了，例如stat聚合：就可以获取min、max、avg等结果。

语法如下：

 GET /hotel/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": { 
      "terms": { 
        "field": "brand", 
        "size": 20
      },
      "aggs": { // 是brands聚合的子聚合，也就是分组后对每组分别计算
        "score_stats": { // 聚合名称
          "stats": { // 聚合类型，这里stats可以计算min、max、avg等
            "field": "score" // 聚合字段，这里是score
          }
        }
      }
    }
  }
}

这次的score_stats聚合是在brandAgg的聚合内部嵌套的子聚合。因为我们需要在每个桶分别计算。

aggs代表聚合，与query同级，此时query的作用是？

限定聚合的的文档范围

聚合必须的三要素：

聚合名称
聚合类型
聚合字段

聚合可配置属性有：

size：指定聚合结果数量
order：指定聚合结果排序方式
field：指定聚合字段

RestAPI实现聚合

聚合条件与query条件同级别，因此需要使用request.source()来指定聚合条件。

使用聚合功能，利用Bucket聚合，对搜索结果中的文档基于品牌分组、基于城市分组，就能得知包含哪些品牌、哪些城市了。

因为是对搜索结果聚合，因此聚合是限定范围的聚合，也就是说聚合的限定条件跟搜索文档的条件一致。

 @Override
public Map<String, List<String>> filters(RequestParams params) {
    try {
        // 1.准备Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        // 2.准备DSL
        // 2.1.query
        buildBasicQuery(params, request);
        // 2.2.设置size
        request.source().size(0);
        // 2.3.聚合
        buildAggregation(request);
        // 3.发出请求
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 4.解析结果
        Map<String, List<String>> result = new HashMap<>();
        Aggregations aggregations = response.getAggregations();
        // 4.1.根据品牌名称，获取品牌结果
        List<String> brandList = getAggByName(aggregations, "brandAgg");
        result.put("品牌", brandList);
        // 4.2.根据品牌名称，获取品牌结果
        List<String> cityList = getAggByName(aggregations, "cityAgg");
        result.put("城市", cityList);
        // 4.3.根据品牌名称，获取品牌结果
        List<String> starList = getAggByName(aggregations, "starAgg");
        result.put("星级", starList);
 
        return result;
    } catch (IOException e) {
        throw new RuntimeException(e);
    }
}
 
private void buildAggregation(SearchRequest request) {
    request.source().aggregation(AggregationBuilders
                                 .terms("brandAgg")
                                 .field("brand")
                                 .size(100)
                                );
    request.source().aggregation(AggregationBuilders
                                 .terms("cityAgg")
                                 .field("city")
                                 .size(100)
                                );
    request.source().aggregation(AggregationBuilders
                                 .terms("starAgg")
                                 .field("starName")
                                 .size(100)
                                );
}
 
private List<String> getAggByName(Aggregations aggregations, String aggName) {
    // 4.1.根据聚合名称获取聚合结果
    Terms brandTerms = aggregations.get(aggName);
    // 4.2.获取buckets
    List<? extends Terms.Bucket> buckets = brandTerms.getBuckets();
    // 4.3.遍历
    List<String> brandList = new ArrayList<>();
    for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
        // 4.4.获取key
        String key = bucket.getKeyAsString();
        brandList.add(key);
    }
    return brandList;
}

自动补全

当用户在搜索框输入字符时，我们应该提示出与该字符有关的搜索项，这种根据用户输入的字母，提示完整词条的功能，就是自动补全了。

拼音分词器

要实现根据字母做补全，就必须对文档按照拼音分词。在GitHub上恰好有elasticsearch的拼音分词插件

与安装IK分词器步骤相同

 docker exec -it es bash
 
./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-pinyin-7.12.1.zip
 
exit
#重启容器
docker restart elasticsearch

自定义分词器

默认的拼音分词器会将每个汉字单独分为拼音，而我们希望的是每个词条形成一组拼音，需要对拼音分词器做个性化定制，形成自定义分词器。

elasticsearch中分词器（analyzer）的组成包含三部分：

character filters：在tokenizer之前对文本进行处理。例如删除字符、替换字符
tokenizer：将文本按照一定的规则切割成词条（term）。例如keyword，就是不分词；还有ik_smart
tokenizer filter：将tokenizer输出的词条做进一步处理。例如大小写转换、同义词处理、拼音处理等

文档分词时会依次由这三部分来处理文档：

 PUT /test
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": { // 自定义分词器
        "my_analyzer": {  // 分词器名称
          "tokenizer": "ik_max_word",
          "filter": "py"
        }
      },
      "filter": { // 自定义tokenizer filter
        "py": { // 过滤器名称
          "type": "pinyin", // 过滤器类型，这里是pinyin
		  "keep_full_pinyin": false,
          "keep_joined_full_pinyin": true,
          "keep_original": true,
          "limit_first_letter_length": 16,
          "remove_duplicated_term": true,
          "none_chinese_pinyin_tokenize": false
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text",
        "analyzer": "my_analyzer",
        "search_analyzer": "ik_smart"
      }
    }
  }
}

自动补全查询

elasticsearch提供了Completion Suggester查询来实现自动补全功能。这个查询会匹配以用户输入内容开头的词条并返回。为了提高补全查询的效率，对于文档中字段的类型有一些约束：

参与补全查询的字段必须是completion类型。
字段的内容一般是用来补全的多个词条形成的数组。

实现自动补全：

 @Override
public List<String> getSuggestions(String prefix) {
    try {
        // 1.准备Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        // 2.准备DSL
        request.source().suggest(new SuggestBuilder().addSuggestion(
            "suggestions",
            SuggestBuilders.completionSuggestion("suggestion")
            .prefix(prefix)
            .skipDuplicates(true)
            .size(10)
        ));
        // 3.发起请求
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 4.解析结果
        Suggest suggest = response.getSuggest();
        // 4.1.根据补全查询名称，获取补全结果
        CompletionSuggestion suggestions = suggest.getSuggestion("suggestions");
        // 4.2.获取options
        List<CompletionSuggestion.Entry.Option> options = suggestions.getOptions();
        // 4.3.遍历
        List<String> list = new ArrayList<>(options.size());
        for (CompletionSuggestion.Entry.Option option : options) {
            String text = option.getText().toString();
            list.add(text);
        }
        return list;
    } catch (IOException e) {
        throw new RuntimeException(e);
    }
}

数据同步

elasticsearch中的酒店数据来自于mysql数据库，因此mysql数据发生改变时，elasticsearch也必须跟着改变，这个就是elasticsearch与mysql之间的数据同步。

常见的数据同步方案有三种：

同步调用
- hotel-demo对外提供接口，用来修改elasticsearch中的数据
- 酒店管理服务在完成数据库操作后，直接调用hotel-demo提供的接口
异步通知
- hotel-admin对mysql数据库数据完成增、删、改后，发送MQ消息
- hotel-demo监听MQ，接收到消息后完成elasticsearch数据修改
监听binlog
- 给mysql开启binlog功能
- mysql完成增、删、改操作都会记录在binlog中
- hotel-demo基于canal监听binlog变化，实时更新elasticsearch中的内容

方式一：同步调用

优点：实现简单，粗暴
缺点：业务耦合度高

方式二：异步通知

优点：低耦合，实现难度一般
缺点：依赖mq的可靠性

方式三：监听binlog

优点：完全解除服务间耦合
缺点：开启binlog增加数据库负担、实现复杂度高

实现数据同步

利用课前资料提供的hotel-admin项目作为酒店管理的微服务。当酒店数据发生增、删、改时，要求对elasticsearch中数据也要完成相同操作。

启动并测试酒店数据的CRUD
声明exchange、queue、RoutingKey
在hotel-admin中的增、删、改业务中完成消息发送
在hotel-demo中完成消息监听，并更新elasticsearch中数据
启动并测试数据同步功能

声明交换机、队列

MQ结构如图：

引入依赖

 <!--amqp-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>

定义配置类，进行声明

 import cn.itcast.hotel.constants.MqConstants;
import org.springframework.amqp.core.Binding;
import org.springframework.amqp.core.BindingBuilder;
import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.amqp.core.TopicExchange;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class MqConfig {
    @Bean
    public TopicExchange topicExchange(){
        return new TopicExchange(MqConstants.HOTEL_EXCHANGE, true, false);
    }
 
    @Bean
    public Queue insertQueue(){
        return new Queue(MqConstants.HOTEL_INSERT_QUEUE, true);
    }
 
    @Bean
    public Queue deleteQueue(){
        return new Queue(MqConstants.HOTEL_DELETE_QUEUE, true);
    }
 
    @Bean
    public Binding insertQueueBinding(){
        return BindingBuilder.bind(insertQueue()).to(topicExchange()).with(MqConstants.HOTEL_INSERT_KEY);
    }
 
    @Bean
    public Binding deleteQueueBinding(){
        return BindingBuilder.bind(deleteQueue()).to(topicExchange()).with(MqConstants.HOTEL_DELETE_KEY);
    }
}

在hotel-admin中的增、删、改业务中分别发送MQ消息：

发送MQ信息

 @PostMapping
public void saveHotel(@RequestBody Hotel hotel){
    hotelService.save(hotel);
 
    rabbitTemplate.convertAndSend(MqConstants.HOTEL_EXCHANGE,HOTEL_INSERT_KEY,hotel.getId());
}
 
@PutMapping()
public void updateById(@RequestBody Hotel hotel){
    if (hotel.getId() == null) {
        throw new InvalidParameterException("id不能为空");
    }
    hotelService.updateById(hotel);
 
    rabbitTemplate.convertAndSend(MqConstants.HOTEL_EXCHANGE,HOTEL_INSERT_KEY,hotel.getId());
}
 
@DeleteMapping("/{id}")
public void deleteById(@PathVariable("id") Long id) {
    hotelService.removeById(id);
 
    rabbitTemplate.convertAndSend(MqConstants.HOTEL_EXCHANGE,MqConstants.HOTEL_DELETE_KEY, id);
}

接收MQ信息

编写监听器

在hotel-demo中的cn.itcast.hotel.mq包新增一个类：

 @Component
public class HotelListener {
 
    @Autowired
    private IHotelService hotelService;
 
    /**
     * 监听酒店新增或修改的业务
     * @param id 酒店id
     */
    @RabbitListener(queues = MqConstants.HOTEL_INSERT_QUEUE)
    public void listenHotelInsertOrUpdate(Long id){
        hotelService.insertById(id);
    }
 
    /**
     * 监听酒店删除的业务
     * @param id 酒店id
     */
    @RabbitListener(queues = MqConstants.HOTEL_DELETE_QUEUE)
    public void listenHotelDelete(Long id){
        hotelService.deleteById(id);
    }
}

实现业务：

 @Override
public void deleteById(Long id) {
    try {
        // 1.准备Request
        DeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", id.toString());
        // 2.发送请求
        client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
    } catch (IOException e) {
        throw new RuntimeException(e);
    }
}
 
@Override
public void insertById(Long id) {
    try {
        // 0.根据id查询酒店数据
        Hotel hotel = getById(id);
        // 转换为文档类型
        HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
 
        // 1.准备Request对象
        IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotel.getId().toString());
        // 2.准备Json文档
        request.source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON);
        // 3.发送请求
        client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
    } catch (IOException e) {
        throw new RuntimeException(e);
    }
}

集群

单机的elasticsearch做数据存储，必然面临两个问题：海量数据存储问题、单点故障问题。

海量数据存储问题：将索引库从逻辑上拆分为N个分片（shard），存储到多个节点
单点故障问题：将分片数据在不同节点备份（replica ）

ES集群相关概念:

集群（cluster）：一组拥有共同的 cluster name 的节点。
节点（node) ：集群中的一个 Elasticearch 实例
分片（shard）：索引可以被拆分为不同的部分进行存储，称为分片。在集群环境下，一个索引的不同分片可以拆分到不同的节点中

解决问题：数据量太大，单点存储量有限的问题。
主分片（Primary shard）：相对于副本分片的定义。
副本分片（Replica shard）每个主分片可以有一个或者多个副本，数据和主分片一样。

数据备份可以保证高可用，但是每个分片备份一份，所需要的节点数量就会翻一倍，成本太高

为了在高可用和成本间寻求平衡，我们可以这样做：

首先对数据分片，存储到不同节点
然后对每个分片进行备份，放到对方节点，完成互相备份

这样可以大大减少所需要的服务节点数量

创建es集群

通过docker-compose创建：

 version: '2.2'
services:
  es01:
    image: elasticsearch:7.12.1
    container_name: es01
    environment:
      - node.name=es01
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es02,es03
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    volumes:
      - data01:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9200:9200
    networks:
      - elastic
  es02:
    image: elasticsearch:7.12.1
    container_name: es02
    environment:
      - node.name=es02
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es01,es03
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    volumes:
      - data02:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9201:9200
    networks:
      - elastic
  es03:
    image: elasticsearch:7.12.1
    container_name: es03
    environment:
      - node.name=es03
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es01,es02
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    volumes:
      - data03:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - elastic
    ports:
      - 9202:9200
volumes:
  data01:
    driver: local
  data02:
    driver: local
  data03:
    driver: local
 
networks:
  elastic:
    driver: bridge

如果通过wsl来安装导致打不开的话，可以运行以下命令来提高内存（最低需要4g）

 wsl -d docker-desktop
echo 262144 >> /proc/sys/vm/max_map_count

通过cerebro来监控es集群

集群脑裂问题

集群职责划分

elasticsearch中集群节点有不同的职责划分：

默认情况下，集群中的任何一个节点都同时具备上述四种角色。

但是真实的集群一定要将集群职责分离：

master节点：对CPU要求高，但是内存要求第
data节点：对CPU和内存要求都高
coordinating节点：对网络带宽、CPU要求高

职责分离可以让我们根据不同节点的需求分配不同的硬件去部署。而且避免业务之间的互相干扰。

脑裂问题

脑裂是因为集群中的节点失联导致的。

当网络恢复后，因为集群中有两个master节点，集群状态的不一致，出现脑裂的情况：

解决脑裂的方案是，要求选票超过 ( eligible节点数量 + 1 ）/ 2 才能当选为主，因此eligible节点数量最好是奇数。对应配置项是discovery.zen.minimum_master_nodes，在es7.0以后，已经成为默认配置，因此一般不会发生脑裂问题

master eligible节点的作用是什么？

参与集群选主
主节点可以管理集群状态、管理分片信息、处理创建和删除索引库的请求

data节点的作用是什么？

数据的CRUD

coordinator节点的作用是什么？

路由请求到其它节点
合并查询到的结果，返回给用户

集群分布式存储

当新增文档时，应该保存到不同分片，保证数据均衡，那么coordinating node如何确定数据该存储到哪个分片呢？

分片存储原理

elasticsearch会通过hash算法来计算文档应该存储到哪个分片：

shard = hash(_routing) % number_of_shards

说明：

_routing默认是文档的id
算法与分片数量有关，因此索引库一旦创建，分片数量不能修改

集群分布式查询

elasticsearch的查询分成两个阶段：

scatter phase：分散阶段，coordinating node会把请求分发到每一个分片
gather phase：聚集阶段，coordinating node汇总data node的搜索结果，并处理为最终结果集返回给用户

集群故障转移

集群的master节点会监控集群中的节点状态，如果发现有节点宕机，会立即将宕机节点的分片数据迁移到其它节点，确保数据安全，这个叫做故障转移。

node1是主节点，其它两个节点是从节点
node1发生了故障,重新选主，例如选中了node2
node2检测集群监控状态，发现：shard-1、shard-0没有副本节点
将node1上的数据迁移到node2、node3

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本文作者：Dreaife

本文链接：https://www.cnblogs.com/dreaife/p/17627286.html

posted @ 2023-08-13 21:06 Dreaife 阅读(54) 评论(0) 编辑收藏举报

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	docker run -d \
	--name es \
	-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \
	-e "discovery.type=single-node" \
	-v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \
	-v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
	--privileged \
	--network es-net \
	-p 9200:9200 \
	-p 9300:9300 \
	elasticsearch:8.8.1

	# 端口打不开记得把ssl认证跟密码认证关掉
	xpack.security.enabled: false
	xpack.security.http.ssl:
	enabled: false
	keystore.path: certs/http.p12

	docker run -d \
	--name kibana \
	-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
	--network=es-net \
	-p 5601:5601 \
	kibana:8.8.1

	docker exec -it es bash

	./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v8.8.1/elasticsearch-analysis-ik-8.8.1.zip

	exit
	#重启容器
	docker restart elasticsearch

	<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
	<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
	<properties>
	<comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
	<!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 *** 添加扩展词典-->
	<entry key="ext_dict">ext.dic</entry>
	<!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典 *** 添加停用词词典-->
	<entry key="ext_stopwords">stopword.dic</entry>
	</properties>

	PUT /索引库名称
	{
	"mappings": {
	"properties": {
	"字段名":{
	"type": "text",
	"analyzer": "ik_smart"
	},
	"字段名2":{
	"type": "keyword",
	"index": "false"
	},
	"字段名3":{
	"properties": {
	"子字段": {
	"type": "keyword"
	}
	}
	},
	// ...略
	}
	}
	}

	PUT /索引库名/_mapping
	{
	"properties": {
	"新字段名":{
	"type": "integer"
	}
	}
	}

	POST /索引库名/_doc/文档id
	{
	"字段1": "值1",
	"字段2": "值2",
	"字段3": {
	"子属性1": "值3",
	"子属性2": "值4"
	},
	// ...
	}

	PUT /{索引库名}/_doc/文档id
	{
	"字段1": "值1",
	"字段2": "值2",
	// ... 略
	}

	POST /{索引库名}/_update/文档id
	{
	"doc": {
	"字段名": "新的值",
	}
	}

	<dependency>
	<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
	<artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
	</dependency>

	<properties>
	<java.version>1.8</java.version>
	<elasticsearch.version>7.12.1</elasticsearch.version>
	</properties>

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

	RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
	HttpHost.create("http://127.0.0.1:9200")
	));

	@Test
	void createHotelIndex() throws IOException {
	// 1.创建Request对象
	CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("hotel");
	// 2.准备请求的参数：DSL语句
	request.source(MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON);
	// 3.发送请求
	client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
	}

	@Test
	void testDeleteHotelIndex() throws IOException {
	// 1.创建Request对象
	DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("hotel");
	// 2.发送请求
	client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
	}

	@Test
	void testExistsHotelIndex() throws IOException {
	// 1.创建Request对象
	GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("hotel");
	// 2.发送请求
	boolean exists = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);
	// 3.输出
	System.err.println(exists ? "索引库已经存在！" : "索引库不存在！");
	}

	package cn.itcast.hotel.pojo;

	import lombok.Data;
	import lombok.NoArgsConstructor;

	@Data
	@NoArgsConstructor
	public class HotelDoc {
	private Long id;
	private String name;
	private String address;
	private Integer price;
	private Integer score;
	private String brand;
	private String city;
	private String starName;
	private String business;
	private String location;
	private String pic;

	public HotelDoc(Hotel hotel) {
	this.id = hotel.getId();
	this.name = hotel.getName();
	this.address = hotel.getAddress();
	this.price = hotel.getPrice();
	this.score = hotel.getScore();
	this.brand = hotel.getBrand();
	this.city = hotel.getCity();
	this.starName = hotel.getStarName();
	this.business = hotel.getBusiness();
	this.location = hotel.getLatitude() + ", " + hotel.getLongitude();
	this.pic = hotel.getPic();
	}
	}

	@Test
	void testAddDocument() throws IOException {
	// 1.根据id查询酒店数据
	Hotel hotel = hotelService.getById(61083L);
	// 2.转换为文档类型
	HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
	// 3.将HotelDoc转json
	String json = JSON.toJSONString(hotelDoc);

	// 1.准备Request对象
	IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotelDoc.getId().toString());
	// 2.准备Json文档
	request.source(json, XContentType.JSON);
	// 3.发送请求
	client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
	}

	@Test
	void testGetDocumentById() throws IOException {
	// 1.准备Request
	GetRequest request = new GetRequest("hotel", "61082");
	// 2.发送请求，得到响应
	GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
	// 3.解析响应结果
	String json = response.getSourceAsString();

	HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
	System.out.println(hotelDoc);
	}

	@Test
	void testDeleteDocument() throws IOException {
	// 1.准备Request
	DeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", "61083");
	// 2.发送请求
	client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
	}

	@Test
	void testUpdateDocument() throws IOException {
	// 1.准备Request
	UpdateRequest request = new UpdateRequest("hotel", "61083");
	// 2.准备请求参数
	request.doc(
	"price", "952",
	"starName", "四钻"
	);
	// 3.发送请求
	client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
	}

	@Test
	void testBulkRequest() throws IOException {
	// 批量查询酒店数据
	List<Hotel> hotels = hotelService.list();

	// 1.创建Request
	BulkRequest request = new BulkRequest();
	// 2.准备参数，添加多个新增的Request
	for (Hotel hotel : hotels) {
	// 2.1.转换为文档类型HotelDoc
	HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
	// 2.2.创建新增文档的Request对象
	request.add(new IndexRequest("hotel")
	.id(hotelDoc.getId().toString())
	.source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON));
	}
	// 3.发送请求
	client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
	}

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

	GET /indexName/_search
	{
	"query": {
	"match": {
	"FIELD": "TEXT"
	}
	}
	}

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

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

	// 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
	}
	}
	}
	}

	// 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
	}
	}
	}
	}
	}

	GET /hotel/_search
	{
	"query": {
	"function_score": {
	"query": { .... }, // 原始查询，可以是任意条件
	"functions": [ // 算分函数
	{
	"filter": { // 满足的条件，品牌必须是如家
	"term": {
	"brand": "如家"
	}
	},
	"weight": 2 // 算分权重为2
	}
	],
	"boost_mode": "sum" // 加权模式，求和
	}
	}
	}

	GET /hotel/_search
	{
	"query": {
	"bool": {
	"must": [
	{"term": {"city": "上海" }}
	],
	"should": [
	{"term": {"brand": "皇冠假日" }},
	{"term": {"brand": "华美达" }}
	],
	"must_not": [
	{ "range": { "price": { "lte": 500 } }}
	],
	"filter": [
	{ "range": {"score": { "gte": 45 } }}
	]
	}
	}
	}

	GET /indexName/_search
	{
	"query": {
	"match_all": {}
	},
	"sort": [
	{
	"FIELD": "desc" // 排序字段、排序方式ASC、DESC
	}
	]
	}

	@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);
	}
	}