今天第一次使用版本5.X, 和2.X 有些区别（整体使用上区别不是很大） ：
方式1：
maven ：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>org.example</groupId> <artifactId>SeaESDemo</artifactId> <version>1.0-SNAPSHOT</version> <dependencies> <dependency> <groupId>org.elasticsearch</groupId> <artifactId>elasticsearch</artifactId> <version>5.6.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> <artifactId>transport</artifactId> <version>5.6.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>4.12</version> <scope>compile</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId> <artifactId>log4j-core</artifactId> <version>2.10.0</version> </dependency> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.logging.log4j/log4j-api --> <dependency> <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId> <artifactId>log4j-api</artifactId> <version>2.10.0</version> </dependency> </dependencies> <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-dependency-plugin</artifactId> <version>3.0.1</version> <executions> <execution> <id>copy-dependencies</id> <phase>package</phase> <goals> <goal>copy-dependencies</goal> </goals> <configuration> <outputDirectory>${project.build.directory}/lib</outputDirectory> <overWriteReleases>false</overWriteReleases> <overWriteSnapshots>false</overWriteSnapshots> <overWriteIfNewer>true</overWriteIfNewer> </configuration> </execution> </executions> </plugin> </plugins> </build> </project>
整理下：
package com.sea.es; import org.elasticsearch.action.admin.indices.mapping.put.PutMappingRequest; import org.elasticsearch.action.delete.DeleteResponse; import org.elasticsearch.action.get.GetResponse; import org.elasticsearch.action.get.MultiGetItemResponse; import org.elasticsearch.action.get.MultiGetResponse; import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest; import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse; import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse; import org.elasticsearch.action.update.UpdateRequest; import org.elasticsearch.action.update.UpdateResponse; import org.elasticsearch.client.Requests; import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient; import org.elasticsearch.common.settings.Settings; import org.elasticsearch.common.transport.InetSocketTransportAddress; import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentBuilder; import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentFactory; import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType; import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders; import org.elasticsearch.search.SearchHit; import org.elasticsearch.search.SearchHits; import org.elasticsearch.transport.client.PreBuiltTransportClient; import org.junit.Before; import org.junit.Test; import java.net.InetAddress; import java.net.UnknownHostException; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Map; /** * @PACKAGE : com.sea.es * @Author : Sea * @Date : 12/14/20 12:55 PM * @Desc : **/ public class ESTest { public static String CLUSTER_NAME = "es-cluster";//Elasticsearch集群名称 public static String HOST_IP = "192.168.18.129";//Elasticsearch集群节点 public static int TCP_PORT = 9300;//Elasticsearch节点TCP通讯端口 private volatile static TransportClient client;//客户端对象,用于连接到Elasticsearch集群 public static TransportClient getSingleTransportClient() { Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", CLUSTER_NAME).build(); try { if(client == null) { synchronized(TransportClient.class) { client = new PreBuiltTransportClient(settings).addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(HOST_IP), TCP_PORT)); } } } catch (UnknownHostException e) { e.printStackTrace(); } return client; } @Before public void init(){ TransportClient client = getSingleTransportClient(); } @Test public void testName() throws Exception { // GetResponse getResponse = client.prepareGet("books", "IT", "1").get(); // System.out.println(getResponse.getSourceAsString()); client.admin().indices().prepareCreate("shan").get(); } /** * 使用json来创建文档、索引、自动创建映射 */ @Test public void createDoc_1() { // json数据 String source = "{" + "\"id\":\"3\"," + "\"title\":\"ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器\"," + "\"content\":\"它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口\"" + "}"; // 开始创建文档 // .execute().actionGet() == .get() IndexResponse indexResponse = client.prepareIndex("blog01", "article", "3").setSource(source, XContentType.JSON).get(); // 获取响应信息 System.out.println("索引：" + indexResponse.getIndex()); System.out.println("类型：" + indexResponse.getType()); System.out.println("ID：" + indexResponse.getId()); System.out.println("版本：" + indexResponse.getVersion()); System.out.println("是否创建成功：" + indexResponse.status()); client.close(); } /** * 使用map来创建文档 */ @Test public void createDoc_2() { // map格式的数据 Map<String, Object> source = new HashMap<>(); source.put("id", "2"); source.put("title", "我们建立一个网站或应用程序"); source.put("content", "但是想要完成搜索工作的创建是非常困难的"); // 创建文档 IndexResponse indexResponse = client.prepareIndex("blog01", "article", "2").setSource(source).get(); // 获取响应信息 System.out.println("索引：" + indexResponse.getIndex()); System.out.println("类型：" + indexResponse.getType()); System.out.println("ID：" + indexResponse.getId()); System.out.println("版本：" + indexResponse.getVersion()); // System.out.println("是否创建成功：" + indexResponse.isCreated()); client.close(); } /** * 使用es的帮助类来创建文档 */ @Test public void createDoc_3() throws Exception { XContentBuilder sourse = XContentFactory.jsonBuilder() .startObject() .field("id", "3") .field("title", "Elasticsearch是用Java开发的") .field("content", "并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎") .endObject(); IndexResponse indexResponse = client.prepareIndex("blog01", "article", "3").setSource(sourse).get(); // 获取响应信息 System.out.println("索引：" + indexResponse.getIndex()); System.out.println("类型：" + indexResponse.getType()); System.out.println("ID：" + indexResponse.getId()); System.out.println("版本：" + indexResponse.getVersion()); System.out.println("是否创建成功：" + indexResponse.getShardInfo()); client.close(); } /** * 搜索文档数据，搜索单个索引 */ @Test public void testGetData_1() { GetResponse getResponse = client.prepareGet("blog01", "article", "2").get(); System.out.println(getResponse.getSourceAsString()); client.close(); } /** * 搜索文档数据，搜索多个索引 */ @Test public void testGetData_2() { MultiGetResponse itemResponses = client.prepareMultiGet() // .add("blog01", "article", "1") .add("blog01", "article", "2", "3","1") .get(); // 遍历获取的数据 for (MultiGetItemResponse item : itemResponses) { GetResponse response = item.getResponse(); System.out.println(response.getSourceAsString()); } client.close(); } /** * 更新文档数据 */ @Test public void testUpdate_1() throws Exception { UpdateRequest request = new UpdateRequest(); request.index("blog01"); // 指定更新的index request.type("article"); // 指定更新的type request.id("1"); // 指定更新的id request.doc(XContentFactory.jsonBuilder() .startObject() .field("id", "1") .field("title", "更新：ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器") .field("content", "更新：它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口") .endObject()); // 开始更新 UpdateResponse updateResponse = client.update(request).get(); // 获取响应信息 System.out.println("索引：" + updateResponse.getIndex()); System.out.println("类型：" + updateResponse.getType()); System.out.println("ID：" + updateResponse.getId()); System.out.println("版本：" + updateResponse.getVersion()); // System.out.println("是否创建成功：" + updateResponse.isCreated()); client.close(); } /** * 更新文档数据 */ @Test public void testUpdate_2() throws Exception { // 开始更新 UpdateResponse updateResponse = client.update(new UpdateRequest("blog01", "article", "2") .doc(XContentFactory.jsonBuilder().startObject() .field("id", "2") .field("title", "更新：我们建立一个网站或应用程序") .field("content", "更新：但是想要完成搜索工作的创建是非常困难的") .field("sea", "更新：sea sea sea sea") //可以添加字段 .endObject() )).get(); // 获取响应信息 System.out.println("索引：" + updateResponse.getIndex()); System.out.println("类型：" + updateResponse.getType()); System.out.println("ID：" + updateResponse.getId()); System.out.println("版本：" + updateResponse.getVersion()); // System.out.println("是否创建成功：" + updateResponse.isCreated()); client.close(); } /** * 更新文档数据，设置查询的条件，如果查询不到数据，就添加数据 */ @Test public void testUpdate_3() throws Exception { IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("blog", "article", "4") .source(XContentFactory.jsonBuilder() .startObject() .field("id", "4") .field("title", "一个基于Lucene的搜索服务器") .field("content", "它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口") .endObject()); // 设置更新的数据，如果查不到，则更新 UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("blog01", "article", "4") .doc(XContentFactory.jsonBuilder() .startObject() .field("title", "我们建立一个网站或应用程序，并要添加搜索功能") .endObject()) .upsert(indexRequest); UpdateResponse updateResponse = client.update(updateRequest).get(); // 获取响应信息 System.out.println("索引：" + updateResponse.getIndex()); System.out.println("类型：" + updateResponse.getType()); System.out.println("ID：" + updateResponse.getId()); System.out.println("版本：" + updateResponse.getVersion()); // System.out.println("是否创建成功：" + updateResponse.isCreated()); client.close(); } /** * 删除数据 */ @Test public void testDel() { DeleteResponse deleteResponse = client.prepareDelete("blog01", "article", "4").get(); // System.out.println("是否返回结果：" + deleteResponse.isFound()); System.out.println("是否返回结果：" + deleteResponse.getShardInfo()); client.close(); } /** * 查询文档数据 */ @Test public void testSearch() { // QueryString查询 SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog01") .setTypes("article") .setQuery(QueryBuilders.queryStringQuery("引擎")) // 发现在查询是只是依据第一个字来查询 .get(); // 获取结果集对象，获取命中次数 SearchHits hits = searchResponse.getHits(); System.out.println("查询的结果数据有" + hits.getTotalHits() + "条"); // 遍历每条数据 Iterator<SearchHit> it = hits.iterator(); while (it.hasNext()) { SearchHit searchHit = it.next(); // 打印整条信息 System.out.println(searchHit.getSourceAsString()); // 获取字段信息 // System.out.println("id:" + searchHit.getSource().get("id")); // System.out.println("title:" + searchHit.getSource().get("title")); // System.out.println("content" + searchHit.getSource().get("content")); System.out.println("id:" + searchHit.getFields().get("id")); System.out.println("title:" + searchHit.getFields().get("title")); System.out.println("content" + searchHit.getFields().get("content")); } client.close(); } /** * 创建索引 */ @Test public void testCreateIndex() { // 创建index client.admin().indices().prepareCreate("blog01").get(); // 删除index // client.admin().indices().prepareDelete("blog01").get(); } /** * 创建一个带有映射的索引 ，先创建索引 */ @Test public void testCreateIndexAndMapping() throws Exception { final XContentBuilder mappingBuilder = XContentFactory.jsonBuilder() .startObject() .startObject("article") .startObject("properties") .startObject("id") .field("type", "integer").field("store", "yes") .endObject() .startObject("title") .field("type", "string").field("store", "yes").field("analyzer", "ik_max_word") .endObject() .startObject("content") .field("type", "string").field("store", "yes").field("analyzer", "ik_max_word") .endObject() .endObject() .endObject() .endObject(); PutMappingRequest request = Requests.putMappingRequest("blog01") .type("article") .source(mappingBuilder); client.admin().indices().putMapping(request).get(); client.close(); } /** * 各种查询 */ @Test public void testSearchMapping() { // queryString查询 // SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog01") // .setTypes("article") // .setQuery(QueryBuilders.queryStringQuery("引擎")) // .get(); // 词条查询 // 它仅匹配在给定的字段中去查询，而且是查询含有该词条的内容 // SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog01") // .setTypes("article") // .setQuery(QueryBuilders.termQuery("content", "引擎")) // .get(); // 通配符查询 // SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog01") // .setTypes("article") // .setQuery(QueryBuilders.wildcardQuery("content", "接?")) // .get(); // 模糊查询 // SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog01") // .setTypes("article") // .setQuery(QueryBuilders.fuzzyQuery("title", "Lucena")) // .get(); // 解析字符串查询,指定字段 // SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog01") // .setTypes("article") // .setQuery(QueryBuilders.queryStringQuery("接口").field("content").field("title")) // .get(); // 字段匹配查询 // SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog01").setTypes("article") // .setQuery(QueryBuilders.matchPhrasePrefixQuery("title", "服 ").slop(1)) // .get(); // 范围查询 SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog01").setTypes("article") .setQuery(QueryBuilders.rangeQuery("id") //.from("它提供").to("引擎").includeLower(true).includeUpper(true)) .gt(1).lt(4)) .get(); this.getHits(searchResponse); client.close(); } /** * 查看响应信息方法 */ public void getHits(SearchResponse searchResponse) { // 获取结果集对象，获取命中次数 SearchHits hits = searchResponse.getHits(); System.out.println("查询的结果数据有" + hits.getTotalHits() + "条"); // 遍历每条数据 Iterator<SearchHit> it = hits.iterator(); while (it.hasNext()) { SearchHit searchHit = it.next(); // 打印整条信息 System.out.println(searchHit.getSourceAsString()); // 获取字段信息 System.out.println("id:" + searchHit.getFields().get("id")); System.out.println("title:" + searchHit.getFields().get("title")); System.out.println("content" + searchHit.getFields().get("content")); } } }
方式2：
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch</groupId>
<artifactId>elasticsearch</artifactId>
<version>6.5.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.12</version>
</dependency>
</dependencies>
private Client client; /** 获取client */ @Before public void getClient() throws Exception { client = TransportClient.builder().build() .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"), 9300)); }
条件查询QueryBuilder
到目前为止，我们使用了REST API和简单查询以及GET请求来搜索数据。更改索引时，无论想执行的操作是更改映射还是文档索引化，都要用REST API向Elasticsearch发送JSON结构的数据。类似地，如果想发送的不是一个简单的查询，仍然把它封装为JSON结构并发送给Elasticsearch。这就是所谓的查询DSL。从更宏观的角度看，Elasticsearch支持两种类型的查询：基本查询和复合查询。
基本查询，如词条查询用于查询实际数据。
第二种查询为复合查询，如布尔查询，可以合并多个查询。
查询数据 主要依赖QueryBuilder对象 ，可以通过QueryBuilders获取各种查询 ：（基于lucene）
使用SearchResponse获取，支持各种查询：
/** * 搜索在elasticSearch中创建的文档对象 */ @Test public void testSearch() throws Exception { // 搜索数据 // get()方法 === execute().actionGet() // SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blob1") // .setTypes("article").setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery()).get(); /** * 1、ElasticSearch提供QueryBuileders.queryStringQuery(搜索内容) * 查询方法，对所有字段进行分词查询 */ // SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog").setTypes("article") // .setQuery(QueryBuilders.queryStringQuery("全面")) // .get(); /** * 2、 只想查询content里包含全文 ，使用QueryBuilders.wildcardQuery模糊查询 *任意字符串 ?任意单个字符 */ // SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog").setTypes("article") // .setQuery(QueryBuilders.wildcardQuery("content", "*全文*")).get(); /** 3、 查询content词条为“搜索” 内容，使用TermQuery */ SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog") .setTypes("article") .setQuery(QueryBuilders.termQuery("content", "全文")).get(); SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象 System.out.println("查询结果有：" + hits.getTotalHits() + "条"); Iterator<SearchHit> iterator = hits.iterator(); while (iterator.hasNext()) { SearchHit searchHit = iterator.next(); // 每个查询对象 System.out.println(searchHit.getSourceAsString()); // 获取字符串格式打印 System.out.println("id:" + searchHit.getSource().get("id")); System.out.println("title:" + searchHit.getSource().get("title")); System.out.println("content:" + searchHit.getSource().get("content")); for (Iterator<SearchHitField> ite = searchHit.iterator(); ite.hasNext();) { SearchHitField next = ite.next(); System.out.println(next.getValues()); } } // 关闭连接 client.close(); }
:
ElasticSearch 支持所有Lucene查询，并对其进行简化封装
WildcardQuery 通配符查询 TermQuery 词条查询 FuzzyQuery 相似度查询（模糊查询） BooleanQuery 布尔查询
1、ElasticSearch提供QueryBuileders.queryStringQuery(搜索内容) 查询方法，对所有字段进行分词查询 SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog") .setTypes("article") .setQuery(QueryBuilders.queryStringQuery("全文")).get(); 2、 只想查询content里包含全文 ，使用QueryBuilders.wildcardQuery通配符查询 *任意字符串 ?任意单个字符 SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog") .setTypes("article") .setQuery(QueryBuilders.wildcardQuery("content", "*全文*")).get(); 发现查询不到！！！！ ，涉及词条查询理解， 说明没有词条包含“全文” 3、 查询content词条为“搜索” 内容，使用QueryBuilders.termQuery进行词条查询 SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog") .setTypes("article") .setQuery(QueryBuilders.termQuery("content", "全文")).get(); 发现查询不到！！！，说明没有搜索“全文”这个词条 这是为什么呢？ 词条： 就是将文本内容存入搜索服务器，搜索服务器进行分词之后的内容。 例如：“ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器” 分词（好的）： ElasticSearch、是、一个、基于、Lucene、搜索、服务、服务器 默认单字分词（差的）： ElasticSearch、 是、一、个、基、于、搜、索 使用QueryBuileders.queryStringQuery(搜索内容)，搜索“全面” 也能够查询到，这是为什么呢？看图：
3.30.20 queryStringQuery搜索内容查询
解析查询字符串 相比其他可用的查询，query_string查询支持全部的Apache Lucene查询语法 针对多字段的query_string查询
SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog2").setTypes("article") .setQuery(QueryBuilders.queryStringQuery("全面")).get(); SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
3.30.21 wildcardQuery通配符查询
*匹配多个字符，?匹配1个字符
注意：避免* 开始, 会检索大量内容造成效率缓慢
SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog2").setTypes("article") .setQuery(QueryBuilders.wildcardQuery("content", "elas*c?")).get(); SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
3.30.22 termQuery词条查询
词条查询是Elasticsearch中的一个简单查询。它仅匹配在给定字段中含有该词条的文档，而
且是确切的、未经分析的词条
termQuery("key", obj) 完全匹配
termsQuery("key", obj1, obj2..) 一次匹配多个值，只要有一个值是正确的，就可以查询出数据
// SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog2").setTypes("article") // .setQuery(QueryBuilders.termQuery("content", "搜索")).get(); SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog2").setTypes("article") .setQuery(QueryBuilders.termsQuery("content", "搜索","全文")).get(); SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
// SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog2").setTypes("article") // .setQuery(QueryBuilders.matchQuery("content", "搜索")).get(); SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog2").setTypes("article") .setQuery(QueryBuilders.multiMatchQuery("搜索", "title","content")).get(); SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog2").setTypes("article") .setQuery(QueryBuilders.idsQuery().ids("1")).get(); SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
3.30.23 boolQuery布尔查询
用于复杂搜索逻辑的BoolQuery
public SearchResponse getSimpleSearchResponse( int page, int pagesize){ BoolQueryBuilder mustQuery = QueryBuilders.boolQuery(); mustQuery.must(QueryBuilders.matchAllQuery()); // 添加第1条must的条件 此处为匹配所有文档 mustQuery.must(QueryBuilders.matchPhraseQuery("title", "时间简史"));//添加第2条must的条件 title字段必须为【时间简史】 // ↑ 放入筛选条件(termQuery为精确搜索，大小写敏感且不支持*) 实验发现matchPhraseQuery可对中文精确匹配term mustQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("auther", "霍金")); // 添加第3条must的条件 QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.queryStringQuery("物理")//.escape(true)//escape 转义 设为true，避免搜索[]、结尾为!的关键词时异常 但无法搜索* .defaultOperator(QueryStringQueryBuilder.Operator.AND);//不同关键词之间使用and关系 mustQuery.must(queryBuilder);//添加第4条must的条件 关键词全文搜索筛选条件 SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = EsClient.getClient().prepareSearch("index name").setTypes("type name") .setQuery(mustQuery) .addHighlightedField("*")/*星号表示在所有字段都高亮*/.setHighlighterRequireFieldMatch(false)//配置高亮显示搜索结果 .setHighlighterPreTags("<高亮前缀标签>").setHighlighterPostTags("<高亮后缀标签>");//配置高亮显示搜索结果 searchRequestBuilder = searchRequestBuilder.addAggregation(AggregationBuilders.terms("agg1(聚类返回时根据此key获取聚类结果)") .size(1000)/*返回1000条聚类结果*/.field("要在文档中聚类的字段，如果是嵌套的则用点连接父子字段，如【person.company.name】")); SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.setFrom((page - 1) * pagesize)//分页起始位置（跳过开始的n个） .setSize(pagesize)//本次返回的文档数量 .execute().actionGet();//执行搜索 log.info("response="+searchResponse); return searchResponse; } }
3.30.24 fuzzyQuery模糊查询
相似度查询 fuzzy查询是模糊查询中的第三种类型，它基于编辑距离算法来匹配文档
SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog2").setTypes("article") .setQuery(QueryBuilders.fuzzyQuery("content", "elasticsearxx")).get(); SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog2").setTypes("article") .setQuery(QueryBuilders.rangeQuery("content").from("我们").to("解决方案").includeLower(true).includeUpper(true)).get(); SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
includeLower(true)：包含上界
IncludeUpper(true)：包含下界
**跨度查询**
下面代码表示，从首字母开始，查询content字段=问题的数据，问题前面的词为300个，可以测试30看是否能查询出数据。
SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog2").setTypes("article") .setQuery(QueryBuilders.spanFirstQuery(QueryBuilders.spanTermQuery("content", "问题"), 300)).get(); SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
组合查询（复杂查询）
must(QueryBuilders) : AND
mustNot(QueryBuilders): NOT
should(QueryBuilders):OR
在定义json：放置到Elasticsearch的插件中 { "query": { "bool": { "must": { "term": { "title": "elasticsearch" } }, "should": { "range": { "id": { "from": 1, "to": 2 } } } } } }
SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog2").setTypes("article") .setQuery(QueryBuilders.boolQuery().must(QueryBuilders.termQuery("title", "搜索")).must(QueryBuilders.wildcardQuery("content", "elastic*ch"))).get(); SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
排序查询
SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog2").setTypes("article") .setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery()) .addSort("id", SortOrder.DESC).get(); SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
3.30.25 regexpQuery正则表达式查询
正则表达式查询
responsebuilder.setQuery(QueryBuilders.regexpQuery(field, regexp))
/** * 高亮显示查询 * 获取数据， * 查询apache，不仅在author拥有，也可以在url，在name中也可能拥有 * author or url --->booleanQuery中的should操作 * 如果是and的类型--->booleanQuery中的must操作 * 如果是not的类型--->booleanQuery中的mustNot操作 * 使用的match操作，其实就是使用要查询的keyword和对应字段进行完整匹配，是否相等，相等返回 */ @Test public void testSearch4() { SearchResponse response = client.prepareSearch(indics).setSearchType(SearchType.DEFAULT) // .setQuery(QueryBuilders.multiMatchQuery("apache", "author", "url")) // .setQuery(QueryBuilders.regexpQuery("url", ".*apache.*")) // .setQuery(QueryBuilders.termQuery("author", "apache")) .setQuery(QueryBuilders.boolQuery() .should(QueryBuilders.regexpQuery("url", ".*apache.*")) .should(QueryBuilders.termQuery("author", "apache"))) // 设置高亮显示--->设置相应的前置标签和后置标签 .setHighlighterPreTags("<span color='blue' size='18px'>") .setHighlighterPostTags("</span>") // 哪个字段要求高亮显示 .addHighlightedField("author") .addHighlightedField("url") .get(); SearchHits searchHits = response.getHits(); float maxScore = searchHits.getMaxScore(); // 查询结果中的最大文档得分 System.out.println("maxScore: " + maxScore); long totalHits = searchHits.getTotalHits(); // 查询结果记录条数 System.out.println("totalHits: " + totalHits); SearchHit[] hits = searchHits.getHits(); // 查询结果 System.out.println("当前返回结果记录条数：" + hits.length); for(SearchHit hit : hits) { System.out.println("========================================================"); Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields(); for(Map.Entry<String , HighlightField> me : highlightFields.entrySet()) { System.out.println("--------------------------------------"); String key = me.getKey(); HighlightField highlightField = me.getValue(); String name = highlightField.getName(); System.out.println("key: " + key + ", name: " + name); Text[] texts = highlightField.fragments(); String value = ""; for(Text text : texts) { // System.out.println("text: " + text.toString()); value += text.toString(); } System.out.println("value: " + value); } } }
查询所有
matchAllQuery()匹配所有文件
match_all查询是Elasticsearch中最简单的查询之一。它使我们能够匹配索引中的所有文件。
SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog2") .setTypes("article").setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery()) .get(); SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
