ElasticSearch 实现分词全文检索 - 复合查询

数据准备

ElasticSearch 实现分词全文检索 - 测试数据准备

bool查询

复合过滤器，将多个查询条件，以一定的逻辑组合在一起

must：所有的条件，用 must 组合在一起，标识 and 的意思
must_not：将 must_not 中的条件，全部都不能匹配，标识 not 的意思
should：所有的条件，用should组合在一起，表示 or 的意思

# 查询省份为江苏或上海
# operatorld 不是联通 !=2
# smsContent 中包括 开心 和 钞票
# bool 查询
POST /sms-logs-index/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {"term": {
          "province": {
            "value": "江苏"
          }
        }},
        {"term": {
          "province": {
            "value": "上海"
          }
        }}
      ],
      "must_not": [
        {
          "term": {
            "operatorld": {
              "value": "2"
            }
          }
        }
      ],
      "must": [
        {
          "match": {
            "smsContent": "开心"
          }
        },
        {
          "match": {
            "smsContent": "钞票"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

JAVA

@Test
void boolQuery() throws Exception {
    String indexName = "sms-logs-index";
    RestHighLevelClient client = ESClient.getClient();

    //1. 创建SearchRequest对象
    SearchRequest request = new SearchRequest(indexName);

    //2. 指定查询条件
    SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();
    BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
    boolQuery.should(QueryBuilders.termQuery("province","江苏"));
    boolQuery.should(QueryBuilders.termQuery("province","上海"));
    boolQuery.mustNot(QueryBuilders.termQuery("operatorld","2"));
    boolQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("smsContent","开心"));
    boolQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("smsContent","钞票"));

    builder.query(boolQuery);
    request.source(builder);

    //3. 执行查询
    SearchResponse resp = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);

    //4. 输出返回值
    for (SearchHit hit : resp.getHits().getHits()) {
        System.out.println(hit.getSourceAsMap());
    } 
}

boosting 查询

boosting 查询可以帮助我们去影响查询后的 score

positive：只有匹配上positive的查询的内容，才会被放到返回的结果中
negative：如果匹配上和positive并且也匹配上了negative，就可以降低这样的文档 score.
negative_boost：指定系数，必须小于 1.0
关于查询时，分数是如何计算的：
搜索的关键字在文档中出现的频次越高，分数就越高
指定的文档内容越短，分数就越高
我们在搜索时，指定的关键字也会被分词，这个被分词的内容，被分词库匹配的个数越多，分数越高

POST /sms-logs-index/_search
{
  "query": {
    "boosting": {
      "positive": {
        "match": {
          "smsContent": "人"
        }
      },
      "negative": {
        "match": {
          "smsContent": "网络"   # 如果查出来的包括 网络
        }
      },
      "negative_boost": 0.5  #将分数乘以系数 0.5 ，分数越高，排名越靠前
    }
  }
}

Java

@Test
void boostringQuery() throws Exception {
    String indexName = "sms-logs-index";
    RestHighLevelClient client = ESClient.getClient();

    //1. 创建SearchRequest对象
    SearchRequest request = new SearchRequest(indexName);

    //2. 指定查询条件
    SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();
    BoostingQueryBuilder boostingQuery = QueryBuilders.boostingQuery(
            QueryBuilders.matchQuery("smsContent", "人"),
            QueryBuilders.matchQuery("smsContent", "网络")
    ).negativeBoost(0.5f);


    builder.query(boostingQuery);
    request.source(builder);

    //3. 执行查询
    SearchResponse resp = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);

    //4. 输出返回值
    for (SearchHit hit : resp.getHits().getHits()) {
        System.out.println(hit.getSourceAsMap());
    }
}

posted @ 2023-03-16 09:55 VipSoft 阅读(248) 评论(0) 编辑收藏举报

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