springboot整合elasticsearch中的分词查询配置

前言：elasticsearch最好还是在linux中进行集群部署，这样更符合企业需求和规范，笔者只在windows的单节点9200端口上部署，仅用于测试和学习。

 

什么是分词查询：

  指的是将输入的文本或查询语句切分成一个个独立的词语或词项，以便更好地处理和分析，然后进行查询，比如你在百度上搜索”成都春熙路“，那么你会发现在成百上千的响应结果中，不仅仅有包含”成都春熙路的“，还有包含”成都的“，这就说明分词查询不是像模糊查询那样，前者还对”成都春熙路进行了分词处理，再进行查询“。

 

案例需求：

  现在es的索引”x“中存储了三条数据：

userList.add(new UserDto("斌哥教你学vue", "123"));  （这两个字段对应实体类的属性为"account"和"password"）

userList.add(new UserDto("vue2-斌哥在线教学", "456")); 

userList.add(new UserDto("vue2 by binge","678"));

现在只用”vue“作为查询词，将这三条数据都查到。

 

核心代码：

  SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("x");

        // 创建查询构建器，第一个参数是要查询的文本，剩下的参数是字段，就是查询 account 和 password 中同时满足条件的列
        MultiMatchQueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.multiMatchQuery("vue", "account")

                .fuzziness(10)  //：使用编辑距离技术进行模糊匹配，比如设置了fuzziness为2，并将查询词项设置为"quik"。

                //现在查询quick，由于查询词项与文档中的词项 “quick” 存在拼写差异，它们的编辑距离为1，小于等于允许的最大编辑距离2，因此这个文档将被认为是匹配的

                .prefixLength(0) //prefixLength参数用于指定模糊匹配的起始单词数。

                // 当设置prefixLength参数的值为0时，表示模糊匹配将从查询词项的开头进行匹配，而不需要词项的前几个字符匹配成功

                .operator(Operator.fromString("OR")) //operator参数用于指定多个查询词项之间的逻辑操作符。

        //Operator.fromString(“OR”)表示使用OR操作符，这意味着通过match查询匹配的文档至少需要与查询中的一个词项匹配，

        // 还可以设置为AND，表示所有查询词项都必须在文档中匹配才能返回

        .minimumShouldMatch("1%");//返回的文档需要匹配的最小子串数，"75%"表示至少需匹配查询中的75%的词项才会返回匹配的结果。可以设置不同的值，

        // 如"2"表示至少需匹配2个词项，"50%"表示至少需匹配查询的一半词项


        // 创建搜索源构建器
        SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        sourceBuilder.query(queryBuilder);

        // 创建搜索请求
        searchRequest.source(sourceBuilder);

        try {
            // 执行搜索并获取结果
            SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
            SearchHits hits = searchResponse.getHits();

            // 遍历结果并输出
            for (SearchHit hit : hits.getHits()) {
                String id = hit.getId();

                System.out.println(id);
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        // 关闭客户端
        try {
            client.close();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }