Elasticsearch的复杂查询案例

一、Elasticsearch的复杂查询案例

1 match查询

match Query即全文检索，它的搜索方式是先将搜索字符串分词，再使用各各词条从索引中搜索。

query：搜索的关键字

operator：or 表示 只要有一个词在文档中出现则就符合条件，and表示每个词都在文档中出现则才符合条件。

1. Kibana代码

GET /java06/course/_search
{ "query" : { "match" : { "name": { "query": "spring开发" }
    }
  }
}

1. operator：

GET /java06/course/_search
{ "query" : { "match" : { "name": { "query": "spring开发", "operator": "and" }
    }
  }
}

上边的搜索的执行过程是：

1、将“spring开发”分词，分为spring、开发两个词

2、再使用spring和开发两个词去匹配索引中搜索。

3、由于设置了operator为and，必须匹配两个词成功时才返回该文档。

1. Java代码

@Test public void testMatchQuery() throws Exception {
 
    SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("name", "spring开
                                                       发").operator(Operator.AND));
         // 设置搜索源 searchRequest.source(searchSourceBuilder); // 执行搜索 searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest);
 }

2 multi_match查询

matchQuery是在一个field中去匹配，multiQuery是拿关键字去多个Field中匹配。

1、基本使用

例子：关键字 “开发”去匹配name 和description字段

1. Kibana代码

GET /java06/course/_search
{ "query": { "multi_match": { "query": "开发", "fields": ["name","description"]
    }
  }
}

注意：此搜索操作适合构建复杂查询条件，生产环境常用。

2. Java代码

public void testMultiMatchQuery() throws Exception {
 
    SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.multiMatchQuery("开发","name","description"));
         // 设置搜索源 searchRequest.source(searchSourceBuilder); // 执行搜索 searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest);
}

3 bool查询

布尔查询对应于Lucene的BooleanQuery查询，实现将多个查询组合起来。

参数：

must：表示必须，多个查询条件必须都满足。（通常使用must）

should：表示或者，多个查询条件只要有一个满足即可。

must_not：表示非。（不常用）

例如：查询name包括“开发”并且价格区间是1-100的文档

1. Kibana代码

GET /java06/course/_search
{ "query": { "bool": { "must": [
        { "match": { "name": "开发" }
        },
        { "range": { "price": { "gte": 50, "lte": 100 }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

1. Java代码

public void testBooleanMatch() throws IOException {
 
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); //json条件 BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
        boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.matchQuery("name","开发"));
        boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte("50").lte(100));
        searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder);

        searchRequest.source(searchSourceBuilder);
        SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest);
    }

4 filter查询

过滤查询。此操作实际上就是 query DSL 的补充语法。过滤的时候，不进行任何的匹配分数计算，相对于 query 来说，filter 相对效率较高。Query 要计算搜索匹配相关度分数。Query更加适合复杂的条件搜索。

如：使用bool查询，搜索 name中包含 "开发"的数据，且price在 10~100 之间

1、不使用 filter， name和price需要计算相关度分数：

1. Kibana代码

GET /java06/course/_search
{ "query": { "bool" : { "must":[
            { "match": { "name": "开发" }
            },
            { "range": {# 范围， 字段的数据必须满足某范围才有结果。 "price": { "gte": 10, # 比较符号 lt gt lte gte "lte": 100 }
              }
            }
        ]
     }
  }
}

1. 使用 filter， price不需要计算相关度分数：

GET /java06/course/_search
{ "query": { "bool": { "must": [
        { "match": { "name": "开发" }
        }
      ], "filter": {# 过滤，在已有的搜索结果中进行过滤，满足条件的返回。 "range": { "price": { "gte": 1, "lte": 100 }
        }
      }
    }
  }
}

1. Java代码

public void testFilterQuery() throws IOException {
 
    SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
    boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.matchQuery("name","开发"));
    boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(10).lte(100))
    searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder);
    searchRequest.source(searchSourceBuilder);
    searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest);
}

5 highlight查询

高亮显示：高亮不是搜索条件，是显示逻辑，在搜索的时候，经常需要对搜索关键字实现高亮显示。

例如：

1. Kibana代码

GET /java06/course/_search
{ "query": { "match": { "name": "开发" }
  }, "highlight": { "pre_tags": ["<font color='red'>"], "post_tags": ["</font>"], "fields": { "name": {
 }}
  }
}

1. Java代码

//查询 public void testHighLightQuery() throws Exception {
 
      SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
      searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("name", "spring")); //设置高亮 HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();
      highlightBuilder.preTags("<font color='red'>");
      highlightBuilder.postTags("</font>");
      highlightBuilder.fields().add(new HighlightBuilder.Field("name"));
      searchSourceBuilder.highlighter(highlightBuilder);

      searchRequest.source(searchSourceBuilder);
      searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest);
      }
     //遍历         @After
    public void displayDoc() {
 
    SearchHits searchHits = searchResponse.getHits(); long totalHits = searchHits.getTotalHits();
    System.out.println("共搜索到" + totalHits + "条文档");

    SearchHit[] hits = searchHits.getHits(); for (int i = 0; i < hits.length; i++) {
 
        SearchHit hit = hits[i];
        String id = hit.getId();
        System.out.println("id：" + id);
        String source = hit.getSourceAsString();
        System.out.println(source);

        Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields(); if (highlightFields != null) {
 
            HighlightField highlightField = highlightFields.get("name");
            Text[] fragments = highlightField.getFragments();
            System.out.println("高亮字段：" + fragments[0].toString());
        }
    }
}

二、Elasticsearch集群搭建

1.克隆上一篇文章的ES虚拟机

2. 修改elasticsearch.yml内容如下

node.name: power_shop_node_2 discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.204.132:9300", "192.168.204.133:9300"]

3.删除节点2的data目录

4.测试（haed）

status：用三种颜色来展示健康状态

green：索引库的每个 primary shard 和 replica shard 都是 active 的

yellow：索引库的每个 primary shard 都是 active 的，但部分的 replica shard 不是 active 的，如单节点创建

备份分配

red：不是所有的 primary shard 都是 active 状态的。

打开两台查看颜色，注意主分片的位置。

主主备备分片组合也是可以的