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ElasticSearch实用篇整体栏目

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内容	链接地址
【一】ElasticSearch实用篇-需求分析和数据制造	https://zhenghuisheng.blog.csdn.net/article/details/149178534
【二】ElasticSearch实用篇-基本增删改查	https://zhenghuisheng.blog.csdn.net/article/details/149202330

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如需转载，请附上链接:https://blog.csdn.net/zhenghuishengq/article/details/149202330
上一篇完成了数据的生成，接下来这篇查看一下官网，看一下官方文档，对一些开发中常用的重点知识熟悉一下。其官方地址如下:https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/data-in-data-out.html

实际开发都是通过canal将数据库中的数据同步到es中，因此此系列也不讲数据的增删改，主要是讲解数据的查询，elasticsearch顾名思义，就是为了查询而生，如果还需要涉及到大量的增删改，那么此非关系型数据库也得好好考虑下是否合适当前业务。

1，mapping映射

获取某一个索引的mapping得到命令如下，在kibana上面就可以详细的展示出来

GET /user/_mapping

在es的官方文档中，支持的基本数据映射类型如下，分别是字符串类型，整型，浮点数据类型，布尔数据类型和date日期类型。基础数据类型适合精确匹配或者范围匹配，同时也支持排序等

• 字符串： string
• 整数 ：byte, short, integer, long
• 浮点数： float, double。一般优先推荐使用double，适用于精度要求高的金额、评分
• 布尔型：boolean
• 日期：date。支持多种格式，比如说 "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"和"yyyy-MM-dd"等

除了基本数据类型之外，还有es核心的两个数据类型，text数据类型和keyword数据类型，text数据类型会根据对应的分词器进行分词，适合通过match关键字进行匹配，keyword关键字不进行分词，得通过term进行精确匹配

• text：全文匹配数据类型，可以分词，不支持排序，适合match匹配查询，如用户评论、标题、文章内容
• keyword：精确匹配数据类型，不能分词，支持排序，适合term匹配查询，如性别、城市、手机号、状态码

当然如果text字段也想支持聚合或者排序，那么也可以使用以下这种方式

"title": {"type": "text","fields": {"keyword": { "type": "keyword" }}
}

再次看一下上文index索引手动制造数据的mapping，其内容如下

{"user" : {"mappings" : {"properties" : {"_class" : {"type" : "text","fields" : {"keyword" : {"type" : "keyword","ignore_above" : 256}}},"birthDay" : {"type" : "long"},"birthMonth" : {"type" : "long"},"birthYear" : {"type" : "long"},"delFlag" : {"type" : "long"},"eduLevel" : {"type" : "long"},"height" : {"type" : "long"},"id" : {"type" : "long"},"liveCity" : {"type" : "text","fields" : {"keyword" : {"type" : "keyword","ignore_above" : 256}}},"liveProvince" : {"type" : "text","fields" : {"keyword" : {"type" : "keyword","ignore_above" : 256}}},"nickName" : {"type" : "text","fields" : {"keyword" : {"type" : "keyword","ignore_above" : 256}}},"regCity" : {"type" : "text","fields" : {"keyword" : {"type" : "keyword","ignore_above" : 256}}},"regProvince" : {"type" : "text","fields" : {"keyword" : {"type" : "keyword","ignore_above" : 256}}},"sex" : {"type" : "long"},"weight" : {"type" : "long"}}}}
}

2，关键字简单查询(CRUD)

以官方文档的查询为主：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/_finding_exact_values.html

2.1，term精确查询

比如通过id查询，可以直接通过以下命令进行查询，id是一个基本数据类型

GET /user/_search
{"query": {"term": {"id":"1937084380169277574"}}
}

如果是一个text文本数据类型，比如设置的liveCity生活城市，那么可以在字段强制加一个keyword

GET /user/_search
{"query": {"term": {"liveCity.keyword": "贵阳市"}}
}

如果完全不想打分，不想有任何加权，可以直接使用filter表达式，这样默认分值是1.0，这个是默认值，内部并没有参与打分

GET /user/_search
{"query": {"constant_score": {"filter": {"term": {"liveCity.keyword": "贵阳市"}}}}
}

对应的java代码如下，后续的代码统一在 buildBoolQueryBuilder 这个方法里改构造条件

@Service
@Slf4j
public class UserTermSearchServiceImpl implements UserTermSearchService {@Resourceprivate RestHighLevelClient restHighLevelClient;@Overridepublic AjaxResult matchSearch() {// 构建查询BoolQueryBuilder queryBuilder = buildBoolQueryBuilder();// 设置查询源SearchSourceBuilder sourceBuilder = SearchSourceBuilder.searchSource();sourceBuilder.query(queryBuilder);// 这里可以查看详细的请求 直接拿到kibana上执行log.info("构建条件为:,{}", sourceBuilder);sourceBuilder.size(10);// 构建查询请求SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("user");searchRequest.source(sourceBuilder);List<UserEO> userMatchList = new ArrayList<>();try {SearchResponse response = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);SearchHit[] hits = response.getHits().getHits();log.info("匹配的返回结果为,{}", hits.length);// 强转eo返回userMatchList = convertToUserEoList(hits);}catch (Exception e){log.error("matchSearch error:", e);}return AjaxResult.success(userMatchList);}/*** 构造查询条件* @return*/private BoolQueryBuilder buildBoolQueryBuilder(){BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();// 精确查询// 添加查询条件// boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.termQuery("id", "拉萨市"));boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.termQuery("liveCity.keyword", "拉萨市"));return boolQueryBuilder;}public List<UserEO> convertToUserEoList(SearchHit[] hits) {if (hits.length == 0){return new ArrayList<>();}JSONArray jsonArray = new JSONArray();for (SearchHit hit : hits) {JSONObject jsonObject = JSONUtil.parseObj(hit.getSourceAsMap());jsonArray.add(jsonObject);}return JSONUtil.toList(jsonArray, UserEO.class);}
}

除了单值查询之外，terms也可以实现多值的精确匹配查询

GET /user/_search
{"query": {"terms": {"liveCity.keyword": ["贵阳市","北京市"]}}
}

对应的代码如下，通过termsQuery 关键字实现

boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.termsQuery("liveCity.keyword", Arrays.asList("贵阳市", "北京市")));

2.2，match匹配

match用于全文匹配，如果是text数据类型，那么会直接分词，比如即使没有完整的西藏数据，也会根据这个分词找到这些数据

GET /user/_search
{"query": {"match": {"liveProvince": "西藏"}}
}

如果是其他基础数据类型或者keyword，那么只能全文精确匹配，如果分析就会找不到，比如以下分词之后就会找不到

GET /user/_search
{"query": {"match": {"liveProvince.keyword": "西藏"}}
}

对应的代码如下，因为match一般设计的是全文分词检索，所以外部用must而不是filter

boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.matchQuery("liveProvince", "西藏"));

除了单字段匹配之外，也可以通过multi_match实现多字段匹配，比如查老家城市和居住城市都带有北京的

GET /user/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "北京市","fields": ["liveCity", "regCity"]}}
}

其对应的代码如下

boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.multiMatchQuery("北京市", new String[]{"liveCity","regCity"}));

2.3，range范围查询

这个用于范围1查询，比如查身高，体重，年龄等，如下查询身高170-175的，

GET /user/_search
{"query": {"range": {"height": {"gte": 170,"lte": 175}}}
}

同时满足三个的，查询身高170-175的，1998-2001年出生的，体重在120-140的，也可以直接使用filter组合的方式

GET /user/_search
{"query": {"bool": {"filter": [{"range": {"height": {"gte": 170,"lte": 175}}},{"range": {"birthYear": {"gte": 1998,"lte": 2001}}},{"range": {"weight": {"gte": 120,"lte": 140}}}]}}
}

对应的代码如下，基本数据类型直接选择filter就行，效果和must一样，filter因为有缓存，filter效率会更快

// 身高170-175
boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.rangeQuery("height").gte(170).lte(175));
// 1998-2001年出生的
boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.rangeQuery("birthYear").gte(1998).lte(2001));
// 体重在120-140
boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.rangeQuery("weight").gte(120).lte(140));

2.4，exists过滤

exist类似于mysql的is not null，就是文档包含这个字段的所有值，当然也包含空字符串""

GET /user/_search
{"query": {"exists": {"field": "nickName"}}
} 

如果想过滤这种""，那么写法如下

GET /user/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"exists": {"field": "nickName"}}],"must_not": [{"term": {"nickName.keyword": ""}}]}}
}

对应的代码如下

boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.existsQuery("nickName"));
boolQueryBuilder.mustNot(QueryBuilders.termQuery("nickName.keyword", ""));

3，关键字部分匹配查询

2的那几个关键字使用的频率相对较高，接下来是用的频率没那么高的关键字查询，比如前缀查询，模糊查询和通配符查询等

3.1，prefix前缀查询

用官网的话说在这个前缀查询更像是一个过滤器而不是查询，将所有匹配的文档都返回，然后赋值评分为1。比如下面这个例子，我查询居住省份带有江字的数据

GET /user/_search
{"query": {"prefix": {"liveProvince":"江"}}
}

如果查询的字符串短，且es中的数据量大，那么使用这种方式效率可能会比较低一些，mysql对应的语句如下

select * from user where liveProvince like '%江'

3.2，wildcard通配符查询

通配符字段一般适用于keyword字段类型，不太适用于text类型，因为text类型会分词。改匹配一般也是用于模糊匹配，也是需要全文及检索，效率较差。它使用标准的 shell 通配符查询： ? 匹配任意字符， * 匹配 0 或多个字符

？任意字符匹配

？相当于一个占位符，允许让任意一个值去替换它，比如下面的查询就会将江西省和江苏省的一起查询出来

GET /user/_search
{"query": {"wildcard": {"liveProvince.keyword": "江?省"}}
}

比如a?c，那么可以匹配的就是abc，adc；不能匹配的就是ac，abdc

** *匹配字符 **

如我要查询居住城市中带有京字的，下面这个查询就是会将北京市，南京市给查询出来

GET /user/_search
{"query": {"wildcard": {"liveCity.keyword": "*京*"}}
}

*匹配符就是对应mysql的like， *在哪边%就加在哪边

*京*: like '%京%'
*京: like '%京'
京*: like '京%'

3.3，fuzzy迷糊查询

查询用于在拼写可能有错误或不完全匹配的情况下，找到“最接近”的字符串。fuzzy只能用于text类型，keyword字段不会分词，所以不推荐使用。举例子如下，因为ik分词器的原因，所以都用英文代替下

字符串 A	字符串 B	编辑距离
cat	cut	1
cat	cats	1
cat	act	2
cat	dog	3

如查询江西，那么能查出来的就有陕西省，山西省，江苏省，西藏自治区，广西壮族自治区

GET /user/_search
{"query": {"fuzzy": {"liveProvince": {"value": "江西","fuzziness": 1}}}
}

用一句话来形容fuzzy就是智能但是低效