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在当今数据驱动的企业环境中,利用Java API与Elasticsearch DSL构建的智能搜索应用扮演着至关重要的角色。它不仅能够高效处理和分析海量数据,还能提供精准、即时的搜索结果,极大地提升了信息检索的效率和准确性。通过灵活运用DSL查询,企业可以实现复杂的搜索需求,支持决策制定。
目录
查询步骤
RestClient查询
准备基础代码
代码示例与解读
叶子查询
全文检索查询
match查询
multi_match查询
精确查询
range查询
term查询
复杂查询
bool查询
排序和分页
查询步骤
之前说过,由于Elasticsearch对外暴露的接口都是Restful风格的接口,因此JavaAPI调用就是在发送Http请求
查询的基本步骤如下:
- 创建
request
对象,这次是搜索,所以是SearchRequest
- 准备请求参数,也就是查询DSL对应的JSON参数
- 发起请求
- 解析响应,响应结果相对复杂,需要逐层解析
事实上,我们必须明白使用Java API 实现DSL的过程是:根据DSL语句拼接条件。
RestClient查询
新建一个ElasticSearchTest测试类
准备基础代码
private RestHighLevelClient client;/*** 创建ES客户端*/@BeforeEachvoid setUp() {client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://你自己的虚拟机地址:9200")));}/*** 关闭ES客户端* @throws IOException*/@AfterEachvoid tearDown() throws IOException {if (client != null) {client.close();}}/*** 测试连接*/@Testvoid testConnection() {System.out.println("client = " + client);}
代码示例与解读
/*** 测试查询所有* @throws IOException*/@Testvoid testMatchAll() throws IOException {// 1.创建RequestSearchRequest request = new SearchRequest("items");// 2.组织请求参数request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());// 3.发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析响应handleResponse(response);}
解读:
- 第一步,创建SearchRequest对象,指定索引库名
- 第二步,利用request.source()构建DSL,DSL中可以包含查询、分页、排序、高亮
- 第三步,利用client.search()发送请求,得到响应
- 第四步,解析请求
这里关键的API有两个,一个是request.source()
,它构建的就是DSL中的完整JSON参数。
另一个是QueryBuilders
,其中包含了我们学习过的各种叶子查询、复合查询等。
现在通过解析请求的方法:
/*** 处理响应* @param response*/private void handleResponse(SearchResponse response) {SearchHits searchHits = response.getHits();// 1.获取总条数long total = searchHits.getTotalHits().value;System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");// 2.遍历结果数组SearchHit[] hits = searchHits.getHits();for (SearchHit hit : hits) {// 3.得到_source,也就是原始json文档String source = hit.getSourceAsString();// 4.反序列化并打印ItemDoc item = JSONUtil.toBean(source, ItemDoc.class);System.out.println(item);}}
叶子查询
全文检索查询
match
查询
/*** 测试查询所有* @throws IOException*/@Testvoid testMatchAll() throws IOException {// 1.创建RequestSearchRequest request = new SearchRequest("items");// 2.组织请求参数request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());// 3.发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析响应handleResponse(response);}
实现效果如下:
multi_match
查询
/*** 测试多字段查询* @throws IOException*/@Testvoid testMultiMatch() throws IOException {// 1.创建RequestSearchRequest request = new SearchRequest("items");// 2.组织请求参数request.source().query(QueryBuilders.multiMatchQuery("Apple", "name", "category"));// 3.发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析响应handleResponse(response);}
实现效果如下:(即必须name和category中都带有“Apple”)
精确查询
range
查询
/*** 测试范围查询* @throws IOException*/@Testvoid testRange() throws IOException {// 1.创建RequestSearchRequest request = new SearchRequest("items");// 2.组织请求参数request.source().query(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(100000).lte(300000));// 3.发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析响应handleResponse(response);
实现效果如下:
term
查询
/*** 测试精确查询* @throws IOException*/@Testvoid testTerm() throws IOException {// 1.创建RequestSearchRequest request = new SearchRequest("items");// 2.组织请求参数request.source().query(QueryBuilders.termQuery("brand", "Huawei"));// 3.发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析响应handleResponse(response);}
实现效果如下:
复杂查询
bool查询
/*** 测试复杂条件查询* @throws IOException*/@Testvoid testSearch() throws IOException {// 1.创建RequestSearchRequest request = new SearchRequest("items");// 2.组织请求参数request.source().query(QueryBuilders.boolQuery().must(QueryBuilders.matchQuery("name", "手机")).filter(QueryBuilders.termQuery("brand", "Huawei")).filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").lt(1000000)));// 3.发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析响应handleResponse(response);}
实现效果如下:
排序和分页
/*** 分页和排序* @throws IOException*/@Testvoid testPageAndSort() throws IOException {int pageNo = 1, pageSize = 5;// 1.创建RequestSearchRequest request = new SearchRequest("items");// 2.组织请求参数// 2.1.搜索条件参数request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("name", "电脑"));// 2.2.排序参数request.source().sort("sold", SortOrder.DESC).sort("price", SortOrder.ASC);// 2.3.分页参数request.source().from((pageNo - 1) * pageSize).size(pageSize);// 3.发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析响应handleResponse(response);}
实现效果如下:(name中包含“电脑”,现役sold降序排序,sold相同,以price升序排序,展示第一页,展示五条)
高亮
/*** 高亮* @throws IOException*/@Testvoid testHighlight() throws IOException {// 1.创建RequestSearchRequest request = new SearchRequest("items");// 2.组织请求参数// 2.1.query条件request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("name", "手机"));// 2.2.高亮条件request.source().highlighter(SearchSourceBuilder.highlight().field("name").preTags("<em>").postTags("</em>"));// 3.发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析响应handleHighResponse(response);}/*** 处理高亮响应* @param response*/private void handleHighResponse(SearchResponse response) {SearchHits searchHits = response.getHits();// 1.获取总条数long total = searchHits.getTotalHits().value;System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");// 2.遍历结果数组SearchHit[] hits = searchHits.getHits();for (SearchHit hit : hits) {// 3.得到_source,也就是原始json文档String source = hit.getSourceAsString();// 4.反序列化ItemDoc item = JSONUtil.toBean(source, ItemDoc.class);// 5.获取高亮结果Map<String, HighlightField> hfs = hit.getHighlightFields();if (CollUtil.isNotEmpty(hfs)) {// 5.1.有高亮结果,获取name的高亮结果HighlightField hf = hfs.get("name");if (hf != null) {// 5.2.获取第一个高亮结果片段,就是商品名称的高亮值String hfName = hf.getFragments()[0].string();item.setName(hfName);}}System.out.println(item);}}
实现效果如下: