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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

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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：

1. 创建request对象，这次是搜索，所以是SearchRequest
2. 准备请求参数，也就是查询DSL对应的JSON参数
3. 发起请求
4. 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：

1. 第一步，创建SearchRequest对象，指定索引库名
2. 第二步，利用request.source()构建DSL，DSL中可以包含查询、分页、排序、高亮
3. 第三步，利用client.search()发送请求，得到响应
4. 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：